Privacy Enhancing Technology verdoppelt Echtzeit-Betrugserkennung in Swift-Experiment

Im Rahmen eines Tests von so genannter “Privacy Enhancing Technology” haben Swift und 13 Banken mit zehn Millionen Testtransaktionen die Zahl von Echtzeit-Betrugserkennung verdoppelt. Dabei sei es den Instituten möglich gewesen, Transaktionsdaten auszutauschen und dabei trotzdem die Privatsphäre und Sicherheit zu gewährleisten. Bei großflächigem Einsatz könnte diese Technologie die gemeinsame Betrugsbekämpfung im globalen Finanzwesen bedeuten.

Im Laufe der Experimente wurden Technologien zum Schutz der Privatsphäre (Privacy Enhancing Technologies, oder PETs) eingesetzt, um den Instituten einen sicheren grenzüberschreitenden Austausch von Betrugsinformationen zu ermöglichen. In einem Anwendungsfall wären die Teilnehmer mithilfe der PETs in der Lage gewesen, Informationen über verdächtige Konten in Echtzeit überprüfen. Diese Entwicklung könnte die Identifizierung komplexer internationaler Finanzkriminalitätsnetzwerke beschleunigen und die Ausführung betrügerischer Transaktionen verhindern.

In einem anderen Anwendungsfall hätten die Teilnehmer eine Kombination aus PETs und föderativem Lernen genutzt – einem KI-Modell, das jede Institution „besucht“, um lokal mit ihren Daten zu trainieren, sodass die Institutionen zusammenarbeiten können, ohne Kundeninformationen auszutauschen –, um anomale Transaktionen zu identifizieren. Das Modell sei mit synthetischen Daten aus zehn Millionen künstlichen Transaktionen zwischen den Teilnehmern trainiert worden und sei bei der Identifizierung bekannter Betrugsfälle doppelt so effektiv wie ein Modell, das mit den Daten einer einzelnen Institution trainiert wurde.

Diese Experimente zeigen die Mobilisierungskraft von Swift als vertrauenswürdige Kooperationsplattform im Zentrum des globalen Finanzwesens. Eine gemeinsame, branchenweite Betrugsbekämpfung wird immer stärker sein als die Maßnahmen einer einzelnen Institution, die alleine handelt.“

Rachel Levi, Head of AI bei Swift

Nach den erfolgreichen Tests beabsichtige Swift (Website) den Teilnehmerkreis auszuweiten, bevor eine zweite Testphase gestartet wird, in der reale Transaktionsdaten verwendet werden sollen, um die Auswirkungen der Technologien auf Betrug in der Praxis zu demonstrieren. Zu den Teilnehmern der letzten Testphase gehörten unter anderem ANZ, BNY und Intesa Sanpaolo sowie Technologiepartner wie Google Cloud.ft