Finanzinstitute verlassen sich — genau wie Cyberkriminelle — zunehmend auf technologische Innovationen und neue Datenquellen, um sicherzustellen, dass sie einen Schritt voraus sind. Doch auf jede geschlossene Sicherheitslücke folgt eine neue. Um sich einen Vorsprung zu verschaffen, setzen führende IT-Sicherheitsunternehmen nun auf neue Authentifizierungsverfahren, künstliche Intelligenz und machine learning.
Die Integration eines starken Kundenauthentifizierungsverfahrens kann für zusätzliche Sicherheit sorgen, ohne die Benutzererfahrung zu beeinträchtigen. Ist ein Schaden bereits entstanden, können Betrugsfälle dank Big Data, KI, maschinellem Lernen und digitaler Forensik erheblich schneller und einfacher erkannt und nachvollzogen werden. Und auch die Blockchain hält Antworten bereit, auf welche ich in „Bionic Wealth“ weiter eingehen werde.
Auch Erkenntnisse aus Crowdsourcing-basierter digitaler Identitätsintelligenz gelten als 2,5-mal so effektiv wie die erhobenen geräteorientierten Daten der jetzigen Finanzdienstleistungen, da sie eine breitere Masse an Nutzer:innen widerspiegeln. In diesem Zusammenhang arbeiten Wissenschaftler:innen derzeit an der erweiterten Verhaltensanalyse. So soll eine spezifischere Beurteilung typischer Verhaltensmuster von Benutzer:innen dabei helfen, Anomalien für eine bestimmte Person anhand ihrer historischen Normen zu erkennen.
Eine wichtige Frage, die allerdings bis dato ungeklärt bleibt, setzt sich mit den Verantwortlichkeiten beim Einsatz von KI auseinander. Gerade bei vollautomatisierten Onboarding-, Monitoring- und Transaktionsprozessen können sich Fehler einschleichen. Bisher war die Sache klar: Im Schadensfall haftet die Bank. Doch wen zieht man zur Rechenschaft, wenn ganze Prozesse von einer KI abgewickelt werden, die vielleicht gar nicht von der Bank, sondern von einem dritten FinTech gestellt wird?
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