Betrugsprävention

Betrug hat die meisten Verifizierungssysteme überholt. Es ist Zeit für intelligentere Lösungen zur Betrugsprävention.

Betrug entwickelt sich stetig weiter und umfasst synthetische Identitäten, Deepfakes, gefälschte Dokumente, Kontoübernahmen und organisierte Betrügerbanden. Die über 40 Ensemble-KI-Modelle von Shufti erkennen Risikosignale im gesamten Kundenlebenszyklus – vom Onboarding bis zum laufenden Monitoring.

Führen Sie eine Analyse der blinden Flecken durch. Kontakt

Betrugsprävention – Mehr als 40 KI-Ensemblemodelle erkennen synthetische Identitäten, Deepfakes, gefälschte Dokumente, Kontoübernahmen und organisierte Betrugsringe im gesamten Kundenlebenszyklus.

Vertrauenswürdig durch 2000+ Kunden Weltweiter

DIE GEFAHRENLANDSCHAFT

Drei operative Fehler, die Betrug ermöglichten

Überprüfungslücken lassen Betrug durch

Herkömmliche Verifizierungssysteme wurden für ältere Risikomuster entwickelt. Betrugsbekämpfungsteams sehen sich heute Bedrohungen gegenüber, die sich schneller entwickeln, als diese Systeme erkennen können. Diese Lücke ist kein seltener Ausnahmefall mehr, sondern stellt ein akutes Sicherheitsrisiko dar. Die Erkennungstechnologie von Shufti ist auf Betrugsmethoden ausgelegt, die von aktuellen Verifizierungssystemen nicht erfasst werden.

Fragmentierte Instrumente, unvollständige Risikosicht

Identitäts-, Geldwäsche-, Transaktions- und Geräteprüfungen erfolgen häufig in separaten Tools. Dadurch erhalten Analysten keinen vollständigen Überblick über das Nutzerrisiko. Shufti verknüpft Verifizierungs-, Geräte-, Verhaltens- und Geldwäsche-Signale in einem einzigen Nutzerdatensatz.

Falsch-positive Ergebnisse verbrauchen Compliance-Kapazitäten

Herkömmliche AML-Systeme erzeugen bei großen Banken 90 bis 95 % Fehlalarme. Geldwäschebeauftragte verbringen 80 % oder mehr ihrer Zeit mit der ersten Sichtung von Geldwäschefällen. Shufti prüft jeden AML-Alarm anhand der verifizierten Identität, bevor er von Analysten geprüft wird.

Lösungszentrum

Betrugsprävention im gesamten Kundenlebenszyklus

Jede Sitzung wird überwacht, um Kontoübernahmen zu verhindern

Betrug hört nicht mit der Registrierung auf. Verhaltenssignale, Geräteintelligenz und biometrische Zwei-Faktor-Authentifizierung überwachen jede Sitzung nach dem Login und verhindern Kontoübernahmen und botgesteuerten Missbrauch, ohne verifizierte Benutzer zu beeinträchtigen.

Verhaltensbiometrie

Überwacht nach dem Login kontinuierlich Tastatureingaben, Mausbewegungen und Interaktionsmuster. Erkennt Anmeldedatenmissbrauch, botgesteuerte Automatisierung, Fernzugriffstools und Account-Sharing, ohne die Nutzung für verifizierte Benutzer zu beeinträchtigen.
Gerätefingerabdruck

Erstellt ein dauerhaftes Geräteprofil aus Hardwaresignalen, Browserattributen und Netzwerkmerkmalen. Identifiziert dasselbe Gerät, das unter mehreren Identitäten agiert, und kennzeichnet Cluster, die mit organisierten Betrugsringen in Verbindung stehen.
1:1-Authentifizierung

Löst bei hohem Risiko eine erneute biometrische Verifizierung aus: bei großen Transaktionen, der Registrierung neuer Geräte und Kontoänderungen. Vergleicht das Live-Selfie mit dem ursprünglichen, verifizierten Identitätsdatensatz und verhindert so die Kontoübernahme durch gestohlene Zugangsdaten.
Betrugszentrale

Aggregiert Identitäts-, Geräte-, Verhaltens- und Transaktionsrisikosignale zu einem konfigurierbaren Risikoscore pro Sitzung. Betrugsteams können Schwellenwerte und Entscheidungslogik ohne Supportanfragen kalibrieren.
MFA

Konfigurierbare Multi-Faktor-Authentifizierung, die auf der primären Identitätsprüfung aufbaut. Wendet OTP, TOTP oder biometrische Abfragen bei definierten Risikoschwellen an, ohne Benutzerprozesse mit geringem Risiko zu beeinträchtigen.

Alle synthetischen Identitäten wurden vor der Kontoaktivierung gestoppt.

Synthetische Identitäten, Deepfakes und KI-generierte Dokumente gelangen beim Onboarding auf Plattformen. Eine 9-stufige forensische Engine und eine iBeta PAD Level 3-zertifizierte Lebenderkennung stoppen diese vor der Kontoaktivierung.

Gesichtsbiometrie

Die iBeta PAD Level 3-zertifizierte passive und aktive Lebenderkennung schützt vor gedruckten Fotos, Bildschirmwiedergaben, 3D-Silikonmasken und Gen 5-Angriffen mit virtueller Kameraeinspeisung. Im passiven Modus wird ein einzelnes Bild ohne Benutzerauthentifizierung analysiert.
Dokumentenüberprüfung

Die iBeta PAD Level 3-zertifizierte passive und aktive Lebenderkennung bestätigt, dass die Person beim Onboarding mit dem eingereichten Ausweisdokument übereinstimmt. Sie schützt vor Identitätsdiebstahl und Betrug mit synthetischen Identitäten entlang der gesamten Nachweiskette.
NFC-Verifizierung

Liest den kryptografisch signierten Chip in ICAO-konformen elektronischen Reisepässen und nationalen elektronischen Personalausweisen. Die Validierung auf Chipebene bestätigt die Echtheit und Unveränderlichkeit des Dokuments, unabhängig davon, wie überzeugend die physische oder digitale Fälschung auch erscheinen mag.

Prototyp für die Überwachung des Transaktionsvertrauens

Betrugsmuster aufgedeckt, bevor überhaupt rechtliche Schritte eingeleitet werden

Betrugsmuster treten oft erst Wochen nach der Kontoeröffnung auf. Kontinuierliche Geldwäscheprüfung, Transaktionsüberwachung und die Beobachtung negativer Medienberichte decken das Risiko von Finanzkriminalität bereits in seiner Entstehungsphase auf, nicht erst nach Beginn der Strafverfolgung.

AML-Screening

Die Datenbank gleicht über 4,000 Watchlists ab, die mehr als 215 Sanktionsregime und 2.6 Millionen PEP-Profile in mehr als 215 Jurisdiktionen abdecken. Die Aktualisierung erfolgt alle 15 Minuten. Jede Warnung ist mit einer biometrisch verifizierten Identität verknüpft. Der KI-gestützte Geldwäschebeauftragte (MLRO) reduziert die Bearbeitungszeit der ersten Stufe um bis zu 60 %.
Transaktionsvertrauensüberwachung

Erkennt in Echtzeit 10 verschiedene Muster von Finanzkriminalität, darunter Strukturierung, Round-Tripping, Koordination von Geldwäschern, Chargeback-Muster und Anomalien in der Transaktionsgeschwindigkeit. Jede Transaktion wird in weniger als 5 Sekunden ausgewertet.
Überwachung negativer Medien

Prüfen Sie Investorenanträge anhand globaler Nachrichtenquellen auf Verbindungen zu Betrug, Finanzkriminalität oder behördlichen Maßnahmen. Die NLP-Entitätsdisambiguierung filtert Fehlalarme anhand häufiger Investorennamen heraus, sodass Ihre Compliance-Warteschlange fokussiert bleibt.

Entwickelt für jede Rolle im Betrugs- und Compliance-Team

Die Betrugserkennungsplattform deckt den gesamten Betrugslebenszyklus ab. Jede Rolle erhält die benötigten Signale, Kontrollen und Beweise – ohne separate Tools.

Compliance Officer

Auditfähige Nachweise für jede Überprüfung, strukturiert für die behördliche Inspektion in jeder Gerichtsbarkeit, in der Sie tätig sind.

Zinsen Compliance-Abdeckung AML Aufsichtsrechtliche Prüfung

Produktmanager/in

Konfigurierbare Verifizierungsabläufe, die Geschwindigkeit und Risikotoleranz in Einklang bringen, ohne dass die Integration jedes Mal neu aufgebaut werden muss.

Zinsen Plattformkonfiguration Reisebauer Risikomodi

Entwickler:in / Unternehmen

REST-API, mobile SDKs und Sandbox-Zugriff. Erster Verifizierungsanruf innerhalb weniger Stunden nach Integrationsbeginn.

Zinsen Integrationsdokumente REST API SDKs für mobile Geräte

Betrugsanalytiker

Vorbewertete Beweise und Betrugssignale in jedem markierten Fall, sodass Ihr Team Entscheidungen prüft und nicht die Rohdaten.

Zinsen Entdeckung eines Betruges Betrugsbewertung Lebendigkeitserkennung

Beratungsgespräch buchen Demo anfordern

Betrugsschutz

Vollständige Betrugstaxonomie, vollständige Liste für Manager abgedeckt

Deepfake

KI-generierte Gesichter und synthetisch gefälschte Dokumente umgehen herkömmliche Lebendigkeitsprüfungen in großem Umfang. Shuftis passive Lebendigkeits- und Dokumentenforensik erkennt synthetische Medien, bevor diese Ihren Onboarding-Prozess erreichen.

Dokument Deepfake Gesichts-Deepfake

Identitätsbetrug

Zugangsdatendiebstahl, die Erstellung synthetischer Identitäten und die Manipulation von Dokumenten nutzen Lücken in der manuellen Überprüfung aus. Shuftis mehrstufige Verifizierung deckt Betrugssignale auf, bevor Konten erstellt werden.

Kontoübernahme Synthetischer Identitätsbetrug Dokumentenbetrug Identitätsbetrug

Konto- und Plattformmissbrauch

Doppelte Registrierungen, botgesteuerte Anmeldungen und Missbrauch von Empfehlungssystemen schaden der Plattformwirtschaft. Shufti verknüpft Geräte-, Identitäts- und Verhaltenssignale, um Missbrauchsringe in großem Umfang aufzudecken.

Multi-Buchhaltung Bonus- und Aktionsmissbrauch Betrugsnetzwerke

Transaktions- und Zahlungsbetrug

Falsche Rückbuchungsanträge, Geldwäschenetzwerke und die Umgehung von Sanktionen setzen Ihr Unternehmen finanziellen und regulatorischen Risiken aus. Shufti verknüpft die Identitätsprüfung direkt mit dem Transaktionskontext.

Rückbuchungsbetrug Geldwäscheaktivitäten Parteibetrug Regulierungs- und Compliance-Risiken

Für Compliance entwickelt: Dank unserer flexiblen API und schlanken SDKs sind Sie in wenigen Minuten live.

Einheitliche API, nahtlose Integration

Erstellen Sie vollständig anpassbare Verifizierungsabläufe mit nahtloser Backend-Integration.

Erhalten Sie die volle Kontrolle durch die individuelle Anpassung der Verifizierungsabläufe von Anfang bis Ende.
Nahtlose Integration in Ihr Backend für eine schnelle Implementierung.
Entwerfen Sie flexible Verifizierungsprozesse, die auf Ihre Nutzer zugeschnitten sind.

API-Dokumentation erkunden

Implementieren Sie innerhalb weniger Minuten eine native Verifizierungsfunktion in Ihrer mobilen App.

Starten Sie die native Verifizierung innerhalb weniger Minuten auf iOS oder Android.
Nutzen Sie eine vorgefertigte Benutzeroberfläche mit Kamera, Aufnahmefunktion und Echtzeit-Feedback.
Passen Sie die Abläufe so an, dass sie sich nahtlos in Ihre mobile App einfügen.

SDK-Dokumentation erkunden

Nutzen Sie Shufti innerhalb Ihrer eigenen Infrastruktur mit identischen Funktionen, um maximale Datenkontrolle und Datenschutz zu gewährleisten.

Um die strengen Anforderungen an Governance und Datenspeicherung zu erfüllen, müssen alle sensiblen Informationen intern aufbewahrt werden.
Sensible Informationen müssen intern absolut vertraulich und sicher behandelt werden.
Einsatz in stark regulierten Sektoren ohne Kompromisse bei der Einhaltung der Vorschriften.

Vertrieb kontaktieren

Starten Sie die Identitätsprüfung schnell und einfach über einen sicheren, individuell anpassbaren Weblink – ganz ohne Programmierung. Weitere Informationen.

Starten Sie die Benutzerverifizierung sofort mit einer Einrichtung ohne Programmierung.
Bieten Sie ein einheitliches Nutzererlebnis über einen Link oder einen eingebetteten iFrame.
Schnelle Bereitstellung über einen sicheren Link oder eingebetteten iFrame.

API-Dokumentation erkunden

Mit dem KYC Journey Builder erstellen Sie personalisierte Verifizierungsprozesse, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen.

Gestalten Sie Ihre Reise mühelos mit der Drag-and-Drop-Funktion.
Sehen Sie sofort, wie Ihr Verifizierungsprozess für Ihre Nutzer aussieht.
Verbinden Sie sich einfach mit Hosted Verification für ein einheitliches Markenerlebnis.

Entdecke mehr

UNABHÄNGIG BEWERTET

Von führenden Analysten und Zertifizierungsstellen bestätigt

Verlassen Sie sich nicht nur auf unsere Aussage, sondern hören Sie, was unsere Kunden sagen.

Das Vertrauen, das unsere Kunden teilen

Die Zukunft der digitalen Identität wird durch Vertrauen, Interoperabilität und regulatorische Angleichung bestimmt. Unsere Partnerschaft mit Shufti unterstreicht daher das Engagement von DevCode Identity, unsere globalen Kunden mit den sichersten, erstklassigen und datenschutzkonformen Lösungen zur Identitätsprüfung zu unterstützen, die heute verfügbar sind.

Durch die Kombination unserer Conversion Driven Compliance Orchestration Platform mit den globalen KYC- und IDV-Funktionen von Shufti können unsere Kunden nicht nur komplexe regulatorische Anforderungen bewältigen, sondern auch ein nahtloses Kunden-Onboarding-Erlebnis mit höchstmöglichen Konversionsraten gewährleisten.

Mark Knighton

Leiter der globalen Entwicklungsabteilung – Globale Allianzen, DevCode

Wo es passt

Entwickelt für alle Plattformen, die Betrugsziele ansprechen

Vertrauenswürdige Verkäufer, wiederholter Betrug blockiert

Überprüfen Sie beim Onboarding, ob der Verkäufer tatsächlich existiert, und verhindern Sie anschließend erneute Anmeldungen durch Duplikaterkennung und optionales 1:N-Matching auf dem gesamten Marktplatz.

Entdecke mehr Testen

Alles, was Sie wissen müssen, an einem Ort

Häufig gestellte Fragen

Worin besteht der Unterschied zwischen aktiver und passiver Lebenderkennung?

Die passive Liveness-Analyse untersucht ein einzelnes Bild ohne Nutzeraktion und erkennt GAN-Signaturen sowie Sensoranomalien. Die aktive Liveness-Analyse ergänzt diese um eine Challenge-Response-Ebene für risikoreiche oder regulierte Sitzungen. Shufti unterstützt beide Verfahren. Die passive Analyse eignet sich besonders für große Datenmengen; die aktive Analyse fügt eine zweite Verifizierungsebene hinzu, wenn dies gesetzlich vorgeschrieben ist.

Können Deepfake-Injection-Angriffe die Lebenderkennung von Shufti umgehen?

Gen-5-Injection-Angriffe leiten synthetisches Videomaterial über einen virtuellen Kameratreiber und umgehen so den physischen Sensor. Shufti wirkt dem auf drei unabhängigen Ebenen entgegen: GAN-Fingerprinting, Rauschvalidierung des CMOS-Sensors und Erkennung der virtuellen Kamera auf Geräteebene. Ein neuartiger Angriff, der eine Ebene überwindet, wird dennoch von den beiden verbleibenden Ebenen geprüft.

Wie erkennt Shufti Identitätsbetrug mit synthetischen Identitäten?

Jedes von der Regierung ausgestellte Dokument durchläuft eine neunstufige forensische Prüfung: MRZ-Extraktion, Template-Klassifizierung, Schriftkonsistenzanalyse, Mikrodruckanalyse, Hologrammerkennung, Deepfake-Analyse und Metadatenanalyse. Template-spezifische Modelle werden anhand verifizierter Originaldokumente trainiert. In unabhängigen Tests erkannte Shufti alle acht Fälschungen, die von älteren Systemen nicht erkannt wurden.

Wie erkennt Shufti Geldwäscheaktivitäten und organisierte Betrugsnetzwerke?

Die Transaktionsvertrauensüberwachung erkennt Strukturierungs-, Round-Tripping- und Mule-Koordinierungsmuster sowie Geschwindigkeitsanomalien in Echtzeit – in weniger als 5 Sekunden pro Transaktion. Geräte-Fingerprinting identifiziert gemeinsam genutzte Infrastruktur über verschiedene Konten hinweg. Verhaltensbiometrie kennzeichnet koordinierte, botgesteuerte Sitzungsmuster. Die AML-Prüfung gleicht jeden Nutzer mit über 4,000 Watchlists ab, die alle 15 Minuten aktualisiert werden.

Werden Betrugssignale, die beim Onboarding erfasst werden, während des gesamten Lebenszyklus fortgeführt?

Jede Sitzung erzeugt einen einheitlichen Datensatz: Dokumentenbilder, KI-Konfidenzwerte, Ergebnis des Gesichtsabgleichs, Lebenderkennung, Geräte-Fingerabdruck und Ergebnis der Geldwäscheprüfung. Dieser Datensatz bleibt erhalten und steht für die Transaktionsüberwachung und die laufende Geldwäscheprüfung zur Verfügung. Tritt nach der Registrierung ein Betrugsmuster auf, sehen Analysten den vollständigen Identitätskontext und nicht nur eine isolierte Warnmeldung.

Unterstützt Shufti die lokale Bereitstellung zur Betrugserkennung?

Für biometrische Lebenderkennung, Dokumentenprüfung und Gesichtserkennung stehen On-Premise- und Private-Cloud-Lösungen zur Verfügung. Die Geldwäscheprüfung erfolgt über regionale Cloud-Verarbeitung (EU, Großbritannien, USA, Asien-Pazifik, MENA) mit konfigurierbarer Datenaufbewahrung und Datenschutzabdeckung.

Prüfen Sie, ob Ihre IT-Infrastruktur moderne Betrugsmaschen erkennen kann.

KI-generierte Dokumente, hochentwickelte Deepfakes, synthetische Identitäten und organisierte Betrugsringe überholen herkömmliche Verifizierungssysteme. Bewerten Sie Ihre Erkennungsabdeckung hinsichtlich Identitäts-, Geräte-, Verhaltens- und Transaktionssignalen durch eine einzige Integration.

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