KI in der Betrugserkennung
Digitale Angriffe entwickeln sich schneller als klassische Sicherheitssysteme reagieren können. Künstliche Intelligenz (KI) verändert das Spielfeld: Sie erkennt Anomalien in Echtzeit, lernt mit jedem Datensatz und macht Betrugserkennung skalierbar. Vention bringt branchenübergreifende Expertise in KI und FinTech direkt in Ihre Sicherheitsstrategie ein.
Warum KI zur Betrugserkennung heute unverzichtbar ist
Die Bedrohung durch Betrug und Cybercrime wächst stetig und betrifft Unternehmen nahezu jeder Branche. Klassische Methoden stoßen immer öfter an ihre Grenzen, während regulatorische Anforderungen, komplexe Angriffsarten und steigende Schadenssummen den Druck erhöhen.
Moderne KI-Technologien bieten hier eine effiziente Lösung: Sie erkennen verdächtige Aktivitäten in Echtzeit, entlasten Teams und liefern nachvollziehbare Entscheidungen für Compliance und Audits. Darüber hinaus eröffnen KI-basierte Sicherheitslösungen strategische Vorteile, indem sie Vertrauen stärken, Risiken minimieren und Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
Zunahme digitaler Betrugsfälle
- Starker Anstieg von Cybercrime und Online-Betrug in Deutschland laut BKA und Bitkom (+13 % Fälle und 178,6 Mrd. € Schaden)
- Häufige Betrugsarten: Phishing, Zahlungsbetrug, Versicherungsbetrug Identitätsdiebstahl, Social Engineering
- Besonders betroffene Branchen: Banken, Versicherungen, E-Commerce, Telekommunikation, öffentliche Verwaltung
Strenge regulatorische Anforderungen
- Zunehmende Vorschriften in Deutschland und der EU, u. a.:
- PSD2 / PSD3 – Zahlungsdienst-Richtlinien
- BaFin-Vorgaben zu IT-Sicherheit und Geldwäscheprävention
- DORA-Verordnung – digitale Resilienz (EU)
- MaRisk & BAIT – Anforderungen speziell für Banken
- Vorschriften fördern den Einsatz von KI zur Echtzeiterkennung verdächtiger Aktivitäten
- Explainable AI (XAI) hilft bei nachvollziehbaren Entscheidungen für Audit und Compliance
Technologie ist gereift – Einsatz ist jetzt wirtschaftlich sinnvoll
- KI-Lösungen sind heute skalierbar, praxiserprobt und API-fähig
- KI kann strukturierte und unstrukturierte Daten gleichzeitig analysieren (z. B. Verhalten, Geodaten, Sprache, Dokumente)
- Selbstlernende Systeme sind flexibler als regelbasierte Ansätze – ideal bei neuen Angriffsmustern wie Deepfakes oder Voice Phishing
- Echtzeit-Analyse reduziert Risiken, automatisiert Reaktionen und entlastet Teams
Strategischer Nutzen für Unternehmen
- Erhöhte Sicherheit durch proaktive Bedrohungserkennung
- Stärkung von Vertrauen und Markenreputation
- Wettbewerbsvorteil durch moderne, intelligente Sicherheitslösungen
- Positive Signalwirkung für Partner, Investoren und Kunden
Experteneinblicke
Betrugserkennung wird heute nicht mehr programmiert – sie wird trainiert.“
„Die Regeln von gestern reichen nicht mehr, um die Angriffe von heute zu erkennen. Klassische Systeme sind reaktiv – sie erkennen betrügerische Transaktionen und Aktivitäten, wenn sie bereits geschehen sind. Künstliche Intelligenz ändert das: Sie analysiert Transaktionen, Verhaltensdaten und Geräteinformationen in Echtzeit, erkennt verborgene Muster und reagiert automatisch auf verdächtige Aktivitäten.
Gerade bei komplexen, plattformübergreifenden Betrugsmustern ist dieser adaptive Ansatz entscheidend. Unternehmen profitieren von geringeren False Positives, weniger manuellen Prüfaufwänden und einer deutlich höheren Erkennungsquote – der wirtschaftliche Mehrwert ist messbar.
Wer heute in lernfähige Systeme investiert, schützt nicht nur seine Kunden, sondern auch seine Wettbewerbsfähigkeit.“
Engineering Manager für Maschinelles Lernen
Branchenspezifische Anwendungsfälle
Betrugsversuche unterscheiden sich je nach Branche – in Form, Komplexität und Eintrittspunkt. Künstliche Intelligenz bietet die nötige Flexibilität, um verdächtige Aktivitäten kontextabhängig zu erkennen – sei es bei Finanztransaktionen, Versicherungsansprüchen oder digitalem Identitätsmissbrauch. Der Einsatz von Machine Learning, Optical Character Recognition (OCR), Natural Language Processing (NLP) und Verhaltensanalyse eröffnet völlig neue Möglichkeiten, um Betrug frühzeitig zu identifizieren – oft noch bevor ein Schaden entsteht.
FinTech & Banken
- Echtzeit-Erkennung von Kreditkartenbetrug und Geldwäsche (AML)
- Anomalien bei Zahlungsströmen und Kontoaktivitäten
- KI-gestützte KYC/Identitätsprüfung bei Kontoeröffnungen
- Erkennung gefälschter Dokumente (OCR + NLP)
- Risk Scoring bei Kreditvergabe auf Basis von Transaktionsmustern
Versicherungen & InsurTech
- Erkennung betrügerischer Schadensmeldungen (z. B. doppelte Einreichungen)
- Analyse verdächtiger Muster bei Unfallhergängen oder ärztlichen Gutachten
- Dokumentenprüfung auf Fälschung oder Manipulation
- Betrugserkennung bei Online-Sofortversicherungen
- Cross-Referenzierung von Kundenangaben mit externen Datenquellen
E-Commerce & Marktplätze
- Erkennung von Fake-Accounts und Bot-Aktivitäten
- Aufdeckung gestohlener Zahlungsinformationen
- Analyse von Retourenbetrug und Muster bei Rückerstattungsanfragen
- Device-Fingerprinting & Session-Verhalten zur Betrugsanalyse
- Schutz vor Account-Takeover durch Login-Anomalien
Mobilität & Telekommunikation
- SIM-Swapping-Detection bei Mobilfunkanbietern
- Betrug bei digitalen Leasing-/Mietverträgen oder Carsharing-Profilen
- Anomalieerkennung in der App-Nutzung (z. B. mehrfach verwendete Zahlungsmittel)
- Verhinderung gefälschter Identitäten bei Vertragsabschlüssen
- Schutz vor Bonus-/Rabattmissbrauch (z. B. Neukundenaktionen)
Gesundheitswesen & digitale Medizin
- Abrechnungsbetrug bei Telemedizin- oder eRezept-Diensten
- Erkennung manipulierter Behandlungsdokumente oder ärztlicher Atteste
- Patientendatenabgleich bei Mehrfachversicherungen
- Betrugserkennung bei Online-Verordnungen von Arzneimitteln
Öffentliche Verwaltung & Sozialträger
- Aufdeckung von Subventions- und Sozialleistungsbetrug
- Erkennung gefälschter Anträge und Identitätsmissbrauch
- Anomalieerkennung bei Steuererklärungen oder Fördermittelabrufen
- Musteranalyse bei wiederkehrenden Anträgen (z. B. Pflegegeld)
- Unterstützung bei internen Audits und Compliance-Kontrollen
Klarheit schaffen, bevor Sie investieren
Sie denken über KI zur Betrugserkennung nach, sind sich aber noch unsicher bei Strategie, Technologie oder Anwendungsfeldern?
In unserem strukturierten KI-Workshop gewinnen Sie Orientierung, prüfen konkrete Einsatzmöglichkeiten und schaffen die Grundlage für datenbasierte Entscheidungen.
Klassische Betrugserkennung vs. KI-basierte Lösung
Viele Unternehmen setzen weiterhin auf regelbasierte Betrugserkennung. Diese Systeme sind zuverlässig, wenn es um bekannte Muster geht, stoßen jedoch an Grenzen, sobald sich Betrugstechniken verändern. Das führt häufig zu hohen False-Positive-Raten und einem hohen manuellen Prüfaufwand.
KI-gestützte Ansätze ergänzen diese Systeme, indem sie Muster in großen Datenmengen erkennen und repetitive Analyseaufgaben automatisierbar machen. Wichtig ist jedoch: KI-Modelle passen sich nicht vollständig autonom an neue Szenarien an. In der Praxis sind kontinuierliche Überwachung, regelmäßiges Retraining und menschliches Feedback notwendig, damit Modelle unter veränderten Bedingungen stabil und nachvollziehbar bleiben.
Auch bei KI-basierten Lösungen spielt ein Human-in-the-Loop eine zentrale Rolle — insbesondere bei kritischen Entscheidungen. Zudem benötigen KI-Systeme weiterhin klare Business-Rules und Governance-Strukturen, um Risiken zu begrenzen und Compliance sicherzustellen.
So entsteht ein hybrider Ansatz, der die Stärken beider Welten verbindet:
- KI/ML zur Mustererkennung und Priorisierung
- Regeln und Richtlinien zur Steuerung und Transparenz
- Menschliche Validierung zur Qualitätssicherung und Modellverbesserung
KI kann dabei helfen, Fehlalarme zu reduzieren und operative Prozesse effizienter zu gestalten — jedoch immer als Teil eines kontrollierten, überwachten Gesamtsystems.
Die folgende Tabelle macht die Unterschiede im direkten Vergleich deutlich:
Klassische (regelbasierte) Erkennung
KI-gestützte Betrugserkennung
Funktionsweise
Klassische (regelbasierte) Erkennung
Wenn-dann-Regeln, manuell definiert
KI-gestützte Betrugserkennung
Mustererkennung basierend auf historischen Daten und Features
Flexibilität
Klassische (regelbasierte) Erkennung
Statisch, Änderungen nur durch manuelles Regelupdate
KI-gestützte Betrugserkennung
Höhere Anpassungsfähigkeit, aber Modellupdates erfordern menschliche Überwachung und Retraining
Reaktion auf neue Angriffsmuster
Klassische (regelbasierte) Erkennung
Verzögert – neue Regeln müssen entwickelt und eingespielt werden
KI-gestützte Betrugserkennung
Potenziell schneller, wenn Modelle regelmäßig aktualisiert und durch Analysten überwacht werden
Skalierbarkeit
Klassische (regelbasierte) Erkennung
Begrenzte Skalierbarkeit bei großen Datenmengen
KI-gestützte Betrugserkennung
Gut skalierbar für umfangreiche Daten und komplexe Mustererkennung
False Positives
Klassische (regelbasierte) Erkennung
Oft höher, da Regeln grobgranular sind
KI-gestützte Betrugserkennung
Kann reduziert werden, abhängig von Datenqualität, Modellauswahl und Monitoring
Wartungsaufwand
Klassische (regelbasierte) Erkennung
Hoch – viele manuelle Regelanpassungen
KI-gestützte Betrugserkennung
Gemäßigt – Modelle benötigen laufende Pflege, Retraining und Qualitätskontrolle
Erkennungsgenauigkeit
Klassische (regelbasierte) Erkennung
Begrenzt auf bekannte Muster
KI-gestützte Betrugserkennung
Verbesserte Erkennungsleistung möglich, insbesondere bei variierenden oder verborgenen Mustern (nicht garantiert)
Einstieg & Umsetzung
Klassische (regelbasierte) Erkennung
Einfacher Start, aber begrenzt zukunftsfähig
KI-gestützte Betrugserkennung
Erfordert initiale Datenaufbereitung & Modellaufbau, danach gut skalierbar
Zukunftsfähigkeit
Klassische (regelbasierte) Erkennung
Eingeschränkt bei dynamischen Betrugsformen
KI-gestützte Betrugserkennung
Hoch, sofern kontinuierliche Modellpflege und Governance vorhanden ist
Technologien hinter KI-basierter Betrugserkennung
Bei Vention entwickeln wir KI-Lösungen zur Betrugsprävention, die sich an reale Sicherheitsanforderungen anpassen – nicht umgekehrt. Entscheidend ist der gezielte Einsatz technologischer Komponenten: Vom maschinellen Lernen über Verhaltensanalysen bis hin zur Dokumentenprüfung greifen spezialisierte Verfahren ineinander. Besonders im Bereich der Softwareentwicklung für die Finanzbranche verbinden wir tiefes Branchenverständnis mit technologischem Know-how – abgestimmt auf Datenflüsse, regulatorische Vorgaben und Betrugsrisiken. Welche Bausteine in der Praxis relevant sind, hängt vom jeweiligen Geschäftsmodell ab – und genau dort setzen wir mit maßgeschneiderten Architekturen an.
Machine Learning (ML)
Grundlage fast aller modernen Fraud-Detection-Systeme:
- Klassifikation von Transaktionen (z. B. „Betrug“ vs. „kein Betrug“)
- Training auf historischen Daten & laufende Modellaktualisierung
- Einsatz von Algorithmen wie Random Forest, XGBoost, Neural Networks
Deep Learning (DL)
Für komplexere Muster und große Datenmengen:
- Verwendung neuronaler Netze (CNNs, LSTMs, Transformer)
- Erkennung subtiler Verhaltensmuster (z. B. bei Kontoübernahmen)
- Besonders relevant im Bereich Dokumenten- und Sprachanalyse
Natural Language Processing (NLP)
Für Text- und Dokumentenanalyse:
- Erkennung manipulierter Schadensmeldungen oder Gutachten
- Extraktion und Vergleich von Angaben aus Formularen, Rechnungen etc.
- Einsatz bei Versicherungen, Banken (KYC), Verwaltung
Optical Character Recognition (OCR)
Texterkennung in Dokumenten und Ausweisen:
- Für die automatische Prüfung hochgeladener Dokumente (z. B. Ausweise, Verträge)
- Kombination mit NLP zur inhaltlichen Prüfung
Behavioral Analytics
Analyse des Nutzerverhaltens in Echtzeit:
- Erfassung von Mausbewegungen, Tippverhalten, Login-Zeiten etc.
- Abgleich mit typischem Verhalten → Anomalien = potenzieller Betrug
- Oft genutzt in E-Commerce und Online-Banking
Graph Analytics
Beziehungsanalysen bei Netzwerkbetrug:
- Visualisierung und Erkennung von Betrugsnetzwerken
- Verwendung bei organisierter Kriminalität, Geldwäsche oder Versicherungsringen
Realtime Decision Engines
Echtzeit-Fraud-Scoring & Reaktion:
- Sofortige Ablehnung oder Genehmigung von Transaktionen
- Kombination aus ML-Modellen, Regeln und Scorecard-Logik
- Häufig als API-Services in moderne Architekturen eingebunden
Ergänzende Technologien
Ermöglichung skalierbarer, performanter und nahtlos integrierter Lösungen:
- Data Lakes / Warehouses: Zentrale Datenspeicherung & Modelltraining
- API-Gateways: Anbindung externer KI-Services
- Cloud Computing (AWS, Azure, GCP): Skalierbarkeit und Rechenleistung für ML & DL
- Edge AI: Für schnelle Vor-Ort-Erkennung (z. B. Mobilgeräte)
Herausforderungen und Lösungsansätze
KI-basierte Betrugserkennung verspricht hohe Effizienz – doch in der Praxis sind präzise Modelle kein Selbstläufer. Viele Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern an strategischer Vorbereitung. Die Qualität der Daten, interne Prozesse und das Verständnis für regulatorische Anforderungen sind zentrale Faktoren für den Erfolg.
Ein häufiger Stolperstein: fehlende Klarheit über Zielbild und Use Case. Wir erleben oft, dass Unternehmen zwar „etwas mit KI“ machen wollen, aber nicht genau wissen, wo der größte Hebel liegt. Deshalb starten wir mit klarer Zieldefinition, realistischer Machbarkeitsprüfung und einem technischen Proof of Concept, der zeigt, was wirklich umsetzbar ist.
Technologisch lassen sich viele Herausforderungen lösen – organisatorisch nur mit dem richtigen Setup. Deshalb verstehen wir Betrugserkennung nicht als rein technische Aufgabe, sondern als strategisches Vorhaben, das Technik, Teams und Ziele wirksam miteinander verbindet.
Details
Möglich Lösungsansätze
Unzureichende oder unbalancierte Datenbasis
Details
Betrugsfälle sind selten und schwer zu labeln – viele Modelle brauchen jedoch verlässliche, strukturierte Trainingsdaten.
Möglich Lösungsansätze
Einsatz von Anomaly Detection, Data Augmentation oder synthetischen Daten; Fokus auf Datenqualität und Preprocessing
Fehlende Erklärbarkeit (Black Box Problem)
Details
Entscheidungen von KI-Systemen sind oft schwer nachvollziehbar – gerade in regulierten Branchen ein Problem.
Möglich Lösungsansätze
Verwendung von Explainable AI (z. B. SHAP, LIME), transparente Feature-Definitionen, Reporting-Tools für Fachbereiche
Herausforderungen bei der Systemintegration
Details
KI muss in bestehende IT-, Sicherheits- und Entscheidungsprozesse eingebunden werden – oft technisch und organisatorisch komplex.
Möglich Lösungsansätze
API-basierte, modulare Architekturen nutzen; frühzeitige technische Abstimmung mit IT-Teams
Hohe Erwartungen an sofortige Ergebnisse
Details
Viele Unternehmen unterschätzen den Aufwand für Datenaufbereitung, Modelltraining und Iteration.
Möglich Lösungsansätze
MVP-orientierter Einstieg, Workshop zur Zielklärung, kontinuierliches Erwartungsmanagement
Datenschutz & Regulatorik (z. B. DSGVO, BaFin)
Details
Verarbeitung personenbezogener Daten in KI-Systemen muss transparent, auditierbar und rechtskonform erfolgen.
Möglich Lösungsansätze
DSGVO-konforme Modellarchitektur, klare Rollen & Prozesse für Datennutzung, Logging & Auditfunktionen
Akzeptanzprobleme im Unternehmen
Details
Skepsis gegenüber automatisierten Entscheidungen, fehlendes Vertrauen in KI, Widerstand in Fachabteilungen.
Möglich Lösungsansätze
Frühzeitige Einbindung der Fachabteilungen, Pilotprojekte mit messbarem Mehrwert, UX-freundliche Erklärbarkeit der Ergebnisse
Experteneinblicke – Top ROI-Faktoren
Wirkung zeigt sich dort, wo Aufwand sinkt, und Sicherheit steigt.“
„Der ROI von KI-gestützter Betrugserkennung lässt sich klar beziffern: Frühzeitige Erkennung reduziert finanzielle Schäden messbar – oft um mehrere Prozentpunkte des Transaktionsvolumens. Gleichzeitig sinkt der manuelle Prüfaufwand erheblich, da False Positives deutlich reduziert werden. Besonders relevant wird KI dort, wo Volumen wächst: Mehr Nutzer, mehr Transaktionen – aber nicht mehr Aufwand. Skalierbare Modelle ermöglichen genau das. Entscheidend ist, dass Effizienz und Präzision gemeinsam steigen – das schafft nicht nur operative Entlastung, sondern stärkt auch Vertrauen und Compliance.“
Engineering Manager für Maschinelles Lernen
Wie kann Vention Sie unterstützen
Wir begleiten Unternehmen dabei, KI-basierte Betrugserkennung nicht nur technisch umzusetzen, sondern strategisch zu verankern. Im Fokus steht dabei immer ein individuelles, praxisnahes Vorgehen – abgestimmt auf Datenlage, Prozesse und Compliance-Anforderungen.
Unser methodischer Ansatz ist modular aufgebaut und reicht von der strategischen Planung über prototypische Validierung bis zur vollständigen Systemintegration. Mit diesem modularen Vorgehen schaffen wir Lösungen, die nicht nur technisch funktionieren, sondern operativ wirken – effizient, anpassbar und zukunftssicher.
Zielsetzung
Ergebnis
Zielsetzung
Analyse von Use Cases, Datenlage und Systemumfeld
Ergebnis
Technische Machbarkeit, Roadmap, klare Projektziele
Zielsetzung
Validierung der Kernfunktionalitäten in kleinem, fokussiertem Umfang
Ergebnis
Testbares System mit erster Erkennungslogik, frühes Feedback aus dem Fachbereich
Zielsetzung
Aufbau der vollständigen Lösung inklusive Backend-, Frontend- und Datenverarbeitungskomponenten
Ergebnis
Skalierbare, sichere Anwendung – angepasst an Prozesse und Infrastruktur
KI-Features-Integration
Zielsetzung
Integration maßgeschneiderter KI-Funktionen in bestehende Software oder Plattformen
Ergebnis
Einsatzbereite, skalierbare und wartbare KI-Features – optimiert für Prozesse und Nutzererfahrung
Warum Vention?
Jahre Erfahrung in der Entwicklung individueller Softwarelösungen
Branchen, die wir mit KI-Lösungen abdecken
Software-Ingenieure mit KI-spezifischen Qualifikationen
Erfolgreich abgeschlossene KI-Projekte
DSGVO-konforme Verträge, deutschsprachige Ansprechpartner
ISO 27001-zertifiziertes Unternehmen
Expertise in führenden KI-Technologien wie ML/DL, NLP, Compter Vision und OCR sowie im FinTech-Sektor
Strategische Partnerschaften mit Branchenführern wie Google Cloud, AWS und Microsoft für exzellente KI-Lösungen
Das sagen unsere Kunden
Jeff Frey
Co-Founder, WiseOwlInnovations, LLC.
„Vention hat uns bei der Konzeption und Entwicklung des MVP für WiseOwl unterstützt – einer KI-basierten Plattform für Schulbibliotheken. Der Prozess begann mit einem zweiwöchigen Discovery-Sprint. Danach folgte eine Sprint-basierte Entwicklung, bei der zentrale Komponenten realisiert wurden: ein Dashboard für Bibliothekar zur Buchverwaltung und Freigabe, KI-gestützte Inhaltsklassifikation nach Alterseignung sowie rollenbasiertes Nutzer-Management für Lehrkräfte, Bibliothekar und Administratoren.
Was mich besonders beeindruckt hat: Vention hat nicht einfach Aufgaben abgearbeitet. Das Team stellte gezielte Fragen, brachte kreative Lösungen ein und hatte ein klares Verständnis unserer Ziele. Sie dachten strategisch mit – nicht nur in der Umsetzung. Das hat unser Produkt entscheidend geprägt.“
Paul Steckler
Founder & Senior Partner,
Ramp Catalyst
„Wir haben gemeinsam an einer fortschrittlichen Voice-Agent-Technologie gearbeitet. Vention entwickelte kürzlich einen KI-Agenten mit Forschungs- und Entwicklungsniveau auf PhD-Level – ein echter Durchbruch für unsere Branche. Außerdem entstanden mehrere Empfehlungssysteme für Produkte im VR-Bereich. Aktuell steht der Verkauf eines Start-ups bevor, das wir mit Unterstützung von Vention aufgebaut haben.
Die technischen Fähigkeiten des Teams haben uns geholfen, anspruchsvolle Innovationsprojekte zu realisieren. Vention liefert konstant pünktlich und im Budget – mit Entwicklern auf Weltklasseniveau.“
Joe Marino
CEO, Ribeye
„Wir sind im Bereich Werbetechnologie tätig und haben Vention beauftragt, unsere gesamte Plattform zu bauen und mit KI-Funktionen zu erweitern. Wir kamen mit einer Idee und einigen Designs – Vention verwandelte das in eine skalierbare Lösung, die täglich von Tausenden Nutzer verwendet wird. Die Zusammenarbeit ist jederzeit reibungslos – das Team ist erreichbar, zuverlässig und schnell.
Am meisten schätze ich ihre Fähigkeit, Ideen effizient und ohne unnötige Rückfragen in funktionierende Software zu übersetzen. Die Partnerschaft war herausragend – und wird definitiv fortgesetzt.“
Elena Minich
Head of Content,
Export Hunter UAB
„Das Vention-Team war während des gesamten Projekts ein verlässlicher und professioneller Partner. Besonders hervorzuheben ist das persönliche Engagement: Sie haben sich mit unseren Zielen identifiziert und sich konsequent für unseren Erfolg als Start-up eingesetzt. Die Kommunikation war jederzeit transparent, und wir waren in jeder Projektphase eng abgestimmt.
Die Projektleitung zeigte ein tiefes Verständnis für unsere Herausforderungen und brachte praxisnahe, kreative Lösungen ein – stets mit Blick auf unsere begrenzten Ressourcen. Ihre Flexibilität, Kooperationsbereitschaft und proaktive Arbeitsweise waren entscheidend für den reibungslosen Projektverlauf. Vention ist für uns ein echter Gewinn.“
FAQs
Welche Datenquellen werden für die Betrugserkennung genutzt?
Je nach Use Case können strukturierte und unstrukturierte Datenquellen genutzt werden – darunter Transaktionsdaten, Login-Muster, Geräteinformationen, Formularinhalte, Kommunikationsdaten, Standortdaten oder Netzwerkinformationen. Auch externe Datenquellen wie Sanktionslisten, Bonitätsdaten, Adressverifikationen oder öffentlich verfügbare Register lassen sich integrieren. Wichtig ist dabei nicht nur die Datenmenge, sondern die Relevanz und Qualität. Wir helfen Ihnen dabei, geeignete Quellen zu identifizieren, zu bewerten und datenschutzkonform nutzbar zu machen – auch über ETL-Prozesse oder APIs.
Wie schnell kann ein KI-Projekt gestartet werden und erste Ergebnisse liefern?
Ein KI-Projekt zur Betrugserkennung lässt sich in der Regel innerhalb weniger Wochen aufsetzen – abhängig vom Datenzugang, der internen Abstimmung und dem gewünschten Reifegrad. In der Discovery-Phase identifizieren wir Anwendungsfälle, prüfen die Datenlage und erstellen erste Prototypen. Ein funktionales MVP mit Echtzeiterkennung ist häufig innerhalb von 8–12 Wochen realisierbar. Frühzeitiges Testen ermöglicht eine schnelle Lernkurve und fundierte Entscheidungen für die Weiterentwicklung oder Skalierung des Systems.
Wie viele Daten brauche ich, um starten zu können? Was passiert, wenn wir aktuell noch keine „guten“ Daten haben?
Die Menge an Daten hängt stark vom Modelltyp ab – für regelbasierte Scorings reichen oft bereits kleinere Datenmengen, während Deep-Learning-Ansätze größere Datensätze erfordern. Wenn reale Betrugsfälle selten sind, setzen wir auf Methoden wie synthetische Daten, semi-supervised Learning oder Anomaly Detection. Auch mit lückenhaften oder unbalancierten Datensätzen lässt sich ein valider Startpunkt definieren – entscheidend ist, wie Sie Daten vorverarbeiten, strukturieren und anreichern. Hier begleiten wir Sie mit pragmatischen, datenschutzkonformen Lösungen.
Wie wird mit sensiblen Daten umgegangen?
Der Schutz sensibler Informationen hat oberste Priorität – insbesondere bei personenbezogenen Daten. Unsere Lösungen sind DSGVO-konform aufgebaut, mit klar definierten Rollen- und Zugriffskonzepten, Audit-Logging und Verschlüsselung auf Transport- und Datenebene. Modelltrainings erfolgen je nach Bedarf lokal, in der Cloud oder über hybride Setups. Auf Wunsch implementieren wir Privacy-by-Design-Prinzipien, Pseudonymisierung oder getrennte Verarbeitung für besonders schützenswerte Datenarten. Compliance und IT-Sicherheit sind bei uns nicht Add-ons, sondern integraler Bestandteil der Architektur.
Muss ich eigene KI-Expertise im Unternehmen haben?
Nein – aber Offenheit für neue Technologien, saubere Datenprozesse und die Bereitschaft zur Zusammenarbeit sind wichtige Erfolgsfaktoren. Wir bringen die technologische Expertise mit, Sie kennen Ihre Prozesse, Risiken und Ziele. In der Praxis bedeutet das: Sie brauchen keine Data-Science-Abteilung, um ein KI-Projekt erfolgreich umzusetzen. Unser Team übernimmt Konzeption, Entwicklung und Wissensvermittlung. Gleichzeitig befähigen wir Ihre Fachbereiche, Ergebnisse zu interpretieren und sinnvoll weiterzunutzen – mit verständlichen Reports und transparenten Modellen.
Entdecken Sie das Potenzial von KI-gestützter Betrugserkennung.
Lassen Sie uns gemeinsam eine Softwarearchitektur entwickeln, die betrügerische Aktivitäten in Echtzeit erkennt. Ob strategische Erstberatung oder technischer Deep Dive – unsere Teams in Berlin und Wien stehen Ihnen zur Seite.
Berlin:
Kemperplatz 1, 8 OG, 10785
+49 30 8379 2687
Wien:
Gertrude-Fröhlich-Sandner-Straße 2–4, Tower 9, 1100 Wien
+43 120 5190 7190
E-Mail-Adresse: kontakt@ventionteams.com