Senior oder nicht? – BioCatch entlarvt Betrüger anhand ihrer Mausbewegung

Typische Mausbewegungen, Tipprhythmus und Wischmuster; daran erkennt “BioCatch Age Analysis” die Altersgruppe der Nutzer und identifiziert mithilfe von maschinellem Lernen betrügerische Absichten – z.B. bei der Kontoeröffnung.

Mit der Lösung lassen sich die Unterschiede im physischen und kognitiven Verhalten von tatsächlich autorisierten Nutzern und Kriminellen unterscheiden. Dazu erstelle die BioCatch-Plattform Nutzerprofile anhand typischer Mausbewegungen, Tipprhythmus, Wischmuster oder die übliche Ausrichtung des Endgerätes. Dann vergleicht Age Analysis die Interaktionen zwischen Nutzer und Gerät mit den statistisch erfassten Verhaltensmustern von Nutzern und überprüft, ob diese mit dem Verhalten einer bestimmten Altersgruppe übereinstimmen. Bei Anomalien löst die Plattform einen Alarm aus.

Webservice Age Analysis sei bereits bei über 50 Finanzinstituten im Einsatz. Neben der Security stehe  auch ein positives Nutzererlebnis für die Kunden im Fokus der Lösung.

Präventivschutz für Senioren und Banken

Bei Finanzinstituten habe die Analyse des Kundenalters zunehmend an Relevanz gewonnen, um Betrugsversuche bei Kontoeröffnungen abzuwehren. Grund seien unter anderem Erhebungen die zeigen, dass 40 Prozent der bestätigten betrügerischen Kreditkartenanträge von Personen mit einer Altersangabe von über 60 Jahren eingingen.

Bei der Entwicklung von Age Analysis haben wir uns auf den Schutz und die Benutzererfahrung unserer Kunden konzentriert. Um die fortschrittlichsten biometrischen Verifizierungslösungen zu entwickeln, arbeiten wir bei BioCatch eng mit unseren Kunden zusammen. […]”

Gadi Mazor, CEO von BioCatch

Weiterhin ergab die Untersuchung, dass viele Anträge von Kunden über 60 Jahren zur manuellen Überprüfung weitergeleitet wurden. Dieser Schritt verlängere den Antragszeitraum und wirkte sich erheblich auf die Kundenzufriedenheit aus. Das führte zu überdurchschnittlich hohen Stornierungsraten bei Anträgen, bei denen das angegebene Alter über 60 Jahre lag. Im Vergleich zu anderen Altersgruppen deutet dies auf ein unterdurchschnittliches digitales Kundenerlebnis hin. BioCatch (Website) will dem entgegenwirken.

Sogenannte User Behavior Analysis (UBA) kommt bei Finanzinstituten bereits bei der Überprüfung des Drei-Personen-Systems der SWIFT-Nachrichten zum Einsatz. Um eine Nachricht zu versenden, müssen “Maker”, “Checker” sowie “Verifier” sie valideren. Der springende Punkt ist, dass die drei Aktionen tatsächlich von drei verschiedenen Akteuren ausgeführt werden müssen. Um dies zu kontrollieren, gleicht die UEBA-Technologie, ähnlich wie bei BioCatch, das Verhalten der Personen bei den drei Schritten ab. Stimmen sie überein, oder weisen verdächtige Auffälligkeiten auf, schlägt das System Alarm (mehr dazu hier).ft