Die Digitalisierung bringt enorme Potenziale für Unternehmen: individualisierte Kundenansprache, spezifische bedürfnisorientierte Angebote, bessere Steuerbarkeit der Kundeninteraktion – all dies dient letztlich der Umsatzsteigerung und der Befriedigung der Shareholder. Doch es sind nicht nur Unternehmen, die die Herausforderung der Digitalisierung von Prozessen und Produkten annehmen und ihren Profit daraus schlagen, sondern auch Betrüger. Diese ergreifen die Chance und machen die zunehmende Komplexität der Daten, Prozesse und Systeme, die wachsende Automatisierung und den Trend zur Dunkelverarbeitung für sich nutzbar. Neue Kanäle werden greifbar, neue Betrugsmaschen werden anwendbar.
Die Reaktion der Unternehmen? Man erkennt am Markt eine zunehmende Einführung von Whistle-Blowing-Systemen, also Systemen, die anonyme Hinweise interner und externer Natur ermöglichen. Jetzt kann die frustrierte Ehefrau ihren betrügerischen Mann anschwärzen.
Die gewachsene IT- und Datenlandschaft ist problematisch, integrierte Systeme zur Betrugserkennung und Prävention sind meist Mangelware. Man hilft sich oft mit Workarounds und Arbeitsanweisungen. Die Dokumentation im Sinne einer Fallakte wird – wie auch in vielen anderen Bereichen – stiefmütterlich behandelt. Informationen werden per E-Mail in der Organisation verbreitet und die Excel-Tabelle erfreut sich weiterhin einer starken Popularität, um Auswertungen greifbar zu machen. Zettelwirtschaft und Post-its sind schnell zur Hand.
Wie schön wäre doch ein System, in dem ein Alarm aufpoppt, sobald etwas auffällig wird. Ein System, bei dem man in den Alarm „eintauchen“ kann, den Fall untersuchen kann, in dem alle für die Untersuchung relevanten Informationen zur Verfügung stehen, gebündelt für alle, die involviert sind, und – in einer lesbaren Form – bedarfsgerecht aufbereitet, um eine effiziente Entscheidung zu unterstützen. Ein System also, das eine Dokumentation des Falls und die Einleitung nächster Schritte, wenn nötig, ermöglicht.
Und wenn sich ein angezeigter Betrugsfall nicht erhärtet? Na, dann sollte das System lernen. Dieser Wunsch nach einem lernenden System bringt uns genau an den Punkt, wo der Mensch an Stellenwert gewinnt. Denn nicht die Maschine ist die entscheidende Gewalt, sondern immer noch der Mensch. Also in diesem Fall der Betrugsspezialist, der entscheidet und mit der aktuellen Datenlage begründet, dass es sich hier mit hoher Wahrscheinlichkeit um einen Betrugsfall handelt, und letztendlich den Fall zur Staatsanwaltschaft bringt.
Mensch und Maschine treten bei der Betrugsidentifikation in eine Interaktion und nutzen ihre jeweiligen Vorteile. Der Mensch als kreativer Kopf, entscheidungsfähig auch in neuen Situationen, geprägt von seiner Intuition und seinem Bauchgefühl. Die Maschine mit ihren schier unendlichen Verarbeitungskapazitäten kann eine unfassbare Menge von Nullen und Einsen verarbeiten und findet dadurch unter Anwendung analytischer Verfahren sowohl den kreativen betrügerischen Mann als auch seinen Nachahmer, den statistischen Zwilling, der ähnliche Merkmale und Muster in seinem Datensatz aufweist.
Und so entsteht ein Kreislauf. Der Mensch taucht in die Daten ein und bringt interessante Erkenntnisse an die Oberfläche. Diese Erkenntnisse manifestieren sich in Betrugsszenarien, die von der Maschine ausgewertet werden und zu Alarmen führen, die wiederum vom Menschen abgearbeitet werden und im Sinne einer Betrugsfallerhärtung oder einer Ablehnung als Feedback zurück ins System gelangen. Dort werden sie wiederum zu neuen Erkenntnissen und Anpassungen an den Betrugsszenarien operationalisiert.
Ende gut, alles gut? Der Mensch lernt, das System lernt, aber leider auch der Betrüger. Dieser findet neue kreative Wege, denn: Wo ein Wille ist, ist schließlich auch ein Weg. Aus diesem Grunde werden Systeme wie SAS Detection & Investigation zur kontinuierlichen Betrugsprüfung unumgänglich und erlauben es, den Wandel im positiven Sinne zu begleiten.
