{"id":6174,"date":"2026-02-16T06:30:00","date_gmt":"2026-02-16T05:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/?p=6174"},"modified":"2026-03-06T10:20:29","modified_gmt":"2026-03-06T09:20:29","slug":"fraud-awareness-im-ki-zeitalter-menschliche-erfahrung-trifft-digitale-intelligenz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/fraud-awareness-im-ki-zeitalter-menschliche-erfahrung-trifft-digitale-intelligenz\/","title":{"rendered":"Fraud Awareness im KI-Zeitalter: Menschliche Erfahrung trifft digitale Intelligenz"},"content":{"rendered":"\n

Von Fabienne Wikler<\/a> und Madeleine Rebsamen<\/a><\/p>\n\n\n\n

Fraud Awareness bedeutet, potenziell betr\u00fcgerisches Verhalten zu erkennen und angemessen darauf zu reagieren. Dabei geht es um das Bewusstsein f\u00fcr verschiedene Betrugsarten, die typischen Methoden der T\u00e4ter sowie f\u00fcr Risiken und Schwachstellen im Unternehmen. Zudem umfasst Fraud Awareness auch die Sensibilisierung zu Insider Bedrohungen<\/a>, bei denen h\u00e4ufig nicht finanzielle Gewinne, sondern das gezielte Anrichten von Schaden im Vordergrund steht.<\/p>\n\n\n\n

Zwischen Vertrauen und Zweifel: Fraud Awareness im Wandel durch KI<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Mit dem Wandel von Betrugsmustern durch den Einsatz von KI stellt sich die Frage: Muss sich auch Fraud Awareness ver\u00e4ndern? Oder brauchen Unternehmen keine Fraud Awareness mehr, weil KI jeden Betrug aufdeckt oder verunm\u00f6glicht?<\/p>\n\n\n\n

Eine Studie der Hochschule Luzern<\/a> zeigt, dass das Vertrauen in die eigenen F\u00e4higkeiten zur Erkennung von KI-generierten Betrugsversuchen gering ist. Nur 14.8 % der Befragten glauben, dass ihr Unternehmen \u00fcber ausreichende Kompetenzen verf\u00fcgt, solche Versuche systematisch aufzudecken.<\/p>\n\n\n\n

Das Potenzial von KI zur Bek\u00e4mpfung von Wirtschaftskriminalit\u00e4t wird von der Association of Certified Fraud Examiner in ihrem Benchmarking Report zu Anti-Fraud-Technologien<\/a> hervorgehoben. 32 % der Teilnehmenden erwarten, prim\u00e4r KI zur Betrugspr\u00e4vention einzusetzen – damit steht KI an erster Stelle. Viele Organisationen nutzen einen risikobasierten Ansatz, um Datenanalysen m\u00f6glichst effektiv und effizient einzusetzen. Dabei richten sie ihren Fokus auf Risikobereiche: Am h\u00e4ufigsten werden Zahlungen und Ausgaben \u00fcberwacht (44 %), gefolgt von der Beschaffungs- und Einkaufsfunktion (41 %).<\/p>\n\n\n\n

Digitaler Wettlauf: KI als Werkzeug und Werkzeugmacher<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Wir leben in einer Zeit, in der KI auf beiden Seiten der Betrugsgleichung eingesetzt wird – von Betr\u00fcgern ebenso wie von Unternehmen, die sich sch\u00fctzen wollen. KI erm\u00f6glicht eine schnellere und pr\u00e4zisere Erkennung versteckter Muster und Anomalien, die menschlichen Augen oft verborgen bleiben. Gleichzeitig erh\u00f6ht sie auf der anderen Seite jedoch die Komplexit\u00e4t, Effizienz und Skalierbarkeit der Betrugsmethoden.<\/p>\n\n\n\n

KI ist besonders gut darin, grosse Datenmengen systematisch zu analysieren und typische Betrugshinweise aufzusp\u00fcren, wie eine Studie zum Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz und Machine Learning im Finanzsektor<\/a> zeigt. Beispiele daf\u00fcr sind:<\/p>\n\n\n\n