Cyberkriminalität, interne Betrugsrisiken und regulatorische Anforderungen fordern die Finanzwelt wie nie zuvor heraus. Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert derzeit die Fähigkeit von Banken, Anomalien in Echtzeit zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Ein Unternehmen, das dabei im Fokus steht, ist Deepant mit einem innovativen Ansatz zur Prävention und Aufdeckung von Unregelmäßigkeiten im Finanzsektor.
Warum Banken KI benötigen, um Anomalien zu erkennen
Die Finanzindustrie produziert täglich gigantische Datenmengen – Transaktionen, Überweisungen, Kreditvergaben, Risikobewertungen und vieles mehr. In dieser Datenflut verstecken sich oft betrügerische Muster oder operationelle Lecks, die Menschen alleine nicht effizient erkennen können. Herkömmliche regelbasierte Systeme stoßen dabei an ihre Grenzen, vor allem wenn es um sich wandelnde Muster oder unbekannte Angriffe geht.
Laut einer Studie von PwC aus dem Jahr 2024 nutzen bereits 68 % der führenden globalen Finanzinstitute KI-basierte Tools zur Betrugsprävention und Anomalie-Erkennung, eine Steigerung von 24 % gegenüber 2022 (PWC Global Economic Crime and Fraud Survey 2024). Die Nachfrage nach Echtzeit-Analysefähigkeit wächst weiter – nicht nur zur Betrugsprävention, sondern auch zur Einhaltung regulatorischer Anforderungen wie Basel IV und MiFID II.
Deepant: Eine neue Generation der Anomalie-Erkennung
Das auf KI spezialisierte Unternehmen Deepant hat sich darauf fokussiert, klassische Herausforderungen bestehender Anomalie-Erkennungssysteme zu überkommen. Statt auf starren Regeln beruht Deepants Ansatz auf selbstlernenden neuronalen Netzen kombiniert mit erklärbarer KI (XAI). Dies ermöglicht nicht nur die Identifikation komplexer und neuer Anomalien, sondern auch deren nachvollziehbare Begründung – ein Aspekt, der für Aufsichtsbehörden und interne Revisionsabteilungen essenziell ist.
Ein Beispiel: Während altgediente Systeme einen ungewöhnlichen Geldtransfer nur anhand statischer Schwellenwerte (z. B. Betrag > 10.000 €) prüfen, analysiert Deepants Modell in Echtzeit das verhaltensbasierte Muster des Kunden, kontextuelle Metadaten und historische Vergleichswerte – auch über Institutionen hinweg, sofern sie in einem geteilten Frühwarnsystem arbeiten.
Herausforderungen bei KI-Projekten im Finanzbereich
Die Einführung von KI im Finanzsektor bringt jedoch signifikante Herausforderungen mit sich. Dazu zählen beispielweise:
- Datenschutz und regulatorische Vorgaben: Soll KI personenbezogene Finanzdaten analysieren, sind DSGVO-konforme Prozesse Pflicht.
- Modell-Transparenz: Blackbox-Algorithmen sind für Risikomanager nur schwer akzeptabel. Darum setzt Deepant auf erklärbare Modelle (Explainable AI).
- Integration in Legacy-Systeme: Viele Banken arbeiten mit heterogenen und veralteten IT-Landschaften. Die Anbindung KI-basierter Tools erfordert eine adaptive Schnittstellenarchitektur.
Trotz dieser Hürden zeigen Finanzdienstleister zunehmende Bereitschaft, in solche Technologien zu investieren. Laut Gartner werden die weltweiten Ausgaben für KI im Bankenwesen bis 2026 voraussichtlich 84 Milliarden US-Dollar erreichen.
Konkrete Anwendungsszenarien von Deepant
Deepant arbeitet derzeit mit mehreren europäischen Banken zusammen und testet sein System in folgenden Anwendungsbereichen:
- Kreditkartenbetrug: Im Pilotprojekt einer Großbank in Frankfurt konnte Deepants System verdächtige Transaktionssequenzen mit 22 % höherer Genauigkeit erkennen als das bestehende Regelwerk.
- Interne Compliance: Durch die kontinuierliche Überwachung interner Datenströme (z. B. Abwicklung, Handel, Buchhaltung) half Deepant einem skandinavischen Finanzinstitut, eine Unregelmäßigkeit im dreistelligen Millionenbereich frühzeitig zu entdecken.
- Marktanalyse in Echtzeit: Trader werden durch Anomaliehinweise über plötzliche Volumenverschiebungen informiert, was taktische Entscheidungen fundierter macht.
Diese Anwendungen zeigen, dass KI-Systeme weit über einfache Betrugsmuster hinausgehen – sie verstärken das situative Bewusstsein (Situational Awareness) auf allen Ebenen des Finanzbetriebs.
Tief lernende Ansätze und deren Vorteile
Was Deepants Lösung besonders macht, ist der adaptive Einsatz von Transformer-basierten neuronalen Netzen, vergleichbar mit denen, die auch in der Sprachverarbeitung zum Einsatz kommen. Diese Modelle können sequentielle Zusammenhänge erkennen, Gewichtungen priorisieren und evolutionär lernen.
Der Vorteil solcher Systeme ist ihre Fähigkeit, nicht fest einprogrammierte Muster zu suchen, sondern relationales Anomalieverhalten über Zeitreihen zu aggregieren. So kann erkannt werden, wenn sich Transaktionen über Wochen langsam aus dem Normalbereich entfernen – oft ein Frühindikator für geplantes systemisches Fehlverhalten.
Hinzu kommt, dass erklärbare KI die Nachvollziehbarkeit dieser Entscheidungen verbessert. Finanzaufsichtsbehörden wie die BaFin begrüßen diesen Trend, wie aus einem Diskussionspapier aus dem Jahr 2024 hervorgeht („Künstliche Intelligenz und algorithmische Entscheidungsfindung im Finanzwesen“, BaFin, April 2024).
Vorsprung durch Effizienz
Ein zentraler Mehrwert für Banken ist der messbare Effizienzgewinn.
- Reduktion von False Positives: Durch präzisere Klassifizierung sank die Anzahl unnötiger Verdachtsmeldungen in einem Schweizer Testlauf um 38 % – mit erheblicher Entlastung der Compliance-Teams.
- Echtzeit-Fähigkeit: Statt batchweise Analysen am Folgetag liefert Deepants System binnen Sekunden risikobewertete Warnungen.
- Ressourceneinsparung: Ein mittleres Finanzinstitut soll laut Unternehmensangaben durch die KI-Implementierung jährlich rund 4 Millionen Euro an operativen Kosten einsparen.
Vor allem im Bereich der Geldwäschebekämpfung können diese Systeme die Hoheit über komplexe Meldeprozesse zurückgewinnen – ganz im Sinne europäischer AML-Vorgaben.
Drei Empfehlungen für den erfolgreichen KI-Einsatz
- Klar definierte Use Cases auswählen: Beginnen Sie mit einer konkreten Problemstellung, etwa dem Netzwerkverhalten interner Handelsaktivitäten oder Zahlungsstromanalysen.
- Explainability einfordern: Bestehen Sie auf erklärbaren KI-Modellen und achten Sie auf deren Auditierbarkeit.
- Datengovernance etablieren: Ohne saubere Datenarchitektur funktioniert auch die beste KI nicht. Verzahnen Sie Data Engineering mit IT-Security und Compliance.
Blick in die Zukunft
Der Vorstoß von Deepant ist ein Sinnbild für eine breitere Bewegung in der Finanzbranche: Der Bedarf an intelligenten, skalierbaren und verantwortungsvoll einsetzbaren KI-Systemen steigt. Die Fähigkeit, dynamisch auf neue Bedrohungslagen zu reagieren, wird zum Wettbewerbsfaktor im digitalen Bankwesen.
Forscher aus dem Hasso-Plattner-Institut prognostizieren in ihrer 2024 veröffentlichten Studie zum maschinellen Lernen im Finanzwesen, dass bis 2030 über 80 % der Transaktionsüberwachungen automatisiert durch KI erfolgen werden — bei gleichzeitiger Erhöhung der Entdeckungsrate von Betrugsfällen um bis zu 60 %.
Die Finanzwelt befindet sich an einem Umbruchpunkt, bei dem Datenqualität, Algorithmus-Transparenz und menschliche Zusammenarbeit entscheiden, wie effektiv KI-Systeme als Frühwarnsysteme zum Einsatz kommen.
Fazit und Aufruf zur Diskussion: KI hat das Potenzial, die Risikoprävention im Bankenwesen grundlegend neu zu definieren. Doch der Erfolg hängt maßgeblich von strategischer Implementierung und interdisziplinärer Zusammenarbeit ab. Wie lautet Ihre Meinung? Diskutieren Sie mit uns in den Kommentaren oder teilen Sie Ihre Erfahrungen im Einsatz von KI zur Anomalie-Erkennung in unserer Community!
