Revolut PRAGMA: KI-System hebt Betrugserkennungsrate um 65%
26.06.2026 - 22:54:08 | boerse-global.de
Banken und Technologiekonzerne haben Ende Juni eine Welle neuer KI-Werkzeuge vorgestellt, um die wachsende Bedrohung durch professionelle Zahlungsbetrüger einzudämmen. Branchenprognosen zufolge könnten die weltweiten Verluste durch Kreditkartenbetrug in den nächsten zehn Jahren auf umgerechnet rund 370 Milliarden Euro ansteigen.
Nvidia und Revolut setzen auf neuronale Netze
Am 25. Juni 2026 präsentierte Nvidia eine spezialisierte KI-Architektur zur Betrugserkennung, die erstmals nicht nur einzelne Transaktionen, sondern ganze Betrugsnetzwerke identifiziert. Das System nutzt sogenannte Graph Neural Networks, um komplexe Beziehungen zwischen Zahlungen, Geräten und Nutzerkonten abzubilden. Der Bedarf ist enorm: Bei US-Finanzinstituten ist der Anteil von Betrugsfällen durch unbefugte Dritte auf 17 Prozent aller Vorfälle gestiegen – ein deutlicher Anstieg gegenüber dem Vorjahr. Die Lösung läuft zunächst auf Cloud- und Serverinfrastrukturen von AWS und HPE, Unterstützung für Dell-Systeme ist geplant.
Parallel dazu brachte die Digitalbank Revolut ihr KI-Modell PRAGMA an den Start. Das transformerbasierte System wurde mit 40 Milliarden Ereignissen von 25 Millionen Nutzern aus über 100 Ländern trainiert und läuft auf Nvidia H100-Grafikprozessoren. Die Ergebnisse sind beeindruckend: Die Betrugserkennungsrate verbesserte sich um fast 65 Prozent, die Genauigkeit stieg um knapp 17 Prozent. Auch bei der Kreditwürdigkeitsprüfung zeigte PRAGMA Leistungssprünge von bis zu 130 Prozent.
Schutz für digitale Geldbörsen und Banking-Apps
Ein wachsendes Problem sind Betrugsmaschen im Bereich digitaler Wallets. Das Sicherheitsunternehmen Lithic warnte am 25. Juni vor einer neuen Masche: Kriminelle nutzen gestohlene Zugangsdaten, um sich bei Diensten wie Apple Pay oder Google Pay anzumelden. Selbst wenn die erste Verifizierung scheitert, erschleichen sich Angreifer Netzwerk-Token für betrügerische Käufe. Lithic reagiert mit einer Suite aus Echtzeit-Risikobewertung und Verhaltensanalyse, die betrügerische Anmeldungen abfängt, bevor Token ausgestellt werden.
Auch auf der Kundenseite tut sich etwas. Die britische Starling Bank aktivierte am 25. Juni ihren „Scam Intelligence AI Agent" für fünf Millionen Kunden. Das auf Google Cloud Gemini basierende Tool erkennt über zehn verschiedene Betrugsarten, darunter Romance Scams und Investmentbetrug. Der Start kommt nicht von ungefähr: In Großbritannien stiegen die Verluste durch autorisierte Push-Payment-Betrüge (APP) 2025 um 19 Prozent auf umgerechnet rund 670 Millionen Euro. In Indien führte Navi UPI am 24. Juni das „Navi Secure"-Framework ein, das über WhatsApp-Verifikation und Echtzeit-Risikosignale betrügerische Zahlungen verhindern soll.
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Neue Haftungsregeln: Banken in der Pflicht
Die Regulierungsbehörden verschärfen die Gangart. Die indische Zentralbank RBI kündigte am 25. Juni ein überarbeitetes Entschädigungssystem für Digitalbetrug an, das am 1. Januar 2027 in Kraft tritt. Opfer von Betrugsfällen mit Schäden bis umgerechnet rund 550 Euro können künftig 85 Prozent ihres Nettoverlusts oder maximal 275 Euro erstattet bekommen – je nachdem, welcher Betrag niedriger ist. Die Kosten teilen sich die Zentralbank (65 Prozent) und die beteiligten Geschäftsbanken. Hintergrund: Die digitalen Betrugsverluste in Indien überstiegen im Fiskaljahr 2026 umgerechnet rund 5,3 Milliarden Euro.
Auf den Philippinen setzte die Zentralbank BSP am 25. Juni eine entscheidende Frist in Kraft. Banken und E-Wallet-Anbieter mit monatlichen Transaktionsvolumen von mehr als umgerechnet rund 1,2 Millionen Euro müssen nun herkömmliche SMS- und E-Mail-Einmalpasswörter (OTP) durch sicherere Verfahren ersetzen – darunter biometrische, verhaltensbasierte oder adaptive Authentifizierungsmethoden für risikoreiche Zahlungen.
Millisekunden entscheiden im Kampf gegen KI-Betrüger
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Die National Australia Bank (NAB) hat ihre Sicherheitsstrategie grundlegend umgebaut und behandelt Sicherheit nun als Daten- und Code-Problem statt als rein operative Aufgabe. Die Bank entwickelt derzeit ein neues Sicherheitsinformations- und Ereignismanagementsystem (SIEM), das Sicherheits- und Geschäftsdaten vereint. Die Botschaft der NAB-Führung ist klar: Da Angreifer hyperautomatisierte KI-Agenten einsetzen, müssen Banken in Millisekunden reagieren können.
Aktuelle technische Benchmarks vom 25. Juni zeigen zudem, wo die Grenzen verschiedener KI-Ansätze liegen. Während große Sprachmodelle (LLMs) für komplexe Aufgaben wie die Erstellung von Verdachtsmeldungen (SARs) eingesetzt werden, sind sie für die Echtzeit-Transaktionsbewertung zu langsam und teuer. Gradient-Boosted-Decision-Trees (GBDT) erreichen eine Latenz von 0,15 Millisekunden – große Sprachmodelle benötigen dagegen rund 1.200 Millisekunden. Hinzu kommt: GBDTs liefern deterministische Ergebnisse, während LLMs bei identischen Eingaben hunderte verschiedene Bewertungen ausspucken.
