Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine entscheidende Rolle zur Bekämpfung von Cyberkriminalität. Das können sich auch E-Commerce Unternehmen zunutze machen. Im Gastbeitrag von maxcluster geht es darum, wie verdächtige Aktivitäten frühzeitig durch KI erkannt und effektiv verhindert werden können, etwa zur Betrugsprävention und Datensicherheit im Onlineshop.
Einsatz von KI zur Betrugserkennung
Die stetige Ausweitung digitaler Prozesse in Unternehmen sorgt nicht nur für neue technologische Möglichkeiten, sondern auch für eine höhere Anfälligkeit gegen Cyberkriminalität. Insbesondere E-Commerce-Unternehmen sind durch ihren Onlineshop vielen Formen von Betrug und Datenmissbrauch ausgesetzt. Dabei können betrügerische Transaktionen, Account-Übernahmen und Datenlecks nicht nur den Ruf eines Shops schädigen, sondern auch erhebliche finanzielle Verluste verursachen. Um diesen Bedrohungen vorzubeugen, setzen immer mehr Unternehmen auf Künstliche Intelligenz (KI).
KI kann auf vielfältige Weise zur Betrugsprävention in vielen Branchen eingesetzt werden. Im Finanzsektor beispielsweise analysiert KI beispielsweise das Verhalten von Bankkunden, um verdächtige Transaktionen in Echtzeit zu identifizieren. Auch im Versicherungswesen kommt KI zum Einsatz, um betrügerische Schadensmeldungen zu erkennen, indem sie Muster und Unregelmäßigkeiten in den Daten analysiert. Genauso hilfreich ist KI aber eben auch im Onlinehandel, wo sie etwa das typische Kaufverhalten der Kunden überwachen kann. Wenn beispielsweise plötzlich ungewöhnlich teure Artikel in kurzer Zeit gekauft oder neue Zahlungsmethoden verwendet werden, kann dies als Warnsignal für möglichen Betrug dienen.
Wie KI Cyberkriminalität erkennt
Traditionelle, manuelle Kontrollen stoßen bei der Betrugserkennung schnell an ihre Grenzen, weshalb KI als deutlich effektiveres Werkzeug gilt. KI-Systeme überwachen das Kundenverhalten in Echtzeit und nutzen maschinelles Lernen, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen. Dabei analysieren sie neben den besagten Formen von ungewöhnlichem Kaufverhalten z. B. auch wiederkehrende Muster im Nutzerverhalten, die auf irreguläre Aktivitäten hindeuten. Dies können fehlgeschlagene Login-Versuche oder von bestimmten Normen abweichende Bestellmuster sein. Durch die Analyse der Nutzerdaten kann die KI feststellen, was für den jeweiligen Onlineshop „normal“ ist und Abweichungen sofort erkennen, um potenziellen Betrug zu verhindern.
Schritte zur Implementierung von KI gegen Cyberkriminalität
Um KI erfolgreich zur Betrugsprävention und Abwehr von Cyberkriminalität einzusetzen, sollten Onlineshop-Betreiber einige Schritte bei der Implementierung entsprechender Tools befolgen:
- Auswahl der richtigen KI-Tools: Es gibt bereits zahlreiche KI-Lösungen auf dem Markt, die speziell für die Cyber Security im E-Commerce entwickelt wurden. Die bekanntesten sind Sift, Kount und Riskified. Hier sollten sich Shopbetreiber im Vorfeld beraten lassen, welches Tool am besten zum eigenen Business passt.
- Integration und Schulung: Die Implementierung von KI erfordert technisches Know-how. Die Zusammenarbeit mit einem geschulten IT-Team oder externen Experten ist daher wichtig, ebenso wie die Schulung der Mitarbeiter im Umgang mit KI-gestützten Systemen. Schließlich müssen Mitarbeiter die Ergebnisse der KI richtig interpretieren und schnell geeignete Maßnahmen daraus ableiten können.
- Testen und Optimieren: Da Betrugsmuster sich ständig ändern, muss das KI-System kontinuierlich getestet und an neue Daten angepasst werden. Feedback der KI zur Genauigkeit und zu Potenzialen der Effizienzsteigerung sollte regelmäßig beachtet werden.
Bewährte Methoden zur Betrugsprävention mit KI
Ein bekanntes Beispiel für den erfolgreichen Einsatz von KI zur Betrugsprävention ist das Unternehmen FICO, das maschinelles Lernen einsetzt, um Kreditkartenbetrug in Echtzeit zu erkennen. Dadurch konnte FICO die Betrugsrate signifikant senken. Auch im Telekommunikationssektor kommt KI zum Einsatz, um SIM-Karten-Betrug zu verhindern, indem ungewöhnliche Verhaltensmuster erkannt werden. Einige Unternehmen kombinieren regelbasierte Systeme mit KI-Methoden, um die Effektivität bei der Betrugserkennung zu maximieren. Während regelbasierte Systeme klare Muster erkennen, lernt KI fortlaufend dazu und identifiziert auch unbekannte Betrugsmethoden. Diese hybride Methode reduziert das Aufkommen an Fehlalarmen bezüglich der Cyberkriminalität.
KI für Datenschutz und Datensicherheit nutzen
Ein wichtiger Aspekt bei der Nutzung von KI zur Betrugsprävention ist der Umgang mit sensiblen Daten. KI-Systeme benötigen große Datenmengen, was jedoch auch Risiken für den Datenschutz mit sich bringt. Unternehmen müssen daher sicherstellen, dass sensible Informationen wie Kreditkartendaten oder persönliche Adressen sicher verarbeitet und geschützt werden. Ein weiteres Problem ist die „Bias“ in den Daten. Verzerrte oder voreingenommene Daten können zu falschen Entscheidungen führen. Daher ist es wichtig, die Trainingsdaten der KI sorgfältig auszuwählen und regelmäßig auf mögliche Verzerrungen zu prüfen.
Unternehmen, die KI zur Betrugsprävention und Abwehr von Cyberkriminalität einsetzen, müssen sich zudem an regulatorische Vorschriften wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) halten. Besonders im Finanz- und Gesundheitswesen gelten strenge Regeln für den Umgang mit Daten. Außerdem müssen KI-Modelle erklärbar sein, damit Entscheidungen nachvollziehbar und transparent sind – vor allem bei wichtigen Entscheidungen wie der Kreditvergabe.
Fazit: Die Balance zwischen Sicherheit und Datenschutz
KI bietet enorme Potenziale, um Betrug im E-Commerce effektiv zu erkennen und zu verhindern. Allerdings müssen Unternehmen darauf achten, dass sie KI verantwortungsbewusst einsetzen und dabei die Balance zwischen Sicherheit und Datenschutz wahren. Mit einer klaren Strategie und den richtigen Maßnahmen kann KI einen entscheidenden Beitrag zur Betrugsprävention leisten und den Onlinehandel sicherer machen.
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