Betrugserkennung, auch als Fraud Detection bezeichnet, umfasst die Technologie und Methoden zur Erkennung und Verhinderung von Betrug in einem Unternehmen oder einer Organisation.

Es handelt sich um eine wichtige Komponente im Risikomanagement für institutionelle Anleger und Finanzdienstleister, insbesondere in den Kapitalmärkten. Die Betrugserkennungs-Software nutzt verschiedene Analysemethoden, um verdächtige Transaktionen und Aktivitäten zu identifizieren. In der Regel werden hierfür mathematische und statistische Modelle genutzt, um Abweichungen von normalen Transaktionsverläufen zu erkennen. Die Betrugserkennungs-Algorithmen überprüfen Kontobewegungen und Transaktionsmuster auf Auffälligkeiten wie ungewöhnlich hohe Transaktionsvolumina, unerwartete und nicht autorisierte Transaktionen, ungewöhnliche Verhaltensmuster und andere Indikatoren, die auf potenzielle Betrugshandlungen hindeuten. Die Betrugserkennung ist unerlässlich für institutionelle Anleger und Finanzinstitute, um Verluste aufgrund betrügerischer Aktivitäten zu minimieren. Betrugserkennungs-Systeme ermöglichen es, Vorfälle von Betrug schnell und präzise zu identifizieren und zu untersuchen, bevor sie schwerwiegende Konsequenzen haben können. Eine effektive Betrugserkennung reduziert das operationale Risiko, verbessert die Reputation des Unternehmens und stärkt das Vertrauen der Anleger. In zunehmenden Maße werden auch KI- und Machine Learning-Ansätze in der Betrugserkennung eingesetzt. Diese Methoden bieten eine höhere Genauigkeit und schnelleren Verarbeitungszeiten. Überwachungs- und Warnfunktionen können automatisiert werden, um das Betrugsrisiko zu minimieren. Insgesamt ist eine effektive Betrugserkennung ein wesentliches Element im Risikomanagement und der Compliance für institutionelle Anleger und Finanzdienstleister in den Kapitalmärkten.