„Kriminelle sind sehr kreativ, wenn es darum geht, Geld zu waschen. Das bedeutet, dass Geldwäsche-Experten und Anti-Geldwäsche-Einheiten mindestens genauso einfallsreich sein müssen“, sagt Wiebe Fokma, EMEA Director, Global Advisory bei BioCatch. „Es ist sehr wahrscheinlich, dass Spotify nicht das einzige Unternehmen ist, das auf diese Weise missbraucht wird. Man denke nur an die Vielzahl von Musik-Streamingdiensten und andere Social-Media-Plattformen.“

Zahlen aus dem neuen Europol-Bericht zeigen, dass fast 70 Prozent der internationalen Netzwerke in der EU verschiedene Methoden nutzen, um illegale Gelder zu waschen. Was dabei oft aus dem Blick gerät: Es sind nicht immer professionelle Kriminelle, die Geldwäsche betreiben. „Auch Influencer werden immer häufiger für Geldwäsche missbraucht“, erklärt Fokma. „Zum Beispiel kann es passieren, dass sie von falschen Unternehmen und Marken bezahlt werden. Vor allem, wenn diese Marken internationale Websites betreiben, sind grenzüberschreitende Zahlungen schwer nachzuverfolgen.“

Kriminelle inserieren immer häufiger „Jobangebote“, um Menschen in finanziellen Schwierigkeiten anzuwerben. Die Angebote versprechen schnelles Geld. Angeworbene Personen eröffnen dann entweder auf Anweisung der Kriminellen ein Bankkonto oder nutzen ihr bereits bestehendes Konto, um Gelder aus illegalen Aktivitäten zu waschen.

BioCatch hat die häufigsten Typen der Geldwäscher kategorisiert: 

1. Der Betrüger: Er weist den höchsten Grad an krimineller Absicht auf. Der Täter eröffnet Konten mit falschen oder synthetischen Identitäten – entweder ein einzelnes Konto, um eine einzige Transaktion zu tätigen, oder mehrere Konten für umfangreiche Geldwäscheoperationen.
    
2. Der Peddler (engl. Hausierer): Die Person verkauft ein oder mehrere seiner Konten an Kriminelle und ermöglicht es ihnen damit, möglichst lange unentdeckt Geldwäsche zu betreiben. Der Verkauf von Konten läuft über den Schwarzmarkt und ist relativ simpel.
    
3. Der Komplize: Er ist meist kein bekannter Krimineller oder steht mit anderen finanziellen Straftaten in Verbindung. Trotzdem nimmt er willentlich an einer Geldwäscheoperation teil, da es für ihn leicht verdientes Geld ist.
    
4. Der Unwissende: Sogenannte Mules wie Peddler und Komplize kooperieren wissentlich und freiwillig mit den Kriminellen und erhalten dafür eine Summe. Der Unwissende allerdings überweist zum Beispiel Geld an ein Unternehmen, das als Fassade für Geldwäsche dient. Es gibt einige Möglichkeiten, Menschen ohne deren Wissen in Geldwäschegeschäfte hineinzuziehen – etwa durch Investitionen in Kasinos oder Immobilien oder über Spenden an vermeintlich gemeinnützige Organisationen.

Maßnahmen zum Schutz vor Betrug

Um Betrugsfällen von vornherein vorzubeugen, sollten Online-Banking-Kunden niemals ihre Zugangsdaten wie Benutzernamen, PIN-Codes oder persönliche Daten an Dritte weitergeben. Wer ein Jobangebot erhält, das schnelle Geldtransfers verspricht, sollte dieses Angebot ignorieren und umgehend den Anbieter der Plattform informieren. Besondere Vorsicht ist bei Versprechungen von „schnellem Geld“ geboten, da solche Angebote oft betrügerisch sind.

Eine effektive Methode, sich und seine Kunden vor Betrug zu schützen, ist der Einsatz von Lösungen, die auf intelligenter Verhaltensanalyse basieren. Die Software von BioCatch überwacht kontinuierlich jede digitale Sitzung und sucht nach ungewöhnlichem Nutzerverhalten. 

„Es ist wichtig, dass Banken und Finanzinstitute Geldwäsche nicht erst nach einer Überweisung erkennen, sondern proaktiv Konten identifizieren, die betrügerisches Verhalten aufweisen. Mit einem proaktiven Ansatz können kriminelle Netzwerke zerschlagen werden. Zusammen mit den Maßnahmen der Behörden kann so der Kampf gegen die Geldwäsche gewonnen werden“, so Fokma abschließend. 

Die deutsche Bundesregierung plant seit Längerem, eine neue Stelle zur Bekämpfung der Geldwäsche einzurichten. Der neue Gesetzesentwurf des sogenannten Finanzkriminalitätsbekämpfungsgesetzes sieht eine Verbesserung des Transparenzregisters und eine stärkere Kontrolle von Immobilienkäufen und -verkäufen vor. Auch die Europäische Union hat der Geldwäsche einen härteren Kampf angesagt: Im März dieses Jahres wurde eine neue Richtlinie vorgestellt. Im Fokus der Politik stehen dabei die Banken, die stärker in die Pflicht genommen werden sollen, um Geldwäschern und Betrügern das Handwerk zu legen.

„Geldwäsche ist ein Problem mit weitreichenden sozialen Folgen. Es gibt eine Schattenwirtschaft, die von Menschenhandel, Drogenschmuggel und Terrorismusfinanzierung profitiert. Außerdem werden immer mehr Menschen in den kriminellen Sog hineingezogen, um ihren Lebensunterhalt zu bestreiten“, erklärt Wiebe Fokma, Director EMEA, Global Advisory bei BioCatch. „Wir beobachten seit einiger Zeit, dass Geldwäscher trickreich vorgehen, um Handlanger zu rekrutieren. Zum Beispiel schalten sie auf Social-Media-Plattformen immer wieder Stellenanzeigen, die schnelles Geld versprechen. Hinzu kommen Fake Influencer, die mit Scheinfirmen Gelder waschen. Es gibt auch noch viele weitere Methoden, die die Kriminellen anwenden. Noch konzentrieren sich die Behörden darauf, Geldwäscher und ihre Hintermänner ausfindig zu machen – ein reaktiver Ansatz. Besser wäre ein proaktiver Ansatz, der das Problem an der Wurzel packt. Für die Banken bedeutet das, dass sie kriminelle Konten und Gelder erkennen müssen, bevor die erste Transaktion stattfindet. Dazu müssen Betrugs- und Geldwäscheabteilungen enger zusammenarbeiten.“ 

BioCatch Scout spürt prädiktiv Geldwäschenetzwerke auf
BioCatch Scout ist ein hochentwickeltes Analysetool, das bei der Bekämpfung von Finanzkriminalität hilft, indem es einen umfassenden Überblick über verdächtige globale Netzwerke bietet. Die neue Lösung stellt die Konten, Geräte und Personen dieser Netzwerke grafisch übersichtlich dar. Das Tool erweitert das Framework zur Erkennung betrügerischer Konten um eine zusätzliche Ebene der Verhaltensintelligenz, die die Lücke zwischen EFM- und AML-Abteilungen schließt. Durch die Verknüpfung von mehr als 50.000 Knoten und über 250.000 Endpunkten erhalten Banken mit BioCatch Scout schnell einen Einblick in das Netzwerk eines Kontos, das im Verdacht steht, von einem Betrüger genutzt zu werden. Mehr als 3.000 Signale, die von Anwendungen, Geräten und Netzwerken stammen oder Auskunft über das Verhalten von Personen und Transaktionen geben, kombiniert die neue Lösung, um verdächtige Kontoaktivitäten in einer grafischen Darstellung aufzuzeigen. BioCatch Scout ermöglicht es den Experten in Betrugs- und AML-Abteilungen auch, verdächtige Konten hervorzuheben und nach Risikostufe und weiteren Kriterien zu filtern. Diese Filter von BioCatch Scout unterstützen die Experten bei der schnellen Analyse verdächtiger Gruppen und der Einleitung geeigneter Maßnahmen.

„Wie wir von BioCatch gezielt Money Mules und Geldwäscher aufspüren können, bevor sie Geld bewegen, verändert die Art und Weise, wie Banken die Finanzkriminalität bekämpfen und Kunden vor neuen Betrugsmethoden schützen können. BioCatch Scout erweitert die Erkennungsmöglichkeiten einer Bank, indem es verborgene Netzwerke von böswilligen Akteuren aufdeckt. Zudem versetzt das Tool die Betrugs- und Geldwäscheabteilungen in die Lage, diese Kriminellen aus dem Verkehr zu ziehen, bevor sie wirklich Schaden anrichten“, so Fokma abschließend. 

Bei RAS behaupten Betrüger gegenüber ihren Opfern, dass sie ein Sicherheitsproblem zum Beispiel einen Virus auf einem der Endgeräte haben. Anschließend bittet der Kriminelle sein Opfer, ein Programm herunterzuladen. Sobald das geschehen ist, hat der Kriminelle nicht nur vollen Zugang zu sämtlichen Daten, sondern kann unter anderem Überweisungen vom Bankkonto des Opfers veranlassen. Die Angriffsmethode ist für Kriminelle besonders erfolgsversprechend, da sie auf dem Gerät des Opfers einen Proxy einrichten und so ihre Aktivitäten geschickt hinter vertrauenswürdigen IP-Adressen und Devices verbergen können. Dadurch lassen sich herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen wie die Identifizierung des regulären Endgerätes und der IP-Adresse des Kunden umgehen.

Fünf Tipps zur Bekämpfung von Fernzugriffsbetrug

1. Zugriff auf Basis von detailliertem Kundenverhalten überprüfen
Durch die Analyse umfassender Kundenverhaltensdaten wie Mausbewegungen, Tastendruckverhalten und Bildschirminteraktionen während einer digitalen Sitzung lässt sich feststellen, ob ein Gerät lokal gesteuert wird oder nicht. Üblicherweise sind die Maus-Events bei einem RAS in Relation zur Sitzungsdauer relativ gering und unterschreiten häufig den Durchschnitt der Mausbewegungen eines typischen Nutzers. Ebenso sind lange Pausen während der Interaktion und sogar vollständige Inaktivität weitere Indikatoren.

2. Zugriff mit Blick auf zeitgleiche Anrufe analysieren
Ein Telefongespräch ist während der Transaktionen äußerst selten – tatsächlich kommt dies in weniger als ein Prozent der authentischen Sitzungen vor. Doch bei einem Fernzugriffsbetrug zeigt sich ein völlig anderes Bild: Hier telefonieren die Opfer in bis zu 70 Prozent der Fälle während ihrer Sitzung. Dies kann ein weiterer Indikator für einen Betrugsversuch sein.

3. Verhaltensintelligenz mit anderen verfügbaren Kundendaten abgleichen 
Die Verwendung von detailliertem Kundenverhalten – Verhaltensintelligenz – und Daten zu Anrufen sind unverzüglich mit Analysen und Daten aus herkömmlichen Betrugserkennungssystemen zu verknüpfen und abzugleichen. Denn allein das Wissen, dass zum Beispiel eine 65-jährige Person eine Zahlung an einen Empfänger tätigt, reicht nicht aus, um präzise zu analysieren, ob es sich bei der Transaktion um einen Betrugsfall handelt. Doch wenn Verhaltensintelligenz und Anrufdaten in die Analyse einbezogen werden, entsteht eine Grundlage, auf der eine präzise Einschätzung des Betrugsrisikos errechnet werden kann.

4. Verdächtige Transaktionen gründlich überprüfen
Die Kundenerfahrung ist ein Schlüsselfaktor für jedes Team, das mit Betrugsmanagement betraut ist. Im Kern geht es oft darum, zu entscheiden, ob weitere Authentifizierungsschritte bei einer eingeleiteten Transaktion nötig sind, oder ob diese vollständig abgelehnt werden soll. Dafür ist eine präzise Analyse wichtig. Alternativ können Banken und Finanzinstitute die Transaktion vorläufig genehmigen und zugleich im Back-End-Zahlungssystem der Bank in Quarantäne halten. Dieser Ansatz öffnet ein Zeitfenster, in dem die Transaktion gründlich untersucht werden kann. Sobald der Betrugsverdacht ausgeräumt ist, wird der Kunde benachrichtigt.

5. Kunden über Betrugsmethoden aufklären 
Kontinuierliche Aufklärung der Kunden über Betrugsrisiken bleibt eine essenzielle Pflicht für jede Bank. Allerdings erfolgt dies zumeist in Form allgemeiner Warnungen, die von Verbrauchern überlesen oder nicht ernst genug genommen werden. Für eine wirksame Abwehr können Banken Scam-Alerts für ihre Kunden einrichten und somit gezielter vor Betrugsversuchen warnen. Dadurch wird das Bewusstsein für reale Gefahren gestärkt und die Sicherheit erhöht. 

„Betrugsformen wie RAS haben nicht an Bedeutung verloren und sind nach wie vor weltweit eine der dominierenden Betrugsmaschen“, erklärt Wiebe Fokma, Director EMEA Global Advisory bei BioCatch. „Unsere Studie in Zusammenarbeit mit Forrester Consulting zeigt, dass die Mehrheit der Finanzinstitute weltweit nicht gegen die zunehmende Finanzkriminalität gerüstet ist. In einer Zeit, in der Kunden mehr Schutz und integrierte, nahtlose digitale Erlebnisse fordern, haben die Betrugsbekämpfungsteams der Finanzinstitute Schwierigkeiten, dieser Herausforderung gerecht zu werden. Das liegt vor allem an veralteter Technologie und überlasteten Ressourcen. Doch mit einer gezielten Investition in die richtige Technologie, Prozesse und Kommunikation können sie dieser Bedrohung entgegentreten und RAS-Betrugsversuche eindämmen.“  

 BioCatch, ein weltweit führender Anbieter von verhaltensbiometrischer Erkennung zur Bekämpfung von Online-Betrug und Geldwäsche, stellt heute seine neue Produktgeneration Connect vor. BioCatch Connect ist die erste vollständig integrierte Betrugs- und AML-Lösung (Anti-Money Laundering), die kriminelle Absichten proaktiv erkennt. Damit können Unternehmen Betrugs- und Geldwäscheversuche gezielt und schnell unterbinden und Akteure identifizieren, die es auf Kunden von Banken und Finanzinstituten abgesehen haben.

Module von BioCatch Connect

Das BioCatch-Connect-Portfolio ermöglicht Banken eine verbesserte, zielgerichtete und übergreifende Bekämpfung von Finanzkriminalität, die Bankkunden und deren Vermögen im Visier hat. Im Gegensatz zu herkömmlichen Betrugserkennungslösungen mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) steht bei BioCatch Connect verhaltensbasierte KI- und ML-Technologie im Mittelpunkt. 

Da die während der gesamten Bank-Session erfassten Anwendungs-, Verhaltens-, Geräte-, Netzwerk- und Transaktionsdaten von Millionen von Nutzern weltweit in die Lösung integriert sind, arbeitet BioCatch Connect extrem zuverlässig. Dadurch profitieren die Betrugs- und AML-Teams der Bank von einer höheren Effizienz, da es wesentlich seltener zu Fehlalarmen kommt. 

BioCatch Connect besteht aus drei einzigartigen Modulen für Telemetrie, Datenerfassung, Signalsequenzierung und Visualisierung. Verhaltensbiometrische Echtzeitdaten werden im Kontext tausender Anwendungs-, Geräte-, Netzwerk- und Transaktionssignale intelligent erfasst, verknüpft und analysiert. Auf diese Weise erhalten die Betrugs- und AML-Abteilung der Bank kuratierte Anweisungen in Echtzeit, um Betrug vorzubeugen, auf konkrete Fälle zu reagieren und die Täter zu ermitteln.

1. Fraud Telemetry Collection Scale
   Das zentrale Element von BioCatch Connect ist die Erfassung von Daten zur Betrugstelemetrie. Dabei kommt ein leichtgewichtiges mobiles und webbasiertes SDK zum Einsatz, das kontinuierlich Tausende von Signalen aus fünf verschiedenen Datenquellen jeder Sitzung sammelt: Anwendungen, Benutzerverhalten, Geräte, Netzwerke und Transaktionen.
2. Continuous Behavioral Sequencing
   Die CBS-Technologie (Continuous Behavioral Sequencing) von BioCatch nutzt fortschrittliche kognitive menschliche Verhaltensforschung, Datenmodellierung und ML-Algorithmen, um alle gesammelten Daten zu analysieren, abzugleichen, zusammenzuführen und zu bewerten.
3. Predictive Intelligence
   Das Predictive-Intelligence-Modul basiert auf der CBS-Technologie. Es strukturiert und visualisiert dynamische Nutzer-Risikobewertungen, um Betrugs-, AML- und Cyber-Bedrohungen zu überwachen, zu untersuchen und potenziell betrügerische Nutzeraktivitäten und -sitzungen zu unterbinden.

Gesteigerte Rentabilität 

Kunden, die bereits Zugang zu BioCatch Connect und den Modellen der nächsten Generation haben, profitieren von folgenden Vorteilen im Vergleich zu herkömmlichen Betrugserkennungsplattformen:

• Verbesserung der Erkennung betrügerischer Konten um 1500 Prozent
• Reduzierung der Betrugsrate bei Transaktionen um 80 Prozent
• Verbesserung des Kundenerlebnisses um 40 Prozent
• Reduzierung der False-Positive-Rate um 30 Prozent
• Verbesserung der Effizienz und Auslastung des Betrugsbekämpfungsteams um 30 Prozent
• Schnellere Verifizierung von Benutzerkonten um 28 Prozent
• Verbesserung der Betrugserkennung um 15 Prozent
• Zehnmal mehr Verhaltensindikatoren und Verhaltensmodelle

„Als digitalisierte Gesellschaft sind wir an einem Punkt angelangt, an dem genau die Technologien, die wir für Kommunikation, Bildung und Bankgeschäfte einsetzen, von Kriminellen genutzt werden, um uns zu manipulieren und finanziellen Schaden anzurichten. Herkömmliche Lösungen, die im Bankensektor zum Einsatz kommen, können mit der Innovation und Geschwindigkeit der Betrüger nicht mithalten“, sagt Gadi Mazor, CEO von BioCatch. „BioCatch Connect dagegen bietet neue intelligente Visualisierungstools, datenwissenschaftliche Modelle und maschinelle Lernverfahren, die verhindern sollen, dass Kriminelle die Freundlichkeit, Naivität und das Vertrauen der Bankkunden ausnutzen. Als Community für die Betrugsbekämpfung haben wir die Möglichkeiten und die Pflicht, betrügerische Machenschaften zu unterbinden, indem wir uns austauschen, lernen und gemeinsam in die Offensive gehen. Um diese Zusammenarbeit zu beschleunigen, haben wir BioCatch Connect entwickelt.“

„Wir sind der festen Überzeugung, dass wir den digitalen Betrug von heute nur gemeinsam bekämpfen können", sagt Jonathan Daly, CMO von BioCatch. „Und diese Grundüberzeugung haben wir in Connect umgesetzt. Wir wollen unsere Betrugsfachleute mit anderen Experten, Banken mit Banken und Betrugsteams mit AML-Teams weltweit zusammenbringen. Zudem analysieren wir alle relevanten Daten, um typische Signale zu erkennen und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.“

Um mehr über das BioCatch Connect-Portfolio und unsere Unternehmensmission zu erfahren, besuchen Sie www.biocatch.com und sehen Sie sich die folgenden Videos an, in denen BioCatch-Kunden zu Wort kommen:

• TeamBank 
• Banorte 

So ist zu erwarten, dass Banken ihre Kunden finanziell entschädigen müssen, sollten sie bei einem Betrugsfall nicht grob fahrlässig gehandelt haben. Das bedeutet für Banken aber auch eine Chance, wie Alexander Ramm, Sales Director DACH bei BioCatch weiß: 

„Mit PSD2 wurde ein weltweiter Meilenstein für die Betrugssicherheit im Zahlungsverkehr gesetzt. Dennoch finden Cyberkriminelle immer neue Methoden, um beispielsweise die Starke Kundenauthentifizierung (SCA) auszuhebeln. Eine Studie, die wir in Zusammenarbeit mit Forrester Consulting durchgeführt haben, zeigt, dass 75 Prozent der weltweit größten Retailbanken viel Zeit benötigen, um Geldwäsche- und Betrugsfälle zu erkennen und zu untersuchen. Den Schaden tragen in der Regel die Kunden. 

Bankkunden werden den Vorstoß begrüßen, der Erstattungsansprüche für sie bei Social-Engineering-Attacken wie Spoofing möglich macht. Erst kürzlich hat das Landgericht Köln entschieden, dass in einem solchen Fall die Sparkasse einem Kunden Schadensersatz wegen Betrugs zahlen muss. Für Banken und Finanzinstitute ist das eine Chance, die notwendigen Schritte zur frühzeitigen Aufdeckung von Finanzkriminalität einzuleiten und damit Enterprise Fraud Management (EFM) sowie Anti-Money-Laundering (AML) umfassend zu implementieren. Denn lediglich acht Prozent der Retailbanken haben Mitarbeitende, Prozesse und Tools vollständig in ihre EFM- und AML-Teams integriert“.

Die Studie wurde vor dem Hintergrund zunehmender Berichte in den Medien und von Aufsichtsbehörden durchgeführt, wonach die Zahl der Betrugsfälle im Zusammenhang mit Geldwäsche alarmierende Ausmaße annimmt. Befragt wurden Entscheidungsträger von mehr als 150 Finanzinstituten aus Europa, Nord- und Lateinamerika. Ihre Antworten unterstreichen die Herausforderung, Betrugs- und Geldwäschetransaktionen effektiv aufzudecken, bevor die Vermögenswerte der Kunden Schaden nehmen und verloren gehen. Diese Herausforderung birgt erhebliche finanzielle, regulatorische und Reputationsrisiken. Gleichzeitig wird offenbar, dass Banken auch Schwierigkeiten haben, die Nachfrage der Verbraucher nach einfachen, sicheren und geschützten digitalen Transaktionen zu erfüllen.  

Die Studie macht weitere Bedenken und Anforderungen im operativen Bereich sichtbar: Auf der einen Seite sollen Geschäftsmodelle schnell digitalisiert werden, auf der anderen Seite müssen Kunden gleichzeitig vor Betrug und Finanzkriminalität geschützt werden.

Weitere Ergebnisse der Studie sind: 

• 78 Prozent der Finanzinstitute weltweit geben an, dass sie sich Sorgen über ihre Fähigkeit machen, schnell und effektiv auf neue Betrugsbedrohungen zu reagieren.
• Acht von zehn Finanzinstituten haben Schwierigkeiten, reibungslose und sichere digitale Angebote bereitzustellen.
• 83 Prozent der Führungskräfte im Bankensektor geben an, dass das Marktumfeld von ihnen verlangt, mit den besten Ansätzen zur Bekämpfung von Finanzkriminalität Schritt zu halten.
• 75 Prozent der Finanzinstitute geben an, dass das finanzielle Risiko für sie mit jedem zusätzlichen Tag, den sie mit der Untersuchung von Fällen von Finanzkriminalität verbringen, erheblich steigt.
• 75 Prozent der Finanzinstitute stimmen zu, dass die Integration von Enterprise Fraud Management (EFM) und Anti-Money-Laundering-(AML)-Kapazitäten entscheidend für ihre Fähigkeit ist, schnell auf Finanzkriminalität zu reagieren.
• Nur 8 Prozent der Finanzinstitute haben Mitarbeiter, Prozesse und Tools vollständig in ihre EFM- und AML-Teams integriert.

Die Forrester-Umfrage belegt außerdem, dass sich die Finanzinstitute bewusst sind, wie notwendig das rechtzeitige Aufdecken von Finanzkriminalität und eine vollständige Integration von EFM und AML sind. Allerdings ist es nur acht Prozent der befragten Banken gelungen, Mitarbeiter, Prozesse und Tools für die EFM- und AML-Anwendungen vollständig zu integrieren. Die meisten befragten Entscheidungsträger implementieren Best Practices, wie beispielsweise nachvollziehbare Risikobewertungsmodelle auf Basis von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML), um transparente Entscheidungsprozessen zu gewährleisten und den Kunden eine reibungslose und sicherere Erfahrung zu bieten. 

Darüber hinaus verdeutlichen die Ergebnisse, dass die digitale Analyse menschlichen Verhaltens als kritisches Bindeglied zwischen EFM-, AML- und Cybersicherheitsteams fungieren kann. Sie versetzt sie in die Lage, bei der Zusammenarbeit einzigartige Daten zu nutzen, sodass selbst die komplexesten Arten von Social-Engineering-Betrug abgewehrt werden können. Für die Betrugsbekämpfungsteams ist es von entscheidender Bedeutung, die Kooperation zwischen den Beteiligten, einschließlich Banken, Aufsichts- und Strafverfolgungsbehörden, zu fördern. Finanzinstitute sollten ihr kollektives Fachwissen und ihre Ressourcen nutzen, um innovative Lösungen zu entwickeln, die Finanzkriminalität wirksam bekämpfen und gleichzeitig den Bankkunden ein besseres digitales Kundenerlebnis bieten. 

„In einer Zeit, in der Kunden mehr Schutz und integrierte, nahtlose digitale Erlebnisse fordern, haben die Betrugsbekämpfungsteams der Finanzinstitute Schwierigkeiten, dieser Herausforderung gerecht zu werden. Das liegt vor allem an veralteter Technologie und überlasteten Ressourcen", erklärt Wiebe Fokma, Director EMEA Global Advisory bei BioCatch. „Wenn ich mich mit Führungskräften aus dem Bankensektor auf der ganzen Welt treffe, wird deutlich, dass eine übergreifende Zusammenarbeit der Schlüssel ist. Finanzinstitute müssen ihre Teams intern zusammenbringen, mit anderen Finanzinstituten kooperieren und mit Technologieentwicklern zusammenarbeiten. Als Mitglied der Fraud Fighters Community haben wir die Möglichkeit, die Fähigkeit und die Pflicht, Betrug gemeinsam zu bekämpfen. 

„In der Vergangenheit war die Bekämpfung von Geldwäsche ein Compliance-Thema", sagt Peter Tapling, Geschäftsführer von PTap Advisory, einem globalen Beratungsunternehmen für den Zahlungsverkehr. „Da Rückerstattungsmodelle aufgrund von Betrugsrückerstattungsrichtlinien zu erheblichen finanziellen Verlusten führen können, müssen die Finanzinstitute einen radikalen Wandel hin zu stärker integrierten Betrugs- und AML-Verfahren vollziehen."

Methodik:

Die Studie „Improve Fraud and Anti-Money Laundering Operations With A Proactive And Unified Approach" wurde von BioCatch in Auftrag gegeben. Um diesen Bericht zu erstellen, ergänzte Forrester Consulting bestehende Forrester-Forschungsergebnisse mit kundenspezifischen Fragen, die 153 globalen Entscheidungsträgern aus den Bereichen Betrugsmanagement und Geldwäschebekämpfung bei Bankunternehmen gestellt wurden. Die kundenspezifische Umfrage startete im Februar 2023 und wurde im März 2023 abgeschlossen.

Mit den Datenmanagementfunktionen der Microsoft FSI Cloud schaffen Unternehmen ein differenziertes Kundenerlebnis, unterstützen ihre Mitarbeiter und bekämpfen Finanzkriminalität. Außerdem werden Sicherheit, Compliance und Interoperabilität unterstützt.

BioCatch arbeitet seit 2011 mit Microsoft zusammen und leistet effiziente und umfassende Unterstützung bei der Betrugsbekämpfung. Mit Microsoft FSI kann BioCatch den Schutz für Banken, die auf Cloud-basierte Prozesse umstellen, weiter ausbauen. Dies ermöglicht eine sichere und reibungslose digitale Erfahrung für Bankkunden.

Durch die Implementierung der verhaltensbiometrischen Software von BioCatch auf der intelligenten Banking-Plattform von Azure sorgen BioCatch und Microsoft für einen zuverlässigen Schutz der Verbraucher vor Betrug. Die Lösung von BioCatch genießt seit mehr als einem Jahrzehnt großes Vertrauen bei Finanzinstituten. 

„BioCatch und Microsoft sind hervorragende Partner für uns und unsere Mission, die Kunden der M&T Bank vor schädlichen Betrugsangriffen zu schützen“, kommentiert Aaron Steinitz, Director of Enterprise Fraud Policy and Governance bei der M&T Bank. „Der Dateneinblick, den wir durch den Einsatz der BioCatch-Technologie über Microsoft Azure erhalten, ermöglicht es unseren Betrugsbekämpfungsteams, komplexe Angriffe schnell zu bearbeiten und manuelle Überprüfungen zu reduzieren. Das verschafft unseren Kunden einen besseren Schutz und ein besseres Kundenerlebnis.“ 

„Wir freuen uns, die Zusammenarbeit mit Microsoft fortzusetzen und Finanzinstituten, die das Risiko ihrer Cloud-Prozesse reduzieren möchten, Cloud-basierte Lösungen zum Schutz vor verhaltensbasiertem Betrug anzubieten“, erklärt Eyran Blumberg, COO von BioCatch. „Banken und Fintech-Unternehmen, die ihre Prozesse in die Cloud verlagern, sind einem erhöhten Risiko durch Bedrohungsakteure ausgesetzt, die Schwachstellen in der Cloud ausnutzen, um Bankkunden zu betrügen. BioCatch ist stolz darauf, Finanzinstituten die erforderlichen, wirksamen Lösungen zur Verfügung zu stellen, damit sie sich im digitalen Zeitalter weiterentwickeln können – ohne Sorge, dass die Konten ihrer Kunden gefährdet sind.“

Finanzdienstleister können die Lösungen von BioCatch nun direkt über den Azure Marketplace beziehen, da die Technologie in der Microsoft FSI Cloud verfügbar ist. Dadurch lassen sich Cloud-basierte Finanzgeschäfte nahtlos mit einer bewährten verhaltensbiometrischen Lösung kombinieren und monatlich Milliarden Kontozugriffe der Nutzer analysieren. Ergebnisse sind ein verbessertes Risikomanagement und ein besserer Kundenschutz durch die nahtlose Nutzererfahrung in Azure. 

„Wir freuen uns, dass BioCatch die Möglichkeiten von Microsoft FSI nutzt, um Finanzinstituten dabei zu helfen, Wertschöpfungspotenziale zu realisieren und Kundenbeziehungen zu stärken“, sagt Bill Borden, Corporate Vice President, Worldwide Financial Services, Microsoft. „Unsere gemeinsamen Kunden profitieren künftig davon, dass wir Betrugs- und Risikoteams durch die Analyse menschlichen Verhaltens in die Lage versetzen, schnell zu handeln und gleichzeitig den Kunden ein sicheres und reibungsloses digitales Bankerlebnis zu bieten.“

Die Betrugspräventionslösung von BioCatch stellt auch sicher, dass Finanztransaktionen die digitalen Schutz- und Sicherheitsanforderungen erfüllen. Durch die auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen (ML) basierende Software von BioCatch optimieren Finanzinstitute, die Azure nutzen, ihre Betrugserkennungsfähigkeiten mit globaler Cloud-Skalierbarkeit. So können sie mit den Bedürfnissen und Anforderungen jeder Cloud-Strategie Schritt halten.

Cyber-Kriminelle verfügen jedoch über Methoden, um auch das beste MFA-Verfahren zu umgehen. Bei „einfachen“ passwortbasierten MFA-Verfahren nutzen sie gängige Social-Engineering-Attacken wie Phishing, Smishing oder Vishing. Bei als besonders sicher geltenden Authentisierungsverfahren, etwa auf Basis von Public-Key-Kryptographie und Biometrie, verlegen sich die Betrüger auf Social-Engineering-Angriffe in Echtzeit ­­­– zum Beispiel Law Enforcement Scams.

Beim Law Enforcement Scam geben sich Hacker als vermeintliche Mitarbeiter von Banken oder seriösen Behörden aus und drängen ihre Opfer in Echtzeit – beispielsweise per Telefon – dazu, sich in ihr Konto einzuloggen und eine Überweisung auszulösen. Auch WhatsApp wird für diese Masche immer beliebter. „Hier gibt sich der Betrüger als Familienmitglied aus, das sein Smartphone verloren hat und deshalb eine Nachricht von einer unbekannten Nummer versendet. Der vermeintliche Familienangehörige muss dringend eine Rechnung begleichen und fordert das Opfer auf, einen den entsprechenden Betrag auf ein bestimmtes Konto zu überweisen“, erklärt Wiebe Fokma, Director EMEA Global Advisory bei BioCatch.

Zusätzliche Sicherheit durch Verhaltensbiometrie

Das Problem: Herkömmliche Lösungen zur Betrugserkennung reichen hier nicht mehr aus. Da sich der Bankkunde selbst in sein Konto einloggt und die Transaktion auslöst, kann der Betrüger sogar die MFA umgehen. Es gibt aber Möglichkeiten, solche Betrugsfälle zu erkennen und zu stoppen. Ein wirksames Mittel ist die Beobachtung des Nutzerverhaltens, insbesondere wenn dieses vom bisherigen Muster abweicht. Ein für den Bankkunden bislang untypisches Verhalten kann ein Zeichen dafür sein, dass ein Betrugsversuch in Echtzeit vorliegt. Mit Hilfe von Verhaltensbiometrie lassen sich daher auch kriminelle Aktivitäten aufdecken, bei denen der Betrüger einen „legitimen“ Dritten für seine Zwecke einspannt.

Zu ungewöhnlichen Verhaltensweisen kann es kommen, weil der zu überweisende Geldbetrag und die Kontodaten von einer dritten Person diktiert werden. Dadurch ist das Opfer verunsichert, was sich in seinem zögerlichen Verhalten während der Kontositzung äußert. Beim Mobile Banking via Smartphone wird der Anruf zudem auf dem Gerät registriert, und die Bewegung des Mobilgeräts erfolgt vom Ohr des Bankkunden (Empfang der Anweisung) zum Gesicht (Eingabe beziehungsweise Bestätigung der Eingabe) und zurück. Analysen von BioCatch zeigen, dass die Opfer bei rund 40 Prozent der weltweit bestätigten Betrugsversuche während der aktiven Kontositzung ein Telefongespräch führten.

Erfolgt die Überweisung am PC, können ziellose Mausbewegungen ein zusätzliches Indiz für einen Betrugsfall sein. Denn das Opfer befindet sich im Gespräch mit dem Kriminellen und muss gleichzeitig die Live-Sitzung aufrechterhalten. Ein weiteres Zeichen für Echtzeitbetrug sind verzögerte Tastatureingaben, da der getäuschte Bankkunde auf die Anweisungen des Anrufers wartet, während er die Überweisung tätigt. 

Der Einsatz verhaltensbiometrischer Technologien ergänzt sichere MFA-Verfahren und bietet einen zusätzlichen Schutz vor Echtzeitbetrug: „Gerade Betrugsformen wie Law Enforcement Scams erfordern zusätzliche Methoden, um einen zusätzlichen Schutz von Banken und deren Kunden zu gewährleisten“, fasst Fokma zusammen.