KI-Betrugswelle: US-Behörden warnen vor 100 neuen Fällen monatlich

Besonders im Fokus: illegale Lohnzahlungen, KI-gestützte Identitätstäuschungen und wachsende Cyberbedrohungen.

Illegale Lohnzahlungen im Visier der Behörden

Am 5. Juni veröffentlichten die National Credit Union Administration (NCUA), das Finanzkriminalitätsnetzwerk FinCEN sowie mehrere andere US-Behörden eine gemeinsame Stellungnahme zur Erkennung illegaler Lohnabrechnungen. Das Papier fordert Finanzinstitute auf, verdächtige Aktivitäten im Zusammenhang mit der illegalen Beschäftigung von Ausländern und Lohnbetrug zu melden.

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Als zentrales Risikoindikator gilt dabei die Nutzung von Individual Taxpayer Identification Numbers (ITINs) – Steueridentifikationsnummern für Personen ohne Sozialversicherungsnummer. Der Vorstoß stützt sich auf die Executive Order 14406 und folgt auf mehr als 2,5 Milliarden US-Dollar (rund 2,3 Milliarden Euro) an verdächtigen Lohnzahlungen, die 2025 gemeldet wurden.

Die NCUA steht zudem vor wichtigen regulatorischen Fristen: Stellungnahmen zu geplanten Updates der Anti-Geldwäsche-Programme müssen bis zum 9. Juni eingereicht werden. Einen Tag zuvor endet die Frist für Rückmeldungen zur neunten Runde von Deregulierungsvorschlägen, die Mitgliedschaftsanforderungen und Gründungsregeln vereinfachen sollen.

Stabilecoins: Neue Regeln für Kreditgenossenschaften

Parallel bereiten sich die US-Kreditgenossenschaften auf neue Bundesvorschriften für digitale Vermögenswerte vor. Nach dem GENIUS-Gesetz vom Juli 2025, das einen föderalen Rahmen für Stablecoins schuf, schlug die NCUA im Mai 2026 spezifische Regeln für Kreditgenossenschaften vor.

Die geplanten Vorschriften würden es den Instituten erlauben, Stablecoins über sogenannte Credit Union Service Organizations (CUSOs) auszugeben. Allerdings wäre das Investment auf maximal ein Prozent des Eigenkapitals begrenzt. Die Regeln legen besonderen Wert auf operative Stabilität, Governance und strenge Risikomanagementprotokolle.

Explosion der KI-Betrugsfälle

Die Finanzinstitute melden einen deutlichen Anstieg von Betrugsversuchen mit Identitätstäuschung. Die Randolph-Brooks Federal Credit Union (RBFCU) verzeichnete im zweiten Quartal 2026 einen Zuwachs von rund 100 Fällen pro Monat bei sogenannten Impersonation-Scams. Experten beobachten, dass Kriminelle zunehmend Künstliche Intelligenz nutzen, um offizielle Telefonnummern zu fälschen und täuschend echte Sprachinteraktionen zu erzeugen.

In New Mexico startete die Credit Union Association des Bundesstaates kürzlich eine zweisprachige Aufklärungskampagne unter dem Motto „Stopp, überprüf und melde". Der Initiative vorausgegangen waren Daten aus dem Jahr 2025, die mehr als 13.000 Betrugsfälle im Bundesstaat mit Gesamtschäden von 66,6 Millionen Dollar (rund 61 Millionen Euro) auswiesen.

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Ähnliche Warnungen kamen aus Kanada: Die Cambrian Credit Union aktualisierte am 6. Juni ihre Cybersicherheitsressourcen und wies auf eine spezifische Phishing-Bedrohung im Zusammenhang mit dem Canadian Packaged Bread Settlement hin. Betrüger nutzen demnach gefälschte E-Transfers, um Personen ins Visier zu nehmen, die zwischen Mai und Juli 2026 Zahlungen erwarten.

Physische Sicherheit: Wenn der IT-Support zum Einbrecher wird

Cybersicherheitsforscher und Bundesbehörden warnen zudem vor einer Verschiebung hin zu physischem Social Engineering. Berichte von Googles Mandiant und dem FBI heben die Aktivitäten der Silent Ransom Group hervor, die gefälschte IT-Support-Mitarbeiter einsetzt, um physischen Zugang zu Büros zu erhalten.

Einmal im Gebäude, nutzen die Täter USB-Geräte, um die Fernsicherheit zu umgehen und sensible Daten zu stehlen – darunter Sozialversicherungsnummern und Finanzunterlagen. Die Gruppe zielt seit Frühjahr 2023 auf Anwaltskanzleien ab, doch in den ersten fünf Monaten 2026 wurden Dutzende Organisationen mit diesen Methoden kompromittiert.

Als praktische Gegenmaßnahme veranstaltete die VyStar Credit Union am 6. Juni kommunale Schredder-Events, um Mitgliedern bei der sicheren Entsorgung sensibler Finanzunterlagen und medizinischer Dokumente zu helfen.

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