Tout d'abord, qu'est-ce que la détection des fraudes ?
La détection des fraudes prévient, détecte et réagit de manière appropriée aux actes frauduleux dans les entreprises. Cela nécessite des systèmes d'analyse spéciaux pour :
- Saisir et transcrire les données des appels,
- Repérer les comportements douteux des clients ou des employés et les signaler,
- Rechercher des mots-clés ou des phrases qui ont été signalés comme potentiellement frauduleux, puis générer un rapport qu'un administrateur pourra examiner plus en détail.
Une présélection automatisée des cas potentiels de fraude permet aux institutions financières de gagner du temps en les amenant à se concentrer sur un nombre considérablement réduit de conversations. La détection des fraudes réduit le nombre de cas potentiels ou du moins le temps nécessaire à la détection des fraudes grâce à l'automatisation. Aujourd'hui, les solutions basées sur l'intelligence artificielle offrent de plus en plus souvent un soutien dans la lutte contre la fraude.
Comment les fraudeurs procèdent-ils ?
Les criminels tentent de plus en plus de s'emparer des informations confidentielles des entreprises par le biais d'un large éventail de moyens de communication. C'est particulièrement le cas dans des situations peu familières, comme le travail à domicile, où il est difficile pour les employés de distinguer les demandes légitimes des tentatives de fraude. Souvent, il n'y a pas de processus établis dans une entreprise et aucun collègue sur place ne peut intervenir s'il remarque quelque chose d'inhabituel.
Les pirates informatiques profitent de cette occasion pour accéder aux données des utilisateurs. Pour ce faire, ils collectent à l'avance un maximum d'informations sur l'entreprise et leur personne cible afin d'instaurer la confiance et d'amener les employés à divulguer des informations confidentielles. Il ne s'agit pas nécessairement d'attaques individuelles, mais les fraudeurs échangent entre eux des scripts qui contiennent des informations, par exemple sur le moment de la vérification lors d'un appel téléphonique et sur la meilleure façon d'approcher la personne cible. La reconnaissance vocale avancée peut aider à détecter ces tentatives de fraude en vérifiant certains appels pour certaines phrases.
Les mots-clés et les phrases sont également définis par les régulateurs ou les responsables de la conformité au sein d'une organisation, telle qu'une banque ou une compagnie d'assurance. Si vous êtes membre du secteur des services financiers, il est recommandé de suivre les lignes directrices et les directives réglementaires de MiFID II ou de Dodd Frank, selon que vous êtes basé aux États-Unis ou dans l'UE. Ces directives de conformité fournissent aux entreprises des indications sur les informations qui doivent être enregistrées et sur ce qui est considéré comme un comportement frauduleux.
Comment les entreprises peuvent-elles agir contre la fraude ?
Les entreprises qui veulent faire quelque chose pour prévenir ou détecter la fraude doivent d'abord se renseigner sur les menaces auxquelles elles sont confrontées. Il s'agit notamment d'analyser combien une éventuelle fraude coûterait à l'entreprise et combien de cas il pourrait y avoir sur une période donnée. Le secteur d'activité de l'entreprise est un élément important de cette analyse. D'un point de vue financier, une banque a beaucoup plus à craindre de la fraude qu’une compagnie de téléphone par exemple. Mais les pertes qu'une entreprise peut subir du fait de la fraude sont souvent sous-estimées. Avec les solutions logicielles appropriées, il est toutefois possible de saisir toute l'étendue des pertes potentielles afin de garder une vue d'ensemble.
Les entreprises qui savent à quel type de fraude elles sont le plus exposées peuvent prendre de meilleures mesures de prévention de la fraude. Cela peut impliquer une détection des fraudes hors ligne ou en temps réel. Les solutions hors ligne nécessitent moins d'efforts d'intégration et de développement mais ne sont pas aussi puissantes que les solutions en temps réel en ce qui concerne certaines méthodes de fraude. Les solutions en temps réel capturent, transcrivent et recherchent rapidement l'appel, puis envoient une alerte à un tiers au sein de l'organisation responsable de la fraude. Les deux types de détection des fraudes peuvent être utilisés en fonction du profil de risque de chaque entreprise.
Les premières étapes consistent à analyser la situation de la menace, puis à décider d'une solution hors ligne ou en temps réel. Il faut ensuite gérer les listes noires. La gestion des listes noires est le point crucial en matière de détection des fraudes. Les listes noires sont constituées de personnes qui sont déjà apparues comme frauduleuses. La plupart des entreprises maintiennent une variété de listes, y compris des listes de surveillance et des listes blanches. Les listes de surveillance sont des listes de clients potentiels à risque ou de personnes suspectes. Les listes blanches contiennent des clients qui sont à l'origine de rapports de fraude mais dont la légitimité a été démontrée.
Dans ce contexte, la reconnaissance vocale peut également contribuer à optimiser la prévention de la fraude : La reconnaissance vocale avancée vous offre une variété de moyens pour définir des règles qui vous aident à traquer la fraude. Les trois approches de base de la reconnaissance vocale, à savoir le repérage de mots-clés et de phrases, la phonétique et la reconnaissance vocale continue à grand vocabulaire (LVCSR), diffèrent par le type et la profondeur de l'analyse, l'effort nécessaire à la préparation du système et les coûts de démarrage.
Mais la détection des fraudes n'est pas seulement une question de logiciel, mais aussi de formation des agents, banquiers et traders qui traitent la conversation. Il existe des outils qui permettent aux employeurs de former les employés de leurs centres de contact et d'autres consultants sur ce qu'ils peuvent et ne peuvent pas dire pendant un appel.
Dans quels secteurs les outils de détection des fraudes peuvent-ils aider à prévenir la fraude ?
Au-delà du secteur financier, il existe des cas d'utilisation de la détection des fraudes dans les entreprises ou les organismes de santé publique. Par exemple, dans le domaine de la santé, lorsque les clients doivent fournir des informations sur les soins de santé. Ces dossiers doivent être conservés conformément aux directives établies concernant le RGPD et le droit à la vie privée. Dans le même temps, il existe toujours un moyen de créer une piste de journal lorsqu'une fraude a été commise avec les informations des clients, qu'une entreprise peut alors identifier rapidement et agir en conséquence. Mais en réalité, toute entreprise qui fait des affaires et partage des informations, doit avoir une solution de détection des fraudes pour protéger le client et elle-même.
Pouvez-vous nous donner un exemple concret de l'utilisation d'un logiciel de conformité pour prévenir la fraude ?
Nous avons récemment eu un client du secteur financier qui souhaitait que les exigences suivantes soient respectées :
- Les courtiers et les traders devaient travailler depuis leur bureau à domicile et communiquer via Microsoft Teams. Cela devait bien sûr être conforme aux réglementations telles que le RGPD et MiFID II qui exigent que les conversations et les transactions des clients soient enregistrées.
- Ils avaient besoin d'un rapport quotidien sur le nombre total d'appels effectués par les courtiers et les négociants.
- Ce rapport devait également indiquer le nombre d'enregistrements que chaque agent de conformité avait écouté ce jour-là. Les agents de conformité ne devaient avoir accès qu'aux enregistrements qui leur étaient attribués.
- Il convient également de s'assurer que si les agents de conformité pensent que des activités frauduleuses ont lieu, ils prennent les mesures appropriées et signalent la fraude à leurs supérieurs. En outre, ces agents de conformité doivent également être surveillés pour s'assurer qu'ils ne profitent pas des informations qu'ils ont entendues.
Pour répondre aux exigences du client, nous avons développé ASC Recording Insights, une application d'enregistrement de conformité native pour Microsoft Teams. Avec ASC Recording Insights, le client a pu :
- enregistrer toutes les transactions et conversations des employés depuis leur domicile mais aussi depuis tout autre endroit grâce à Microsoft Teams
- générer des rapports sur le nombre d'appels effectués quotidiennement
- définir des règles et des droits d'accès pour chaque employé afin que les agents de conformité ne puissent surveiller que les appels qui leur sont attribués
- contrôler les activités des agents de conformité et voir dans un rapport quels dossiers ils ont examinés
Pour la communication qui n'a pas lieu via Microsoft Teams mais avec d'autres canaux de communication, il existe des solutions telles que ASC INSPIRATIONneo qui peuvent aider à prévenir des fraudes.
Comment l'intelligence artificielle peut-elle améliorer la détection des fraudes aujourd'hui et, à l'avenir, qu'est-ce qui sera possible ?
Avec la reconnaissance vocale avancée, vous disposez d'un large éventail d'options pour définir des règles permettant de détecter la fraude. Ainsi, si l'on parle de transcription audio, vous pouvez rapidement identifier les mots ou les phrases qui sont utilisés et qui pourraient indiquer une activité frauduleuse, et si cela est combiné avec quelque chose comme l'analyse des émotions, où l'intelligence artificielle mesure la hauteur de la voix et la vitesse à laquelle une personne parle ou le volume auquel elle parle. Il existe également des moyens de détecter si une personne est malhonnête, ce qui pourrait également être utilisé pour marquer certaines conversations comme frauduleuses. À l'avenir, les algorithmes seront en mesure de fournir un niveau de service encore plus élevé.
Grâce à l'intelligence artificielle et aux solutions d'enregistrement et d'analyse, vous serez en mesure de détecter encore plus rapidement qu'auparavant, car l’ensemble des algorithmes actuellement disponibles s'amélioreront au fil du temps. Même la transcription des différents dialectes parlés sera possible et les différences dans les dialogues seront facilement reconnues.
Conclusion : La détection des fraudes est essentielle pour protéger toute entreprise
La fraude est grave, elle est problématique, elle nuit non seulement aux individus mais aussi aux organisations. En général, toute entreprise potentiellement exposée à la fraude devrait disposer d'une solution de détection des fraudes. Les institutions financières, en particulier, ont besoin d'un guide interne pour surveiller les conversations à caractère financier. Elles doivent également désigner une personne, par exemple un responsable de la conformité, pour surveiller le comportement des employés et, bien sûr, celui des clients. Il existe différents outils à cette fin, comme des solutions d'enregistrement et d'analyse.
Darien Šobar
Vice-président du développement commercial EMEA
Darien Šobar est vice-président du développement commercial EMEA chez ASC Technologies AG. Il est chargé de faire connaître et d'encourager l'adoption des solutions d'enregistrement et d'analyse de la conformité d'ASC, en collaboration avec Microsoft et ses partenaires. Il est toujours intéressé à travailler avec des esprits créatifs qui élaborent des solutions pratiques aux problèmes de demain.
Die Rolle der Betrugserkennung in der Finanzbranche: Eine Compliance-Herausforderung
Was bedeutet Betrugserkennung bei Finanzinstituten?
Betrugserkennung im Kontext von Finanzdienstleistern bezieht sich auf den Prozess der Identifizierung von Mustern, Anomalien und Verhaltensweisen, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen könnten. Dies umfasst eine breite Palette von Vorfällen, von ungewöhnlichen Aktivitäten auf dem Bankkonto, Geldwäsche und Identitätsdiebstahl bis hin zu Phishing-Angriffen und internem Betrug. Der Fokus liegt dabei auf der proaktiven Identifizierung von Betrug in verdächtigen Transaktionen oder Kommunikationen, oft noch bevor ein tatsächlicher Verlust eingetreten ist oder sich ein Fall zu einem größeren Schaden entwickelt.
Es ist wichtig, Betrugserkennung von Betrugsprävention abzugrenzen. Während Betrugsprävention darauf abzielt, Betrug von vornherein zu verhindern – beispielsweise durch starke Authentifizierungsmethoden oder Aufklärungskampagnen für Kunden, konzentriert sich die Betrugserkennung (fraud identification) darauf, bereits laufende oder abgeschlossene, aber unentdeckte betrügerische Handlungen aufzuspüren. Beide Bereiche sind komplementär und für eine robuste Compliance-Strategie unerlässlich.
Um Fraud Prevention wirksam umzusetzen, müssen Organisationen im Finanzwesen fortlaufend ihre Systeme und Prozesse anpassen, um sichere Transaktionen zu gewährleisten und sich vor immer raffinierteren Betrugsmaschen zu schützen. Dies beinhaltet oft das Authentifizieren von Kunden bei kritischen Vorgängen, um die Legitimität der Anfragen sicherzustellen.
Regulatorische Anforderungen und deren Bedeutung (MiFID II, FCA, Dodd-Frank)
Die Finanzbranche unterliegt weltweit strengen Vorschriften, die darauf abzielen, die Marktintegrität zu wahren, Anleger zu schützen und Finanzkriminalität zu bekämpfen. Die Betrugserkennung spielt eine entscheidende Rolle bei der Überwachung von Finanztransaktionen und dem Wertpapierhandel, um betrügerische Aktivitäten aufzudecken und zu verhindern. Für Compliance Manager sind diese Regularien das tägliche Brot, und die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben bei der Betrugsaufdeckung in Banken ist von höchster Priorität.
MiFID II (Markets in Financial Instruments Directive II): Diese EU-Richtlinie schreibt die Aufzeichnung aller relevanten Kundenkommunikationen vor, um Marktmanipulation und betrügerische Beratung aufzudecken und zu verhindern.
FCA (Financial Conduct Authority, UK): Die britische Aufsichtsbehörde FCA fordert ebenfalls eine umfassende Aufzeichnung und Überwachung der Kommunikation, um Marktmissbrauch und unfaire Kundenbehandlungen proaktiv zu identifizieren.
Dodd-Frank Act (USA): Dieses Gesetz betont die Bedeutung umfassender Kommunikationsüberwachung für Risikokontrolle, Verbraucherschutz und die Meldung von Betrugsfällen.
Die Missachtung dieser und weiterer relevanter Vorschriften kann für Finanzinstitute gravierende Konsequenzen haben. Neben finanziellen Verlusten durch Betrugsfälle selbst drohen zudem Strafen in Millionenhöhe. Ein belastbares Überwachungssystem ist daher nicht nur eine Empfehlung, sondern eine zwingende Notwendigkeit, um Risiken frühzeitig zu erkennen und Bußgelder zu vermeiden.
Technologische Grundlagen der AI Fraud Detection
Die Komplexität moderner Betrugsmaschen in der Finanzkommunikation sprengt die Kapazitäten traditioneller, manueller Überwachungsmethoden. Hier setzen fortschrittliche Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) an, um die Betrugsaufdeckung mithilfe von Betrugserkennungssoftware zu verbessern. Sie ermöglichen es Finanzinstituten, in Echtzeit und mit hoher Präzision verdächtige Aktivitäten zu identifizieren, die dem menschlichen Auge verborgen blieben.
Von der manuellen Überwachung zur intelligenten Identifikation
Historisch gesehen basierte die Betrugsanalyse oft auf Transaktionsdaten, regelbasierten Systemen und Stichproben – inzwischen rückt die Kommunikation als zentrale Quelle zunehmend in den Fokus. Finanzinstitute definierten statische Regeln, wie etwa "Eine Transaktion über X Euro an ein neues Konto aus Land Y löst einen Alarm aus." Während diese Systeme einen Grundschutz boten, waren sie starr und schnell veraltet. Betrüger passten ihre Strategien laufend an, um diese bekannten Regeln zu umgehen. Zudem erzeugten sie eine Flut von Fehlalarmen (False Positives), die wertvolle Ressourcen banden, und übersahen gleichzeitig subtile, neue Betrugsmuster (False Negatives).
Moderne Analyseverfahren überwinden diese Limitationen durch den Einsatz von KI und Machine Learning (ML). Anstatt auf festen Regeln zu basieren, lernen diese Systeme aus historischen Daten und identifizieren eigenständig Muster und Anomalien, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen. Dies ermöglicht eine dynamische und adaptive Betrugsaufdeckung, die sich kontinuierlich an neue Bedrohungen anpassen lässt.
Wie funktioniert die Betrugserkennung (AI Fraud Detection) mit KI?
Im Kern der KI-basierten Betrugsaufdeckung steht die Fähigkeit, riesige Datenmengen aus der Kundenkommunikation (Voice, Text, Video) zu verarbeiten und zu interpretieren. Dies geschieht durch verschiedene KI-Methoden:
Maschinelles Lernen (ML): Algorithmen lernen aus großen Datensätzen, um normale Verhaltensweisen zu erkennen und Abweichungen, die auf potenziellen Betrug hindeuten, zu identifizieren.
Deep Learning: Diese Modelle erkennen komplexe Muster in unstrukturierten Daten wie gesprochener Sprache oder Text, um Nuancen von Betrugsversuchen aufzudecken.
Natural Language Processing (NLP): NLP ermöglicht der KI, die Bedeutung von Sprache zu verstehen, Tonfall zu analysieren und betrugsrelevante Schlüsselwörter oder Formulierungen zu erkennen.
Anomalieerkennung: Das System identifiziert Verhaltensweisen, die signifikant vom normalen Profil abweichen, um "verdächtige" Aktivitäten zu isolieren.
Vorteile der KI-basierten Analyse der Kundenkommunikation
Der Einsatz von KI bei der Betrugsanalyse (Fraud Analysis) und Betrugsaufdeckung in der Kundenkommunikation bietet Finanzinstituten entscheidende Vorteile:
- Sofortige Erkennung: KI-Systeme können aufgezeichnete Kommunikationen und Transaktionen sehr schnell analysieren. Das ermöglicht, betrügerische Aktivitäten zeitnah zu identifizieren und schnell Gegenmaßnahmen einzuleiten, um finanzielle Verluste zu minimieren.
- Erhöhte Präzision und Reduktion von Fehlalarmen: Durch kontinuierliches Lernen und die Fähigkeit, komplexe, subtile Muster zu erkennen, reduzieren KI-Modelle die Anzahl der False Positives erheblich. Das entlastet die Analysten und ermöglicht es ihnen, sich auf tatsächlich betrügerische Fälle zu konzentrieren.
- Skalierbarkeit: KI-Lösungen können immense Volumen an Kommunikationsdaten verarbeiten, die manuell unmöglich zu bewältigen wären. Dies gewährleistet eine lückenlose Abdeckung und eine effektive Betrugserkennung über alle Omnichannel-Kanäle.
- Anpassungsfähigkeit: KI-Modelle passen sich kontinuierlich neuen Betrugsmustern und Taktiken an. Wenn ein neues Muster erkannt wird, kann das System darauf trainiert werden, es in Zukunft automatisch zu identifizieren, was Finanzinstitute immer einen Schritt voraus sein lässt.
Unsere Lösung in der Praxis: Recording Insights und KI-gestützte Policy Templates
Mit Recording Insights bieten wir Finanzinstituten ein leistungsstarkes Werkzeug zur zentralen Erfassung und Analyse der gesamten Kundenkommunikation, ergänzt durch intelligente KI-basierte AI Policy Templates, die speziell für die komplexen Anforderungen der Finanzbranche entwickelt wurden.
Recording Insights: Die zentrale Erfassung und Auswertung
Eine lückenlose und qualitativ hochwertige Datenerfassung ist die Grundlage für eine effektive Betrugserkennung und -prävention. Recording Insights ermöglicht es Banken, die Kundenkommunikation aus allen relevanten Kommunikationskanälen – von Telefonaten über Chats bis hin zu Videointeraktionen – zentral zu erfassen. Diese umfassende Datenaggregation ist der erste Schritt, um das volle Potenzial der automatisierten Betrugserkennung auszuschöpfen.
Die Lösung ist darauf ausgelegt, große Datenmengen effizient zu verwalten und für die nachfolgende Analyse vorzubereiten. Kritische Inhalte werden nicht nur erfasst, sondern auch mithilfe von Techniken zur Betrugserkennung analysiert. So trägt die KI effizient dazu bei, potenzielle betrügerische Aktivitäten zu erkennen und betrügerisches Verhalten aufzudecken. Die KI ermöglicht es dem Compliance Manager, seine Effizienz zu maximieren. Anstatt Stichproben zu untersuchen, erhält er direkte Hinweise zu auffälligen Kommunikationsdaten und kann diese zielgerichtet prüfen. Das spart nicht nur Zeit, sondern entlastet die Verantwortlichen auch von Routineaufgaben, sodass sie sich auf wichtige strategische Maßnahmen konzentrieren können, beispielsweise Strategien zur Cybersicherheit oder Maßnahmen zur Betrugsprävention auszubauen.
AI Policy Templates für die Finanzbranche
Eine der größten Herausforderungen für Compliance Manager ist die Übersetzung komplexer regulatorischer Vorgaben in operationalisierbare Überwachungsregeln. Unsere KI-basierten AI Policy Templates sind genau hierfür konzipiert: Sie sind vorgefertigte Policies, die spezifisch auf die Anforderungen von Finanzregularien zugeschnitten sind.
Wir haben spezialisierte Lösungen für das Compliance Recording nach MiFID II, FCA und Dodd-Frank für die Finanzbranche erarbeitet, die wir regelmäßig auf den neusten Stand bringen. Mithilfe dieser Templates können spezifische Betrugsmuster oder Risiken, die in den jeweiligen Regularien definiert sind, automatisch erkannt werden.
Diese KI-gestützten Policy-Templates entlasten Compliance Manager. Sie müssen nicht mehr mühsam eigene Erkennungsregeln (Policies) definieren, sondern können auf intelligente Vorlagen zurückgreifen, die mithilfe umfangreicher Datenpunkte trainiert wurden. Diese lassen sich leicht in bestehende Workflows implementieren. Das beschleunigt nicht nur den Rollout, sondern erhöht auch die Präzision und Konsistenz der Betrugserkennungssysteme.
Erfolg in der Praxis: Die Transformation bei Impax Asset Management
Die Wirksamkeit unserer Lösung zeigt sich eindrucksvoll am Beispiel von Impax Asset Management. Das Unternehmen stand vor der Herausforderung, die umfassende Nutzung von Microsoft Teams lückenlos und gesetzeskonform gemäß strenger Regularien wie MiFID II, Dodd-Frank und FDCPA zu dokumentieren.
Mit der nahtlosen Integration von Recording Insights in ihre Microsoft Teams- und Azure-Umgebung konnte Impax Asset Management die gesamte Kommunikation zentral erfassen und archivieren. Wie Brian Fruh, CIO von Impax Asset Management, bestätigt: "Recording Insights demonstriert, was in der modernen Technologielandschaft möglich ist. Es kann als die Lösung der nächsten Generation beschrieben werden".
Durch Recording Insights wurde die Compliance fundamental transformiert:
Lückenlose Konformität: Alle Kommunikationen werden regelkonform aufgezeichnet und archiviert.
Verbesserte Analyse: Transkription, Übersetzung und Keyword-Suche ermöglichen detaillierte Einblicke. Ergänzend nutzen die Analysefunktionen von Recording Insights basierend auf Azure AI Services auch die Stimmungs- und Emotionserkennung.
Effizienz und Integration: Die nahtlose Einbettung in bestehende Geschäftsprozesse (z.B. Dynamics 365) beschleunigt die Betrugsuntersuchung und steigert die effektive Betrugserkennung.
Dieses Praxisbeispiel unterstreicht, wie Recording Insights Compliance Managern hilft, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu vereinfachen und die Betrugsindentifizierung auf ein neues Niveau hebt.
