Was neue KI-Verfahren gegen Kreditkarten-Betrug in Milliardenhöhe leisten können

Fast jeder kennt jemanden, der schon einmal Opfer von Kreditkartenbetrug wurde. In 93 Prozent der Fälle stehlen Kriminelle dabei nicht die Karte selbst, sondern greifen per Fernzugriff auf Kontodaten zu. Die Schäden sind gewaltig: 2023 beliefen sich die Verluste durch Betrug in den USA auf über 9,3 Milliarden Euro – ein neuer Rekord. 60 Prozent der US-Kreditkartenbesitzer waren betroffen, die jährlichen Schäden stiegen auf rund 4,6 Milliarden Euro. Forscher der Abteilung für Technik und Informatik der Florida Atlantic University entwickelten nun eine KI-Methode, die Betrug erkennt – ohne gelabelte Daten – also ohne dass vorher jemand die Daten mühsam durchsehen und als Betrugsfall markieren musste. Das spart Zeit, senkt Kosten und macht den Einsatz auch in Bereichen möglich, in denen solche Vorab-Informationen fehlen. Veröffentlicht wurden die Ergebnisse im Journal of Big Data.

Betrugswellen treffen Bürger und Staat gleichermaßen

Es bleibt nicht beim Kreditkartenklau. Der Diebstahl von persönlichen Daten verursachte 2021 rund 15,3 Milliarden Euro Schaden. Beim staatlichen Gesundheitssystem der USA Medicare liegen die jährlichen Verluste sogar bei 55 Milliarden Euro. Hinzu kommen Steuergelder, die in dunklen Kanälen verschwinden: Zwischen 217 und 485 Milliarden Euro gehen dem Staat jedes Jahr verloren. Seit 2003 belaufen sich diese fehlerhaften Zahlungen auf unglaubliche 2,5 Billionen Euro.

Die Folge: Weniger Geld für Sozialprogramme, mehr Aufwand für Ermittlungen – und ein wachsendes Misstrauen der Bürgerinnen und Bürger. Denn selbst die besten Behörden können kaum noch Schritt halten.

Warum klassische Methoden versagen

Ein zentrales Problem: Die allermeisten Transaktionen sind völlig unauffällig. Betrugsfälle sind extrem selten. Bei Kreditkartendaten liegt das Verhältnis bei 1:577. Auf den ersten Blick wirkt das widersprüchlich – schließlich sind 60 Prozent der US-Karteninhaber betroffen. Doch dieser scheinbare Widerspruch löst sich, wenn man zwischen einzelnen Transaktionen und betroffenen Personen unterscheidet: Auch wenn ein Betrug pro Vorgang selten ist, trifft er über die Zeit hinweg sehr viele. In der Forschung wird oft mit deutlich kleineren Ungleichgewichten gearbeitet. Doch in der Praxis geraten die gängigen Algorithmen an ihre Grenzen.

Das Problem trifft jeden, selbst wenn man kein Opfer bist. Denn Banken sperren aus Sicherheitsgründen oft ganze Konten oder Kreditkarten – auch wenn kein Betrug vorliegt. Der Verdacht allein reicht. Das kostet Nerven und Zeit.

Neue KI-Methode soll echten Betrug besser erkennen

Das Forschungsteam hat genau hier angesetzt. Die Wissenschaftler entwickelten ein neues Verfahren mit KI, das ohne aufwendig vorbereitete Daten auskommt und möglichst verdächtige Vorgänge und Betrug automatisch erkennt, bevor größerer Schaden entsteht. Die Methode kombiniert verschiedene Analyseverfahren mit einem einfachen Schwellenwertsystem. So lassen sich auch in stark unausgeglichenen Daten verlässliche Hinweise auf Betrug finden.

In allen Tests schnitt das Verfahren besser ab als bisherige Ansätze wie der Isolation Forest. Besonders geeignet ist es für sensible Bereiche wie Gesundheit und Finanzen – dort erschweren Datenschutz und hohe Kosten bisher oft die Betrugserkennung.

Echtzeit-Erkennung ohne menschliche Hilfe

Getestet wurde die Technik an zwei realen, großen Datensätzen: 280.000 Kreditkartentransaktionen und über 5 Millionen Medicare-Abrechnungen. In beiden Fällen lag der Anteil der Betrugsfälle unter 0,2 Prozent. Trotzdem gelang es der KI, Betrug effizient zu erkennen – und dabei die Zahl unnötiger Warnungen zu reduzieren. Ein weiterer Vorteil: Die Analyse erfolgt deutlich schneller als bei menschlicher Auswertung. „Maschinelles Lernen kann Daten viel schneller als Menschen labeln“, heißt es aus dem Forschungsteam. Das reduziert den Aufwand für Banken, Versicherungen oder Behörden – und schützt Betroffene besser vor echten Bedrohungen.

Die Vision: Ein System, das Betrug in Echtzeit erkennt – ohne zahllose Fehlalarme. Das schützt nicht nur Konten, und gewährleistet mehr Sicherheit im digitalen Alltag, sondern spart auch Milliarden an Verwaltungskosten.

Kurz zusammengefasst:

• Kreditkartenbetrug verursacht jährlich Milliardenverluste, wobei 93 Prozent der Fälle auf Fernzugriffe zurückgehen – nicht auf gestohlene Karten.
• Eine neue KI-Methode der Florida Atlantic University erkennt verdächtige Vorgänge automatisch, ohne dass manuell gelabelte Daten nötig sind.
• Die Technik liefert bessere Ergebnisse als bisherige Verfahren und senkt sowohl Fehlalarme als auch Aufwand bei der Betrugserkennung deutlich.

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