Eine neue Ära in der Technologie für Finanzkriminalität

In der Welt der Finanzkriminalität, in der viel auf dem Spiel steht, nimmt Betrug einen immer größeren Anteil ein und entwickelt sich in seinen Methoden und Komplexitäten ständig weiter. Herkömmliche Betrugserkennungsmethoden, die einst als Stand der Technik gegen solche Bedrohungen galten, werden nun zunehmend von immer ausgefeilteren Betrugsplänen überholt.
In diesem schwierigen Umfeld ist die Quantenrevolution ein Hoffnungsschimmer. Das Quantencomputing mit seiner enormen Rechenleistung steht kurz davor, die Betrugsaufdeckung zu verändern und neue Instrumente zum Schutz der finanziellen Integrität von Finanzinstituten auf der ganzen Welt zu bieten. Auf dem Weg dorthin müssen Bankfachleute nicht nur das Potenzial des Quantencomputings verstehen, sondern auch die Dringlichkeit, diese fortschrittlichen Technologien in ihre Betrugserkennungsstrategien zu integrieren.

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Der aktuelle Stand der Betrugserkennung im Bankwesen

Der Bankensektor kämpft seit langem mit der Bedrohung durch Finanzbetrug und setzt verschiedene Technologien ein, um dieser allgegenwärtigen Gefahr zu begegnen. Traditionelle Methoden, vor allem regelbasierte Systeme, sind seit Jahrzehnten die Hauptstütze bei der Erkennung und Verhinderung betrügerischer Aktivitäten. Diese Systeme stützen sich auf vordefinierte Kriterien, um Transaktionen als verdächtig zu kennzeichnen, und haben einen unvermeidlichen Mehraufwand - falsch positive Ergebnisse.
Da Betrüger ihre Techniken ständig anpassen und verfeinern, sind diese herkömmlichen Methoden oft unzureichend, da sie ausgeklügelte Betrugsmuster übersehen und hohe Falsch-positiv-Raten erzeugen. Das Ergebnis ist ein reaktiver statt proaktiver Ansatz zur Betrugserkennung, der die Banken gelegentlich einen Schritt hinter den Tätern zurücklässt.

Entwicklung von Technologien zur Betrugserkennung

Die Entwicklung der Betrugserkennung im Bankwesen spiegelt die Entwicklung der Technologie selbst wider. Ursprünglich verließen sich die Banken auf regelbasierte Systeme, die zwar einfach, aber dennoch unverzichtbar waren und den Grundstein für die automatische Betrugserkennung legten. Diese Systeme arbeiteten mit festen Algorithmen und markierten Transaktionen auf der Grundlage vordefinierter Regeln, waren aber nicht anpassungsfähig genug, um mit ausgefeilten Betrugstaktiken Schritt zu halten. Big-Data-Verarbeitungstechniken konnten zwar ein wenig helfen, aber bis zu einer effektiven Betrugsprävention war es noch ein weiter Weg.
Das Aufkommen der traditionellen künstlichen Intelligenz (KI) bedeutete einen großen Sprung nach vorn. Modelle des maschinellen Lernens, die sich auf umfangreiche Datensätze stützen, begannen, Muster und Anomalien mit größerer Genauigkeit zu erkennen, Fehlalarme zu reduzieren und sich an neue Betrugsstrategien anzupassen.
Doch selbst diese fortschrittlichen KI-Systeme stoßen an ihre Grenzen und haben mit der Komplexität des modernen Finanzbetrugs zu kämpfen. In diesem Zusammenhang tritt das Quantencomputing auf den Plan und verspricht einen Paradigmenwechsel in der Betrugserkennung.

Quantenalgorithmen für die Betrugsaufdeckung

Das Aufkommen der Quanteninformatik läutet eine neue Ära bei der Bekämpfung von Transaktionsbetrug ein. Die Quanteninformatik arbeitet grundlegend anders als die klassische Informatik und macht sich die Prinzipien der Quantenmechanik zunutze. Dadurch können Informationen auf eine Art und Weise verarbeitet werden, die exponentiell leistungsfähiger ist, insbesondere bei komplexen, datenintensiven Aufgaben wie der Betrugserkennung. Zwei bemerkenswerte quantenbasierte Lösungen sind Quantum Support Vector Machines (QSVM) und Quantum Neural Networks (QNN).
QSVMs zeichnen sich durch die Klassifizierung von Daten und die Erkennung subtiler Muster aus, die traditionellen Algorithmen entgehen könnten.

QNNs nutzen die Bausteine eines Quantencomputers - Qubits (oder Quantenbits) - und können riesige, komplexe Datenstrukturen verarbeiten, die für klassische maschinelle Lerntechniken wie Random Forest oder XGBoost bisher unzugänglich waren. Diese Quantenalgorithmen versprechen nicht nur eine höhere Genauigkeit bei der Aufdeckung betrügerischer Aktivitäten, sondern auch eine erhebliche Verringerung der Zahl der Fehlalarme, was eine entscheidende Verbesserung gegenüber den derzeitigen KI-Modellen darstellt.

Der Quantenvorteil bei der Bankensicherheit

Quantencomputing verbessert nicht nur die Möglichkeiten der Betrugserkennung, sondern definiert sie grundlegend neu. Ihre Fähigkeit, komplexe, hochdimensionale Datensätze zu analysieren, bietet Banken einen potenziell bedeutenden Vorteil. So können Quantenalgorithmen beispielsweise schnell Millionen von Transaktionen verarbeiten und dabei betrügerische Muster erkennen, die für herkömmliche KI-Systeme nicht wahrnehmbar wären. Dieser Quantenvorteil bedeutet eine schnellere Erkennung, geringere Betriebskosten und einen proaktiven statt reaktiven Ansatz zur Betrugsbekämpfung. Der Wechsel von der klassischen zur quantenbasierten Betrugserkennung ist nicht nur schrittweise, sondern transformativ und verspricht ein derzeit nicht mögliches Maß an Sicherheit und Effizienz. 

Herausforderungen bei der Umsetzung und der (weitere) Weg dorthin

Während das Potenzial von Quantencomputern für die Betrugserkennung enorm ist, bringt ihre Integration in den Bankensektor eine Reihe von Herausforderungen mit sich. An erster Stelle steht die technologische Hürde: Quantencomputer, die in den 2020er Jahren an der Spitze der technologischen Innovation stehen, erfordern Spezialwissen und eine Infrastruktur, die im Bankensektor derzeit nicht weit verbreitet sind. Hinzu kommt die Herausforderung der Hardware. Quantencomputer benötigen einen speziellen Code, und um ein Programm auf einem Quantencomputer verarbeiten zu können, muss es in die richtige Programmiersprache übertragen werden - eine Funktion, die Classiq seinen Nutzern bietet.
Darüber hinaus bedarf es einer Übergangsstrategie, die Quantenlösungen effektiv in bestehende KI-Systeme integriert, um eine reibungslose Weiterentwicklung statt einer disruptiven Überholung zu gewährleisten. Mit zunehmender Reife der Technologie werden diese Herausforderungen wahrscheinlich abnehmen und den Weg für eine breitere Akzeptanz ebnen.

Dringlichkeit der Anpassung der Banken

Die Quantenrevolution in der Betrugserkennung ist keine ferne Zukunft, sondern baldige Realität. Wir sind nur noch ein paar Jahre davon entfernt. Banken, die die Einführung quantenbasierter Lösungen hinauszögern, riskieren nicht nur, bei technologischen Innovationen ins Hintertreffen zu geraten, sondern auch, ihre Kunden immer raffinierteren betrügerischen Aktivitäten auszusetzen.
Der Übergang zum Quantencomputing erfordert eine vorausschauende Denkweise und die Bereitschaft, neue Technologien zu übernehmen. Die Banken müssen jetzt damit beginnen, sich vorzubereiten und die notwendige Infrastruktur und Expertise aufzubauen. Finanzinstitute, die schnell handeln, werden an der Spitze stehen - und ihre Kunden auch.
Diese Banken werden von einer verbesserten Sicherheit und einem Vorteil in einem Wettbewerbsumfeld profitieren, in dem es darauf ankommt, Betrügern einen Schritt voraus zu sein.

Schlussfolgerung

Wir stehen an der Schwelle zu einem Quantensprung in der Betrugserkennung, und die Botschaft an die Technologieführer in den Banken ist klar: Die Zukunft ist ein Quantensprung.
Indem sie sich diese revolutionäre Technologie zu eigen machen, können Banken ein höheres Maß an Sicherheit für ihre Kunden gewährleisten und im sich ständig weiterentwickelnden Kampf gegen Finanzbetrug an der Spitze bleiben. Bei der Quantenrevolution geht es nicht nur darum, auf dem neuesten Stand zu bleiben, sondern auch darum, die Zukunft der Bankensicherheit zu gestalten.

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Guy Sella, Leiter PreSales bei Classiq, beschäftigt sich seit vielen Jahren mit der Integration von Lösungen zur Verhinderung von Finanzkriminalität für Banken und Finanzinstitute auf der ganzen Welt.