Swift setzt Machine Learning ein, damit Unternehmen KI-gestützte Betrugsbekämpfungstools hinzufügen können, insbesondere im Bereich internationaler Zahlungen, die eine Vielzahl von Herausforderungen darstellen. AI wird bereits erfolgreich eingesetzt, um Betrugsfälle im Zusammenhang mit Zahlungen, E-Mail-Phishing, Identitätsprüfung, Dokumentenanalyse und anderen Bedrohungen zu bekämpfen. Stephen Grainger, Leiter Daten und Analytik bei Swift, betont, dass AI ein großartiges Werkzeug ist, insbesondere im Bereich des Finanzverbrechens bei Inlandszahlungen, aufgrund der wiederholten Natur der Transaktionen der Verbraucher.
Allerdings ist Betrug bei internationalen Zahlungen überwiegend operationeller Natur und es handelt sich häufig um Betrugsfälle im Unternehmen. Swift plant, AI in verschiedenen Bereichen einzusetzen, unter anderem für das Einbetten von Regeln in Workflows von Unternehmen. Die Organisation testet auch ‘föderiertes AI und Machine Learning’ für Banken, die zögern, proprietäre Informationen zu teilen. Die gemeinsame Nutzung von Informationen zwischen den an der grenzüberschreitenden Transaktion beteiligten Parteien ist entscheidend für die effektive Nutzung von AI zur Betrugsbekämpfung.
Um die Verwendung von AI zur Betrugsbekämpfung zu verbessern, greifen Zahlungsparteien auf Informationen zurück, die nur von diesen beiden Parteien bekannt sind. AI wird auch häufig eingesetzt, um den direkten Zahlungsempfänger und auch die Bekannten des Begünstigten zu überprüfen, ein Prozess, der als “Entity Resolution” bezeichnet wird. Dennoch verwenden Betrüger generiertes AI und andere neue Formen des maschinellen Lernens, um Betrug durch Deep Fakes zu betreiben. Dies zeigt, dass die Bedeutung des Datenaustauschs zwischen den beteiligten Parteien bei grenzüberschreitenden Zahlungen immer wichtiger wird, da die Bedrohung durch Betrug mit jeder beteiligten Partei zunimmt.