Interne Sicherungsmaßnahmen gegen KI-gestützte Wirtschaftskriminalität

Interne Sicherungsmaßnahmen gegen KI-gestützte Wirtschaftskriminalität

Künstliche Intelligenz ist ein zweischneidiges Schwert. Während Banken, Versicherungen und Finanzdienstleister KI nutzen, um Prozesse zu automatisieren, wird die Technologie längst auch von Kriminellen eingesetzt – für Deepfakes, Identitätsdiebstahl, Social Engineering oder Marktmanipulation. Die Antwort kann nur lauten: Feuer mit Feuer bekämpfen. Wer sich schützen will, muss die Macht der KI mit eigenen internen Sicherungsmaßnahmen in den Griff bekommen.

1. Deepfakes & Identitätsfälschung

  • KI-gestützte Artefakterkennung in Video-/Audioverfahren (z. B. Deepfake-Detektion)
  • Liveness Detection im KYC-/Onboarding (Kamerabewegung, Head Rotation, Reaktionszeit)
  • Zweikanal-Verifizierung bei Zahlungsfreigaben oder Identifikation
  • Protokollpflicht bei videobasierten Freigaben (Audit Trail)
  • Biometrie-Spoofing-Erkennung (Voiceprint, Gesicht)
  • Nutzung forensischer Bildanalyse in Compliance-Ermittlungen
  • Digitale Wasserzeichen und Echtheitsprüfung bei internen Medien

2. Social Engineering, Voice Cloning, CEO-Fraud

  • Pre-Approval-Prozesse und Rollentrennung bei sensitiven Transaktionen
  • Zwei-Faktor-Freigaben bei E-Mails/Anrufen mit Zahlungsbezug
  • NLP-basierte Anomalieerkennung in E-Mails und Chats
  • Stimm- und Stimmlagen-Abgleich bei CEO-Fraud-Versuchen
  • Interne Kommunikationsrichtlinien für Freigabeprozesse (kein Chat/Audio allein)
  • Awareness-Programme zu Voice Cloning, Deepfake Calls
  • Logging und Alerting bei Quick Assist/Remote Help-Zugriffen

3. Phishing, Fake-Webseiten & Scam-Shops

  • Echtzeit-Domain- und URL-Prüfung (Scam-Muster, WHOIS, Reputation)
  • Einsatz von Scam Blockern, Domain-Imitationsschutz
  • Device-Fingerprinting & Verhaltensanalyse beim Login
  • Attachment-Scanning und E-Mail-Sandboxing
  • Mitarbeiterschulung zu Social Bots, Fake-Seiten, Deep-Learning-Phishing

4. Marktmanipulation & Fake-News

  • Monitoring kapitalmarktrelevanter News durch NLP & OSINT
  • Frühwarnsysteme für Fake-Adhoc-News
  • Fact-Checking-Prozesse in IR/PR-Abteilungen
  • Zusammenarbeit mit spezialisierten Fact-Checking-Partnern

5. Betrug mit Fake-Kundendaten & Onboarding

  • KI-gestützte Dokumentenprüfung (Fälschungsindikatoren, Datenherkunft)
  • Cross-Check gegen amtliche/externe Registerdaten
  • Behavioral Analytics beim Erstkontakt und Session-Verhalten
  • Geo-IP-, Proxy-, TOR-Screening bei Neukunden
  • Domain Reputation Check bei Unternehmensangaben

6. Geldwäsche mit synthetischen Identitäten

  • Integration synthetischer Identitätserkennung in KYC/CDD
  • Transaktionsnetzwerk-Analyse (Graph Analytics, Clusterverhalten)
  • Screening auf Scam-Muster (z. B. Romance Scam, Investment Scams)
  • Enhanced Due Diligence für KI-typische Branchenprofile (z. B. neu gegründete IT-Firmen)
  • Whistleblower-Kanäle mit KI-Input-Erkennung

7. Remote Access & Tech-Support Fraud

  • Quick Assist nur mandantengebunden mit Logging & Zustimmung
  • Sicherheitswarnung vor Remote-Sitzungsstart (Checkbox-Aktivität)
  • Kein Zugriff bei ungefragten Support-Kontakten
  • Digital Fingerprinting zur Erkennung verdächtiger Remote-Verbindungen
  • Alert bei Zugang aus Hochrisikoregionen / neuer Geo-Kontext

8. Fraud durch KI-generierte Bewerbungen

  • Verifizierungspflicht für HR-Profile auf Plattformen (z. B. Entra ID)
  • Deepfake-Erkennung in Vorstellungsgesprächen (Mimik, Audio vs. Bild-Lag)
  • Screening auf Social Engineering im Recruiting-Prozess
  • Awareness-Module für HR & IT-Admins (Fake-Recruiting-Risiken)

9. Subventions- & ESG-Förderbetrug mit KI

  • Randomisierte Prüfung von Nachweisen & Projektanträgen
  • Dokumentenvergleich gegen Satellitendaten, Marktpreise, Branchendatenbanken
  • Vollständige Audit-Trails je Auszahlung
  • Verstärkte Nachweise bei ESG-sensitiven Produkten

10. Governance & Systemarchitektur

  • Sandbox-Testing für KI vor produktivem Einsatz („Bounded Autonomy“)
  • Logging aller Prompt-Response-Ketten in KI-Systemen
  • Thresholds für eskalationspflichtige KI-Entscheidungen
  • Dokumentationspflicht für KI-basiertes Scoring & Ablehnungen
  • Transparenzhinweise für Kunden („Diese Antwort wurde von KI generiert“)
  • Bias Detection & Review Module für kritische Anwendungen (Kredit, AML, Scoring)

Die Bedrohungslage durch KI-gestützte Kriminalität ist real – und sie eskaliert. Wer jetzt nicht handelt, riskiert nicht nur finanzielle Schäden, sondern auch regulatorische Konsequenzen und Vertrauensverluste. Interne Sicherungsmaßnahmen müssen daher auf dem neuesten Stand sein – technologisch, organisatorisch und kulturell.