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KINOTE 01.2021

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Um einen Wandel der Finanzbranche erfolgreich zu meistern, müssen Kreditinstitute sowohl Chancen als auch Herausforderungen der Künstlichen Intelligenz (KI) erkennen. Unter der neuen Marke KINOTE der Bank-Verlag GmbH finden Sie Meldungen, Studien und Fachartikel zum Themenkomplex KI. Wir beantworten Ihre Fragen rund um KI. Wir berichten über Trends, neue Technologien, Forschungsergebnisse und daraus entstehende Möglichkeiten, die KI Ihrem Unternehmen bietet.

40 01 | 2021 01 | Welche

40 01 | 2021 01 | Welche biometrischen Verfahren wurden benutzt? Fingerabdruck 25 % 2018 16 % Gesichtserkennung (Face ID) 8 % 4 % Verhaltensbiometrie (z. B. Wisch- oder Tippverhalten auf dem Handy) 4 % Nutzung biometrischer Verfahren: Σ 29 % (netto) – Spracherkennung 2 % 3 % Puls- oder Herzschlag 1 % 1 % keines 53 % 63 % nutze kein Online Banking / weiß nicht 18 % 19 % Quelle: PwC „Biometrische Authentifizierungsverfahren 2020“. statistische Bewertungsmodelle zu erstellen. Unsupervised­ Learning­Techniken dagegen werden eingesetzt, um Volumen­ und Musteränderungen zu erkennen, die sich von bestehenden Modellen unterscheiden und ein hohes Risiko darstellen könnten. Die Verhaltensanalyse erfasst die Daten, die sowohl vom Gerät selbst als auch von der im Hintergrund laufenden, biometrischen Anwendung gesammelt werden und übersetzt sie in ein Benutzerverhaltensprofil. Dieses Profil wird bei jeder Transaktion mit dem früheren Verhalten des Nutzers verglichen. Tauchen Abweichungen auf – ist beispielsweise die Tippfrequenz zu schnell oder der Anschlag fester als üblich – schlägt das System Alarm. Mithilfe Künstlicher Intelligenz lassen sich Muster im Anmeldeverhalten und verdächtige Aktionen identifizieren und so illegitime Zugangsversuche erkennen. Dann entscheidet die Bank oder der Händler, wie weiter verfahren werden soll. Möglich ist die Weiterleitung von Transaktionen zur Überprüfung durch einen Mitarbeiter, oder ein weiterer Authentifizierungsschritt wird verlangt. Die Echtzeit­Verhaltensvalidierungsbewertung ermöglicht auch Vorhersagen über das wahrscheinliche künftige Verhalten. Diese KI­basierte Analyse ist äußerst zuverlässig und wird laufend besser. Dies liegt schlicht in der grundlegenden Logik des Maschinellen Lernens begründet. Algorithmen dieser Art benötigen umfangreiche Trainingsdaten, um im zweiten Schritt Muster in Daten zu erkennen. Bereits heute gibt es Lösungen, die eine Fehlerquote von unter 5 Prozent aufweisen. Das heißt, in weniger als 5 Prozent der Fälle wird ein legitimer, bekannter Nutzer fälschlicherweise als unbekannter Benutzer klassifiziert. Einsatzszenarien für Verhaltensbiometrie Passive Biometrie kann verwendet werden, um Logins vor Login­/Passwort­Validierungsangriffen und Konten vor betrügerischem Zugriff (ATO = Account Takeover) zu schützen. Außerdem wird sie eingesetzt, um Transaktionen und Interaktionen, wie E­Commerce­Checkouts, Finanztransaktionen und andere hochwertige digitale Interaktionen, zu validieren. » 2 Dabei hat sie sich sowohl bei der Aufdeckung einzelner, von Menschenhand gezielt gesteuerten Account­ Übernahme­Versuchen, als auch bei ungezielten Massen­ Angriffen bewährt.

01 | 2021 41 02 | Wofür werden biometrische Verfahren eingesetzt? Anmeldung im Online Banking 41 % 2018 40 % Ausführung einer Überweisung 35 % 36 % Abfrage von Kontoinformationen, z. B. Kontostand 34 % 30 % Änderung von persönlichen Kundendaten, z. B. Adressänderung 25 % 25 % Ausführen eines Wertpapiergeschäfts, z. B. Aktienkauf, Kauf von Fondsanteilen 15 % 16 % Abschluss eines Kreditvertrags 13 % 16 % Abschluss einer Versicherung oder eines Bausparvertrags 12 % 14 % Ich würde keine biometrischen Verfahren verwenden 42 % 44 % Quelle: PwC „Biometrische Authentifizierungsverfahren 2020“. Ziel der Verhaltensbiometrie ist jedoch nicht nur, Betrüger zu identifizieren, sondern auch, gute Nutzer zu erkennen und zu belohnen. Diesen wird erlaubt, ohne zusätzliche Sicherheitsstufen Transaktionen durchzuführen. Für die guten Nutzer bringt sie also eine erheblich bessere und einfachere Nutzererfahrung. Allein kann Verhaltensbiometrie jedoch nicht die geforderte starke Kundenauthentifizierung leisten. Sie liefert aber einen Hinweis, ob der Authentifizierung eines Konsumenten vertraut werden kann oder ob der Kunde zusätzlich mit weiteren Schritten authentifiziert werden sollte. Im Laufe der letzten Monate hat sich herausgestellt: Wenn Biometrie an der richtigen Stelle im Authentifizierungsprozess eingesetzt und mit Faktoren aus den Bereichen Besitz oder Wissen kombiniert wird, entsteht ein hochsicheres Verfahren ohne Einbußen bei der Nutzerfreundlichkeit. Authentifizierungslösungen mit Biometrie­Elementen sind sicher und werden vom Kunden bevorzugt. Denn diese Lösungen bieten Komfort und sorgen für deutlich verkürzte Bearbeitungszeiten durch einen hohen Automatisierungsgrad der Prozesse. KI­basierte Verfahren ermöglichen es erstmals, Identitätsprüfungen von Personen quasi als Echtzeit­Service zu leisten. Fazit Kunden erwarten heute ein intuitives Anwendererlebnis und möchten ihre Anliegen gerne möglichst bequem und sofort erledigt wissen. Für Unternehmen – egal ob Banken, Retail- oder Servicedienstleister – bedeutet dies, dass sie sich auf diesen Wunsch nach unmittelbarer Verfügbarkeit einstellen müssen. Mit den neuen Vorschriften zur starken Authentifizierung ist es schwieriger geworden, das Kundenerlebnis optimal zu gestalten. Mit einer intelligenten 2FA-Variante, die biometrische Daten und KI enthält, können Finanzdienstleister und Händler jedoch die geforderte Sicherheit bei Authentifizierungsverfahren gewährleisten und gleichzeitig für eine positive User Experience sorgen. Autoren Robert Capps (Foto links), VP, Marketplace Innovation, Nu­ Data Security. Uwe Härtel (Foto rechts), Country Manager Central Europe, Entersekt.

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