Feedzai, RiskFM

Feedzai RiskFM: KI-Grundmodell soll FinanzkriminalitÀt bekÀmpfen

24.03.2026 - 11:53:26 | boerse-global.de

Das Unternehmen Feedzai stellt RiskFM vor, ein branchenweit neues tabellarisches Grundmodell zur Echtzeiterkennung von Betrug und GeldwÀsche. Es nutzt globale DatensÀtze und soll veraltete Sicherheitssysteme ablösen.

Feedzai RiskFM: KI-Grundmodell soll FinanzkriminalitĂ€t bekĂ€mpfen - Foto: ĂŒber boerse-global.de

Das KI-Unternehmen Feedzai stellt mit RiskFM ein branchenweit neues Grundmodell fĂŒr Finanzdaten vor. Es soll Betrug und GeldwĂ€sche global und in Echtzeit erkennen.

Das Risk Foundation Model (RiskFM) ist das erste sogenannte Tabular Foundation Model, das speziell fĂŒr Finanzdaten und Risikoentscheidungen entwickelt wurde. Es markiert einen technologischen Wendepunkt. Globale Finanzinstitute könnten damit Betrug, GeldwĂ€sche und andere illegale FinanzaktivitĂ€ten grundlegend neu bekĂ€mpfen. Das Modell will die gesamte Lebensdauer von FinanzkriminalitĂ€t abdecken – eine Antwort auf immer raffiniertere digitale Betrugsmethoden.

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Abschied von veralteten Sicherheitssystemen

RiskFM bedeutet einen fundamentalen Bruch mit jahrzehntealten Methoden. Bisher setzten Banken und Kreditinstitute auf starre regelbasierte Systeme oder manuell angepasste KI-Modelle. Diese kommen mit der rasanten Evolution der FinanzkriminalitÀt kaum noch mit.

Das neue Modell ist ein einheitliches „Frontier-Modell“ fĂŒr Betrugserkennung, Anti-GeldwĂ€sche (AML) und Risikomanagement. Im Gegensatz zu frĂŒheren Versuchen, die oft auf Kartendaten beschrĂ€nkt waren, nutzt RiskFM einen einzigartig breiten und tiefen globalen Datensatz. Es wurde mit diversen Daten trainiert: von Kunden-Onboarding ĂŒber Zahlungshistorien bis zu AML-ArbeitsablĂ€ufen. So soll es neue Bedrohungen mit bisher unerreichter PrĂ€zision und Geschwindigkeit identifizieren und sich anpassen können.

Die besondere Herausforderung von Transaktionsdaten

WĂ€hrend große Sprachmodelle (LLMs) bei Text, Audio und Video erfolgreich sind, stellen Finanztransaktionen eine grundlegend andere Herausforderung dar. Sprache und Bilder folgen Regeln wie Grammatik oder Pixel – das nĂ€chste Wort ist relativ vorhersehbar. Finanzdaten hingegen sind tabellarisch und extrem volatil.

„Aufeinanderfolgende Transaktionen sind deutlich weniger vorhersehbar als das nĂ€chste Wort in einem Satz“, erklĂ€rt Pedro Bizarro, Chief Science Officer von Feedzai. Konsumgewohnheiten, Zahlungsmethoden und Betrugstaktiken Ă€ndern sich stĂ€ndig. RiskFM adressiert dies mit einer tabellarischen Grundarchitektur, die Muster in Milliarden von Datenpunkten erkennt – ohne den manuellen Aufwand frĂŒherer Software-Generationen. Die Genauigkeit bleibt auch bei sich in Echtzeit Ă€ndernden kriminellen Taktiken hoch.

Globale Skalierung und vernetzte Sicherheit

Eine SchlĂŒsselfunktion von RiskFM ist die Integration von Daten aus dem gesamten Finanzökosystem. Das Modell arbeitet nicht nur mit den isolierten Daten einer einzelnen Bank, sondern nutzt Feedzais globales Netzwerk. Dieses verarbeitet ein jĂ€hrliches Zahlungsvolumen von ĂŒber 70 Milliarden Euro.

Der Trainingsdatensatz umfasst alle Transaktionstypen: von klassischen Überweisungen bis zu digitalen Wallets. Durch die Analyse von „Segment-of-One“-Profilen – die bei einer großen Bank bis zu 150 Milliarden Datenpunkte umfassen können – entwickelt RiskFM ein hochdifferenziertes VerstĂ€ndnis legitimen Verhaltens. Dies ist entscheidend, um falsch-positive Meldungen zu reduzieren, die Compliance-Teams seit langem belasten. Indem es zwischen einem ungewöhnlichen, aber legitimen Kauf und einem echten Betrug besser unterscheidet, verbessert das Modell die Kundenerfahrung bei hohen Sicherheitsstandards.

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Strategischer RĂŒckenwind und globale Initiativen

Der Launch folgt einer Phase schnellen Wachstums. Ende 2025 sicherte sich Feedzai eine Finanzierungsrunde ĂŒber 75 Millionen Euro. Die Bewertung liegt nun bei rund zwei Milliarden Euro. Das Geld fließt in KI-Abwehrtechnologien der nĂ€chsten Generation.

Zudem wurde Feedzai kĂŒrzlich von der EuropĂ€ischen Zentralbank ausgewĂ€hlt, um die BetrugsprĂ€vention fĂŒr den digitalen Euro zu unterstĂŒtzen. Auf dem Global Fraud Summit in Wien Mitte MĂ€rz 2026 verpflichtete sich das Unternehmen, internationale Initiativen von UNODC und Interpol zu unterstĂŒtzen. Dazu gehört die Demokratisierung der BetrugsprĂ€vention durch KI-gestĂŒtzte Federated-Learning-Dienste und die Community-Plattform „Feedzai Fusion“. „Betrug ist mehr als eine Zahl in der Bilanz“, betont CEO Nuno SebastiĂŁo und verweist auf die verheerenden persönlichen und wirtschaftlichen Folgen.

Marktkontext und „RiskOps“-Bewegung

Mit RiskFM positioniert sich Feedzai an der Spitze der „RiskOps“-Bewegung – ein unternehmenseigener Begriff fĂŒr einen vereinheitlichten Ansatz im Risikomanagement. Da Kriminelle zunehmend generative KI nutzen, muss auch die Verteidigung sich weiterentwickeln. Der Wechsel zu Foundation-Modellen in der Finance-Branche Ă€hnelt der Transformation im Bereich der Sprach-KI.

WĂ€hrend traditionelle Modelle bei neuen Betrugstrends wochenlang fĂŒr ein Retraining brauchen, können Foundation-Modelle wie RiskFM viel schneller feinjustiert werden. Diese AgilitĂ€t wird zum Wettbewerbsvorteil. JĂŒngste Partnerschaften, wie die mehrjĂ€hrige Vereinbarung mit der portugiesischen Novobanco Anfang MĂ€rz, zeigen die wachsende Nachfrage großer europĂ€ischer Banken nach KI-nativen Plattformen.

Ausblick: Neue Benchmarks fĂŒr die Finanzbranche

Die EinfĂŒhrung von RiskFM dĂŒrfte einen neuen Maßstab setzen. Je mehr Institute von veralteten Insellösungen auf einheitliche Grundmodelle umsteigen, desto höher werden die HĂŒrden fĂŒr Finanzkriminelle. Feedzai pfant, die FĂ€higkeiten von RiskFM weiter auszubauen, mit Fokus auf verbesserte Datenschutztechnologien und die Integration neuer DigitalwĂ€hrungen.

Gleichzeitig expandiert das Unternehmen in Nordamerika, gestĂ€rkt durch seinen neuen Hauptsitz in New York. Angesichts der doppelten Herausforderung aus digitalem Wandel und ausgefeiltem Cybercrime werden spezialisierte tabellarische Grundmodelle wie RiskFM wahrscheinlich zentral fĂŒr die StabilitĂ€t der globalen Wirtschaft. Branchenexperten rechnen in den nĂ€chsten 12 bis 24 Monaten mit einer breiten Adoption, da Banken diese KI-Tools nutzen wollen, um ihre Kunden zu schĂŒtzen und strengeren globalen Vorschriften zu entsprechen.

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