Im medizinischen Bereich ist eine Autopsie wertvoll, weil sie hilft, die Todesursache zu verstehen. Aber noch wertvoller ist es, die Frühindikatoren einer Krankheit zu identifizieren, damit man darauf reagieren kann, bevor es zu spät ist. Best-in-Class-Unternehmen verfolgen bei der Betrugserkennung einen ähnlichen Ansatz und wenden sich ab von der reinen Vergangenheitsbetrachtung, hin zu Erkenntnissen und vermehrt zum vorausschauenden Blick – um dem Betrug zuvorzukommen, damit keine Einnahmen verloren gehen, Reputation nicht beschädigt wird und die Aufsichtsbehörden nicht noch mehr Druck ausüben.
Die proaktive Erkennung von Betrug ist jedoch nicht einfach. Das liegt in der Natur der Herausforderung selbst: Betrug ist ein Verhaltensproblem, das dynamisch, komplex und oft anspruchsvoll ist. Die nächste Herausforderung liegt in den Daten: viele Daten und in vielen verschiedenen Formaten, einschließlich strukturierter und unstrukturierter. Dann kommt die Analytik: Es sind viele Techniken verfügbar, einige sind gut und andere nicht. Schlussendlich die Technologie: Es gibt keinen Mangel an Lösungen, aber diese können teuer sein, und Organisationen sollten sich davor hüten, bei einer Sammlung von isolierten Einzelpunktlösungen zu landen, die nicht die ganze Geschichte erzählen.
Will man nicht sämtliche Geschäftsaktivitäten einstellen, was der einzige sichere Weg wäre, um Betrug zu 100 Prozent zu vermeiden, müssen Sie die Betrugserkennung in Angriff nehmen.
Wie kann man Betrug bekämpfen?
Zunächst rate ich Führungskräften, ihre Risikobereitschaft und Toleranz zu definieren. Mit welchem Risiko können Sie – und die Organisation – leben? Wenn Sie mit fünf Prozent leben können, dann ist dies der Maßstab, an dem gemessen werden sollte. Sobald der Risikoappetit festgelegt ist, folgt der Spagat zwischen strategischer Langzeitbetrachtung und taktischen kurzfristigen Bedürfnissen sowie einer ausgewogenen Betrugsprävention, die die positive Kundenerfahrung nicht schmälert. Stellen Sie dann sicher, dass Sie über die Daten, Technologien, Mitarbeiter, Prozesse, Governance und Analytik verfügen, um kontinuierlich zu messen und zu verfeinern.
Analytik – die Schlüsselkomponente moderner Betrugsprävention
Wir sehen heute, dass Analytik eine Schlüsselkomponente ist, wenn es darum geht, die Betrugserkennung vom Rückspiegel auf vorausschauendes Handeln zu transformieren. Es beginnt damit, das Risiko in drei Klassen zu unterteilen. Die erste Klasse umfasst, was man bereits weiß. Betrug passiert, und ich kann Geschäftsregeln einführen, um ihn zu erkennen. Es gibt ein wiederholbares Muster, das normalerweise gut auf die Formel „wenn x, dann y" reagiert. Die zweite Klasse umfasst das, was man nicht weiß. Diese Klasse ist geprägt von Anomalie-Erkennung und ist dadurch charakterisiert, dass man Dinge hervorhebt, die nicht oft vorkommen, aber herausstechen, wenn sie auftreten. Die dritte und anspruchsvollste Klasse umfasst alles, wo Sie nicht einmal wissen, wonach Sie suchen. Ist es eine Nadel im Heuhaufen? Vielleicht ein rostiger Nagel? Hier kommen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ins Spiel.
Moderne Analytik-Werkzeuge erhöhen die Effizienz
Mit erstklassigen Werkzeugen können Unternehmen heute enorme Datenmengen erfassen, darunter Text-, Sprach-, soziale, strukturierte und unstrukturierte Daten. Das Hinzufügen von Best-in-Class-Analytics hilft, das Rauschen von den Signalen zu trennen. Advanced-Analytics-Verfahren wie künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache ermöglichen es Organisationen, schneller zu agieren, indem man in Echtzeit arbeitet und von iterativem Lernen profitiert, bei dem Menschen die Modelle dabei unterstützen, intelligenter und smarter zu werden. Und natürlich bieten die besten Lösungen einen End-to-End-Analyse-Lebenszyklus – angefangen von Daten über Analysen bis hin zu umsetzbaren Erkenntnissen.
Betrugsprävention ist keine Option
Es steht nicht infrage, dass Betrug komplex und herausfordernd ist, aber wenn Sie nicht bereit sind, Ihre Organisation abzuschreiben – und Ihre Türen für immer zu schließen – müssen Sie die Betrugsprävention in Angriff nehmen. Und dank der Fortschritte in Advanced Analytics können wir dazu beitragen, Betrug zu stoppen, bevor er beginnt.
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