Kriminelle setzen zunehmend automatisierte Anträge ein, um Kontoeröffnungsprozesse in großem Umfang anzugreifen und bestehende Kontrollen zu umgehen. Da sich diese Angriffe immer stärker an menschlichem Verhalten orientieren, werden sie für herkömmliche Erkennungsverfahren zunehmend schwerer identifizierbar.
Die Folge sind höhere operative Belastungen, zusätzliche Prüfaufwände und ein steigendes Risiko, dass betrügerische Konten erfolgreich eröffnet werden.
Mit BioCatch Account Opening Protection können Banken automatisierte Betrugsversuche bereits während der Kontoeröffnung erkennen und stoppen, ohne legitime Antragsteller durch unnötige Reibungsverluste im Onboarding-Prozess auszubremsen.
Die Herausforderung
Automatisierte Angriffe stellen für Banken bei der digitalen Kontoeröffnung ein erhebliches Risiko dar. Kriminelle nutzen Bots, um in großem Umfang gestohlene, synthetische oder manipulierte Identitäten durch Onboarding-Prozesse zu schleusen und bestehende Kontrollen zu umgehen.
Herkömmliche Verfahren wie Identitätsprüfungen, Geräteerkennung, Netzwerkanalysen oder klassische Bot-Erkennungslösungen erfassen die Verhaltensmuster solcher groß angelegten Angriffe häufig nicht ausreichend.


Unser Ansatz
BioCatch erkennt automatisierte Aktivitäten durch die Analyse des Nutzerverhaltens während des gesamten Kontoeröffnungsprozesses. Verhaltenssignale wie Eingabegeschwindigkeit, Tippmuster und zeitliche Auffälligkeiten ermöglichen die Erkennung von Bots, selbst wenn diese versuchen, menschliches Verhalten nachzuahmen.
Während echte Nutzer natürliche Unterschiede in ihren Interaktionen zeigen, folgen automatisierte Prozesse häufig vorhersehbaren und wiederkehrenden Mustern. Genau diese Unterschiede ermöglichen es, automatisierten Betrug frühzeitig zu erkennen und gleichzeitig einen reibungslosen Onboarding-Prozess für legitime Antragsteller sicherzustellen.
So können Banken groß angelegte automatisierte Betrugsversuche bereits bei der Kontoeröffnung stoppen, ohne die Kundenerfahrung unnötig zu beeinträchtigen.
Wie automatisierte Aktivitäten erkennbar werden
Konsistente Interaktionsmuster
Ein ungewöhnlich gleichmäßiger Tipp-Rhythmus und identische Zeitabstände zwischen Eingaben über mehrere Felder hinweg können auf automatisierte Prozesse hindeuten, die sich von natürlichem Nutzerverhalten unterscheiden.
Vorhersehbare Abläufe
Werden Formulare strikt linear, ohne Korrekturen, Unterbrechungen oder natürliche Abweichungen ausgefüllt, kann dies ein Hinweis auf skriptgesteuerte oder automatisierte Aktivitäten sein.
Menschliches Verhalten
Legitime Nutzer zeigen in der Regel natürliche Unterschiede bei der Dateneingabe. Kleine Unterbrechungen, Korrekturen oder individuelle Eingabemuster entstehen durch die Interaktion mit den Informationen und lassen sich nur schwer automatisiert nachbilden.
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.
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