Mit modernen KI-Agenten lassen sich Kontoeröffnungsprozesse zunehmend automatisieren. Die Herausforderung besteht darin, dass diese Systeme viele Merkmale legitimer Antragsteller nachahmen können und dadurch herkömmliche Kontrollen umgehen.
Banken, die zusätzlich das Verhalten während der digitalen Interaktion analysieren, erhalten eine weitere Signalebene, um KI-gestützte Aktivitäten frühzeitig zu erkennen und Betrugsrisiken zu reduzieren.
Die Herausforderung
KI-Agenten sind zunehmend in der Lage, Kontoeröffnungen eigenständig durchzuführen und dabei das Verhalten legitimer Antragsteller zu imitieren.
Identitätsprüfungen können die Echtheit von Dokumenten oder Angaben bestätigen, liefern jedoch nicht zwangsläufig Erkenntnisse darüber, ob sich hinter einer Interaktion ein Mensch oder ein automatisierter Agent befindet.
Für Banken entsteht daraus eine neue Herausforderung: Wie lassen sich KI-gesteuerte Antragsteller erkennen, wenn Geräte, Identitätsdaten und Antragsinformationen auf den ersten Blick plausibel erscheinen?


Unser Ansatz
BioCatch bewertet nicht nur die bereitgestellten Informationen, sondern analysiert die Art und Weise, wie ein Antragsteller mit dem Kontoeröffnungsprozess interagiert.
KI-Agenten und menschliche Nutzer unterscheiden sich häufig in ihren Navigations-, Eingabe- und Interaktionsmustern. Diese Unterschiede liefern zusätzliche Signale für die Risikobewertung, selbst wenn Identitätsdaten, Dokumente und Geräte auf den ersten Blick legitim erscheinen.
Dadurch können Banken KI-gesteuerte Kontoeröffnungen bereits während des Antragsprozesses erkennen und verhindern, bevor neue Konten eingerichtet werden.
Neue Risiken durch KI-Agenten erkennen
Wie sich KI-Agenten von menschlichen Antragstellern unterscheiden
Wiederkehrende Ausführungsmuster
KI-Agenten folgen häufig konsistenten Interaktionsabläufen, die sich über mehrere Sitzungen hinweg wiederholen.
Menschliche Beteiligung
Das Verhältnis zwischen automatisierten und menschlichen Interaktionen liefert zusätzlichen Kontext für die Bewertung einer Sitzung.
Natürliche Variabilität
Echte Antragsteller zeigen individuelle und situationsabhängige Verhaltensmuster, die sich von den strukturierten Abläufen automatisierter Agenten unterscheiden.
Synthetische Intelligenz:
Einheitliche Datenerfassung. Kontinuierliche Telemetrie. Verhaltenssequenzierung. Vorausschauende Analyse. Entscheidungsfindung in Echtzeit.
Kein Anbieter hat bisher Verhaltensintelligenz in dem Umfang eingesetzt, den wir als machbar bewiesen haben. Wir analysieren kontinuierlich mehr Nutzersitzungen (16 Milliarden und es werden immer mehr), erfassen mehr Signale (über 3.000), liefern zuverlässigere Erkenntnisse und schützen mehr Kunden im digitalen Bankwesen (mehr als eine halbe Milliarde) als jeder andere Anbieter von verhaltensorientierten Lösungen zur Prävention von digitalem Betrug. Dabei berücksichtigen wir das jeweilige Gerät, die genutzten Anwendungen und die Transaktionsgewohnheiten der Kunden, um zuverlässige und präzise Signale für ein reibungsloses und sicheres Kundenerlebnis zu liefern.
Gemeinsam können wir Betrug und Finanzkriminalität verhindern.
Nehmen Sie gemeinsam mit unseren globalen Beratern und Experten für Betrugsermittlung an einer 30-minütigen detaillierten Analyse der neuesten Taktiken, Techniken und Vorgehensweisen (TTPs) teil, die Betrüger derzeit in Ihrem Land einsetzen, um Ihre Kunden zu betrügen und Ihrem Unternehmen zu schaden.



