In Singapur läuft ein Pilotprojekt für ein KI-gestütztes System, das Banken helfen soll, betrügerische Konten frühzeitig zu erkennen. Was bisher über den Ansatz und die offenen Fragen bekannt ist
In Singapur läuft derzeit ein Pilotprojekt, bei dem erstmals ein KI-System eingesetzt wird, das verdächtige Konten bankenübergreifend erkennen soll. Ziel ist es, betrügerische Aktivitäten schneller aufzuspüren und Banken die Möglichkeit zu geben, gemeinsam gegen Betrug vorzugehen. Die Monetary Authority of Singapore (MAS) testet dazu KI-Modelle, die sowohl öffentliche als auch interne Datenquellen auswerten, um auffällige Konten und Transaktionen zwischen Banken zu identifizieren. Erste Ergebnisse werden bis Ende 2026 erwartet.
Technisch basiert das System auf maschinellem Lernen: Algorithmen analysieren Transaktionsmuster über verschiedene Banken hinweg und suchen nach Auffälligkeiten, die auf Betrug hindeuten könnten. Dafür müssen Banken ihre Daten so bereitstellen, dass eine gemeinsame Auswertung möglich ist, ohne Datenschutzvorgaben zu verletzen. Details zur Architektur, zu den eingesetzten Modellen oder zur Datenanonymisierung sind bislang nicht veröffentlicht. In der EU wären vergleichbare Systeme nur unter Einhaltung der DSGVO und der Empfehlungen des Bundesamts für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) denkbar.
Die größte Herausforderung ist, verdächtige Muster zuverlässig zu erkennen, ohne zu viele Fehlalarme zu produzieren. Banken müssen abwägen, wie sie Betrugsbekämpfung und den Schutz legitimer Transaktionen in Einklang bringen. MAS will Bedrohungen früher erkennen, schneller eingreifen und Verluste begrenzen. Schon heute setzen Banken in Singapur zusätzliche Verzögerungen und Einschränkungen für risikoreiche Aktionen um, etwa eine Mindestwartezeit von 12 Stunden für das Hinzufügen neuer Zahlungsempfänger oder das Anheben von Überweisungslimits.
Für die Einführung eines solchen Systems ist eine enge Zusammenarbeit zwischen Banken und Aufsichtsbehörden nötig. Die rechtlichen Rahmenbedingungen in Singapur erlauben unter bestimmten Voraussetzungen den Austausch von Daten zur Betrugsbekämpfung. Die Regierung hat außerdem neue Instrumente geschaffen, etwa die Möglichkeit für die Polizei, sogenannte Account Disabling Orders zu erlassen, wenn der Verdacht besteht, dass ein Konto für Betrug genutzt wird oder werden soll. Plattformen, die die Vorgaben nicht einhalten, drohen Strafen von bis zu 10 Millionen Singapur-Dollar.
Die MAS hat die Banken verpflichtet, sogenannte "cooling periods" für das Hinzufügen neuer Empfänger und das Anheben von Überweisungslimits einzuführen, um Kunden vor übereilten und potenziell betrügerischen Transaktionen zu schützen. (Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI), Fachreferat Finanzsektor)
Datenschutz und Informationssicherheit spielen bei der Entwicklung solcher KI-Lösungen eine zentrale Rolle. Für den europäischen Markt wäre eine vergleichbare Lösung nur unter strengen Bedingungen der DSGVO und nach Maßgabe der BSI-Standards denkbar. Die Einhaltung von EN ISO/IEC 27001 für Informationssicherheitsmanagementsysteme ist dabei essenziell. Auch die Bundesnetzagentur hebt in ihren Veröffentlichungen die Bedeutung von Transparenz und Nachvollziehbarkeit bei automatisierten Entscheidungsprozessen im Finanzsektor hervor.
Ein funktionierendes KI-System zur Erkennung von Betrugskonten könnte die Reaktionszeit der Banken deutlich verkürzen. Im besten Fall lassen sich betrügerische Transaktionen stoppen, bevor größere Schäden entstehen. Für Kundinnen und Kunden bedeutet das einen besseren Schutz vor finanziellen Verlusten. Allerdings besteht das Risiko, dass auch legitime Transaktionen blockiert werden, wenn die Algorithmen zu streng eingestellt sind.
Für Banken bietet sich die Möglichkeit, Ressourcen in der Betrugsprävention gezielter einzusetzen. Wie groß der tatsächliche Nutzen ist, hängt von der Datenqualität, der Leistungsfähigkeit der Modelle und der Akzeptanz bei den beteiligten Instituten ab. Ohne unabhängige Überprüfung bleibt offen, wie zuverlässig das System im Alltag arbeitet und ob es sich auf andere Märkte übertragen lässt. Die Entwicklung in Singapur wird daher international beobachtet, auch mit Blick auf mögliche regulatorische Anpassungen in anderen Finanzzentren. Einen Überblick zu aktuellen regulatorischen Anforderungen im deutschen Finanzsektor bietet die Bundesnetzagentur.
Künstliche Intelligenz (KI) beschreibt den Einsatz von Algorithmen, die in großen Datenmengen Muster erkennen und daraus Vorhersagen oder Entscheidungen ableiten. Im Finanzsektor werden KI-Systeme zunehmend zur Betrugserkennung eingesetzt. Entscheidend ist, wie gut die Modelle zwischen legitimen und betrügerischen Aktivitäten unterscheiden. Die Qualität der Ergebnisse hängt vor allem von der Datenbasis, der Modellarchitektur und der laufenden Überwachung ab. In regulierten Märkten wie der EU gelten für solche Systeme strenge Anforderungen an Datenschutz, Transparenz und Nachvollziehbarkeit.
