Kurz gesagt: Die Erkennung von KYC-Betrug hilft Compliance-Teams Verknüpfung von Identitäts-, biometrischen, Verhaltens- und Kontextsignalen im gesamten Finanzsystem. Wenn die Beweise, der Antragsteller und die damit verbundenen Risikosignale eine glaubwürdige Geschichte bilden, Das ist etwas völlig anderes. Dieser Leitfaden behandelt übersehene Betrugssignale, warum sie wichtig sind und wie KI-gestützte KYC-Betrugserkennung helfen kann. Lücken schließen.
KYC-Betrugserkennung als ein sich schnell entwickelndes Problem des öffentlichen Betrugs
Betrug ist ein Compliance-Problem, das Millionen von Menschen betrifft. Amt für nationale Statistik Schätzungen zufolge ereigneten sich im Jahr 2025 in England und Wales 4,2 Millionen Betrugsfälle. Dies entspricht einem Anstieg von 311.060 Fällen gegenüber dem Vorjahr. Davon entfielen fast 2,4 Millionen Fälle auf Betrugsfälle im Zusammenhang mit Bank- und Kreditkartenkonten.
Das Bild von Betrug und neuen Bedrohungen ist in den Vereinigten Staaten tatsächlich recht ähnlich. Beispielsweise verfügt das Federal Bureau of Investigation (FBI) über … Kriminalitätsbeschwerdezentrum Die Beschwerdestelle erhielt im Jahr 2025 1.008.597 Beschwerden. Die dadurch entstandenen Verluste beliefen sich auf 20,87 Milliarden US-Dollar. Die Federal Trade Commission (FTC) erhielt im selben Jahr außerdem drei Millionen Meldungen über Verbraucherbetrug, wobei Verbraucher Verluste in Höhe von 15,9 Milliarden US-Dollar meldeten.
Dieser Druck ist zweifach. Finanzinstitute und andere regulierte Unternehmen müssen Betrug verhindern, ohne legitime Kunden zu benachteiligen. Gleichzeitig müssen sie die Einhaltung der regulatorischen Bestimmungen gewährleisten. Bekämpfung der Geldwäsche (AML) Anforderungen. Daher ist die Anschaffung moderner KYC-Betrugserkennungssysteme sowohl für Compliance-Teams als auch für Teams aus den Bereichen Betrug, Risiko, Produktentwicklung und Kunden-Onboarding unerlässlich.
Betrüger können nun Identitätskombinationen, Dokumente, Geräte und Anwendungsmuster in großem Umfang testen. Dadurch ist eine einzelne erfolgreiche Dokumenten- oder Biometrie-Prüfung kein verlässlicher Indikator für Betrugsfälle. Dies ist besonders wichtig, da sich betrügerische Aktivitäten und Taktiken der Finanzkriminalität ständig weiterentwickeln.
Betrug lässt sich viel leichter skalieren.
INTERPOLs März 2026 Globale Bedrohungsanalyse für Finanzbetrug Interpol erklärt Finanzbetrug als eine sich ständig wandelnde transnationale Bedrohung. Künstliche Intelligenz (KI) bzw. fortschrittliche Modelle des maschinellen Lernens, kostengünstige digitale Werkzeuge und die zunehmende Zusammenarbeit von Kriminellen werden als wichtige Faktoren für die Ausweitung und Komplexität von Betrug angesehen. Generalsekretär von Interpol, Valdecy Urquiza angegeben,
Wir erleben die Industrialisierung des Betrugs.
Er sagte außerdem: “Es ist unerlässlich, sich vor Augen zu halten, dass die Kosten von Finanzkriminalität nicht nur Geld sind. Es geht um die Ersparnisse der Menschen, ihre Würde und im schlimmsten Fall um ihr Leben.” Ein Verifizierungsprozess kann Einfluss darauf haben, wie wir Identitätsdiebstahlversuche, ungewöhnliche Transaktionsmuster, synthetische Identitätsprofile und koordinierte Angriffe untersuchen.
Was ist KYC-Betrugserkennung?
Die Einhaltung der Know Your Customer (KYC)-Vorschriften begann damals mit Die Financial Action Task Force (FATF) Das KYC-Verfahren wurde 1989 eingeführt, um Geldwäsche und andere Finanzkriminalität zu bekämpfen. Daher umfasst es Identitäts-, Dokumenten-, biometrische und kontextbezogene Kontrollen, um die Identität eines Kunden festzustellen. Dies ist besonders wichtig bei Kunden, die möglicherweise irreführende Informationen oder falsche, gestohlene oder manipulierte Identitäten verwenden. Das KYC-Verfahren unterstützt das umfassendere Betrugserkennungssystem, indem es prüft, ob die vorgelegten Beweise validiert werden können und ob dem Antragsteller vertraut werden kann.
Nationales Institut für Standards und Technologie (NIST) Leitlinien für die digitale Identität 2025 Dies verdeutlicht die hilfreiche Unterscheidung zwischen den beiden. Die Identitätsprüfung betrachtet Identitätsfeststellung, Beweisvalidierung, Attributvalidierung und Betrugsprävention als separate, angestrebte Ergebnisse. Ein Beweisstück kann echt sein, ohne dass nachgewiesen werden muss, dass die Person, die es vorlegt, der rechtmäßige Eigentümer dieser Daten ist.
Eine effektive Betrugserkennung im KYC-Verfahren verknüpft diese Ebenen, um die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen zu gewährleisten und gleichzeitig menschliche Fehler zu minimieren. Die Überprüfung der Kundenidentität und die Betrugserkennung helfen dabei, zu beurteilen, ob andere Risikosignale den Antrag des Kunden verdächtig erscheinen lassen, selbst wenn die KYC-Prüfung positiv ausfällt.
10 Warnsignale für KYC-Betrug, auf die Sie achten sollten
Ein KYC-Zertifikat schützt weder Einzelpersonen noch Organisationen vor Betrugsrisiken im Zusammenhang mit Terrorismusfinanzierung oder Geldwäsche. Beispielsweise kann ein Dokument echt sein, aber gestohlen. Manchmal stimmt ein Gesicht überein, während andere Merkmale nicht übereinstimmen. Ein fortschrittliches Betrugserkennungsverfahren kombiniert in der Regel amtliche Dokumente, Datenbanken, Gesichtserkennung und biometrische Verifizierung.
Unterschiedliche Identitätsprüfungsverfahren beantworten unterschiedliche wichtige Fragen. Daher klärt eine erfolgreiche Beantwortung einer Frage nicht automatisch die anderen. Die folgenden zehn Indikatoren zur Erkennung von KYC-Betrug zeigen, wo die Unterscheidung besonders wichtig ist:
1. Ein echtes Dokument in den falschen Händen finden
Der erste und oft häufigste blinde Fleck ist die Annahme, dass ein echtes Ausweisdokument Das bedeutet, dass sich hinter der Authentifizierung ein tatsächlicher Antragsteller verbirgt. Stellen Sie sich beispielsweise einen echten Reisepass vor, der von jemand anderem benutzt wird. Die Dokumentenauthentifizierung beweist zwar die Echtheit des Dokuments, doch der Identitätsdiebstahl findet in diesem Moment dennoch statt. Die Anforderungen des NIST an die Identitätsprüfung betonen die Bestätigung, dass der Antragsteller der tatsächliche Inhaber des validierten Dokuments ist. Daher muss die Identitätsprüfung erfolgen, nachdem der Reisepass selbst geprüft wurde.
2. Lernen Sie, synthetische Identitäten zu erkennen
Es gibt noch eine weitere Herausforderung, die damit einhergeht synthetischer Identitätsbetrug. Oftmals wirken einzelne Merkmale glaubwürdig, während die kombinierte Kundenidentität falsch oder irreführend ist. Daher versuchen Kriminelle und Betrüger, kompromittierte persönliche Daten auszunutzen, um Finanztransaktionen zu erzwingen. Sie verwenden diese Daten zusammen mit gefälschten oder erfundenen Informationen, um plausible Kundenprofile zu erstellen.
Synthetische Identitäten sind schwer zu verwalten, da einzelne Attribute die Validierung möglicherweise bestehen, die kombinierte Identität aber nie als reale Person existiert hat. Laut NIST dient die Identitätssicherungsstufe 2 dem Schutz von Kundentransaktionen vor solchen synthetischen Identitäten und Angriffen. Sie erfordert eine Identitätsauflösung, um festzustellen, ob die behauptete Identität tatsächlich mit einer realen und eindeutigen Person innerhalb der relevanten Bevölkerungsgruppe verknüpft ist.
3. Erweitern Sie die grundlegende biometrische Verifizierung um Lebenderkennung und Präsentationsangriffserkennung.
Die Gesichtserkennung hilft festzustellen, ob ein Antragsteller dem Bild oder Foto auf einem Ausweisdokument tatsächlich ähnelt. Die Ähnlichkeit des Gesichts allein reicht jedoch nicht aus, um die Identität eines Antragstellers zu beweisen. biometrische Interaktion ist während des Onboardings authentisch. Weitere zu berücksichtigende Variablen sind die Lebenderkennung und die Erkennung von Präsentationsangriffen.
Sie fügen eine weitere Sicherheitsebene hinzu, indem sie überprüfen, ob das Verifizierungssystem es mit einer echten Person zu tun hat und nicht mit einem gefälschten Bild, einer Replay-Anfrage oder einem anderen Spoofing-Versuch. Viele Betrüger nutzen KI-gestützte Systeme für ihre Betrugsmaschen. Daher müssen biometrische Kontrollen feststellen, wer die Person zu sein scheint und ob die Interaktion tatsächlich vertrauenswürdig ist.
4. Über die Dokumentenauthentifizierung hinausgehende Maßnahmen zur Erkennung von KYC-Betrug
Manchmal interagieren Kunden, selbst wenn sie gültige Nachweise vorlegen, auf ungewöhnliche Weise mit einem Dienst. Beispielsweise nutzen sie Geräte, Netzwerke oder Sitzungen, die sie normalerweise nicht verwenden würden. Dieser Faktor liefert zusätzliche Risikosignale, die Ausweisdokumente nicht erfassen können.
Echte Kunden können sich ändern Geräte, Reisen oder die Nutzung unterschiedlicher Netzwerke könnten potenziell technische Anomalien verursachen. Entscheidend ist jedoch, ob mehrere unterschiedliche Signale zusammen ein ausreichend hohes Risiko für eine eingehendere Untersuchung des Profils darstellen. Diese zusätzliche Ebene reduziert übersehene Betrugsversuche und Fehlalarme und sorgt so für eine dem Beweismaterial angemessene Risikobewertung.
5. Erkennen von Identitäten, Geräten und Attributen, die in verschiedenen Anwendungen wiederverwendet werden.
Manchmal wirkt ein einzelner Registrierungsversuch authentisch. Muster werden jedoch deutlicher, wenn Antragsteller dasselbe Gerät, dieselbe Telefonnummer, dieselben Dokumentendetails oder andere Merkmale verwenden, die bei vielen verschiedenen, nicht miteinander in Verbindung stehenden Kunden auftauchen. Hier kommen maschinelles Lernen, KI-Systeme und graphenbasierte Analysen zum Einsatz. Sie helfen, Cluster und wiederkehrende Beziehungen zu identifizieren, die bei Einzelprüfungen schwer zu erkennen wären. Diese Ergebnisse sollten bestehende Betrugsbekämpfungsrichtlinien und -untersuchungen unterstützen.
6. Achten Sie auf ungewöhnliche Onboarding-Geschwindigkeit.
Eine hohe Antragsfrequenz kann auf automatisierten oder koordinierten Betrug hindeuten, insbesondere wenn dasselbe Gerät, Netzwerk, dieselben Identitätsmerkmale oder dieselben Kontaktdaten innerhalb kurzer Zeit wiederholt auftauchen. In Mehrpersonenhaushalten oder an Arbeitsplätzen können Antragsteller jedoch auch sich überschneidende Signale erzeugen, die als verdächtiges Verhalten eingestuft werden könnten. Anstatt sich ausschließlich auf die Antragsfrequenz zu verlassen, sollte die Betrugserkennung im KYC-Verfahren die Antragshäufigkeit mit verschiedenen Beweismitteln kombinieren, bevor ein Risiko erkannt wird.
7. Prüfen Sie, ob die geografischen Signale konsistent sind.
Grenzüberschreitende Aktivitäten sind normalerweise nicht verdächtig. Beispielsweise könnte ein Kunde einen Reisepass eines Landes besitzen, in einem anderen leben und die Registrierung während einer Reise im Ausland abschließen. Hier wird die geografische Lage besonders dann relevant, wenn mehrere Signale widersprüchlich sind. Verschiedene Informationen wie die angegebene Adresse, das Ausstellungsland des Dokuments, der IP-Standort, die Gerätehistorie und spätere Transaktionsziele können gemeinsam ausgewertet werden. Dies hilft zu beurteilen, ob die gesamte Kundengeschichte glaubwürdig ist.
8. Identitätsbehauptungen durch unabhängige Beweise untermauern.
Vom Kunden bereitgestellte Informationen beweisen nicht, dass der Antragsteller die beanspruchte Identität besitzt oder kontrolliert. Wichtige Identitätsmerkmale sollten daher gegebenenfalls durch zuverlässige und unabhängige Nachweise belegt werden. Bei Einzelpersonen können dies amtliche Identitätsdaten und validierte Dokumente sein. Entscheidend ist, ob unabhängige Quellen dieselbe Identitätsgeschichte bestätigen, und nicht, ob die einzelnen Datenpunkte lediglich existieren.
9. Schwache Risikosignale für eine effektive KYC-Betrugserkennung kombinieren
Betrugssignale wirken einzeln betrachtet schwach. Beispielsweise können ein neues Gerät, eine ausländische IP-Adresse und eine kürzlich vergebene Telefonnummer echt sein. Treten diese Signale jedoch zusammen mit wiederholten Verifizierungsversuchen oder wiederverwendeten Identitätsmerkmalen auf, ändert sich das Risikobild. KI-gestützte Analysen können solche Kombinationen in großem Umfang aufdecken. Daher sind Compliance- und Betrugsbekämpfungsteams weiterhin dafür verantwortlich, wie sich die resultierende Risikobewertung auf den Kunden auswirkt.
10. Die Betrugserkennung im KYC-Verfahren darf nicht mit dem Onboarding des Kunden enden.
Betrugsrisiken können auch nach erfolgreichem Onboarding eines Kunden auftreten. Kontoübernahmen, Verhaltensänderungen, neue negative Medienberichte oder Informationen über politisch exponierte Personen (PEP), ungewöhnliche Transaktionen oder veränderte Kundenumstände können die ursprüngliche Risikobewertung beeinflussen. Kontinuierliches Monitoring stellt den Zusammenhang zwischen diesen späteren Signalen und den während des Onboardings erfassten Kundendaten her. Transaktionshistorie, erwartetes Verhalten und aktualisierte KYC-Informationen helfen Teams zu erkennen, wann die ursprüngliche Kundenrisikobewertung angepasst werden muss.
Wo die KYC-Betrugserkennung im gesamten Kundenlebenszyklus ihren Platz findet
Die Betrugserkennung im Rahmen des KYC-Verfahrens muss sich an die Art der Kundenbeziehung anpassen. Sie darf nicht auf eine einmalige Kontrolle beim Onboarding beschränkt sein, da das Risiko mit der Zeit zunimmt. Daher beantworten verschiedene Phasen des Prozesses unterschiedliche Fragen zur Identitätsprüfung, zum erwarteten Verhalten und zum sich verändernden Risiko von Finanzkriminalität.
Festlegung einer Identitätsbasislinie beim Onboarding
Zunächst bildet die Identifizierung und Verifizierung des Kunden die Grundlage. Dies kann beispielsweise zu Beginn des Kunden-Onboardings oder bei der Eröffnung eines Bankkontos erfolgen. Hierbei helfen Identitätsinformationen, Dokumente, biometrische Daten und andere Nachweise den Teams zu verstehen, wer ein Kunde tatsächlich ist und ob der Antragsteller plausibel mit der vorgelegten Identität in Verbindung gebracht werden kann.
Nutzen Sie die Sorgfaltspflicht gegenüber Kunden, um deren Risikokontext zu verstehen.
Die nächste Stufe ist die Kundenprüfung (Customer Due Diligence, CDD). Die CDD-Prüfung liefert Kontextinformationen zum Zweck einer Geschäftsbeziehung, zum geografischen Standort und zur Geschäftstätigkeit. Sie liefert außerdem detailliertere Angaben zu Eigentumsverhältnissen, erwarteten Transaktionen, politisch exponierten Personen (PEP) und anderen relevanten Faktoren der Finanzkriminalität. Dieser Kontext ist später unerlässlich, wenn Betrugssignale aussagekräftiger sind. Ungewöhnliche Transaktionen oder Verhaltensänderungen können der Schlüssel zum Verständnis normaler Kundenaktivitäten sein. Weitere Informationen finden Sie hier: Was ist Kunden-Due-Diligence (CDD)?
Bei erhöhtem Risiko ist eine verstärkte Sorgfaltspflicht anzuwenden.
Ähnlich, Erweiterte Due Diligence (EDD) Sie bietet zusätzlichen Schutz, wenn das Kunden- oder Transaktionsrisiko dies erfordert. Dies beinhaltet typischerweise die Sammlung weiterer Nachweise und die Überprüfung von Eigentümerstrukturen und Geschäftslizenzen. Auch Quelleninformationen werden berücksichtigt und ein deutlich intensiveres Monitoring angewendet. Ziel ist es, risikogerechte Maßnahmen zu ergreifen. Kundenprofile mit höherem Risiko rechtfertigen oft eine eingehendere Prüfung, doch die Anwendung dieser erweiterten Geldwäschebekämpfungsmaßnahmen auf alle Kunden wirkt sich auf die Betriebskosten, die Kundenabwanderung und die Rate falsch positiver Ergebnisse aus.
Neubewertung von Risiken und Finanzkriminalität durch kontinuierliche Überwachung
Laufende Überwachung Dies hilft dabei, festzustellen, wann das Kundenverhalten, Transaktionen, Eigentumsverhältnisse oder andere Risikofaktoren nicht mehr mit dem ursprünglichen Finanzverhalten des Profils übereinstimmen. Anstatt die Kundenaufnahme als endgültige KYC-Entscheidung zu betrachten, können Unternehmen mithilfe des Monitorings ermitteln, wann Kundeninformationen aktualisiert, Risiken neu bewertet oder zusätzliche Sorgfaltsprüfungen erforderlich sind.
Fallstudie: Echte Identitäten, gefälschte Dokumente
Im Juni 2025, acht Personen in Puerto Rico Sie wurden wegen mutmaßlichen Betrugs und einer schweren Verschwörung zum Identitätsdiebstahl angeklagt. Die Angeklagten sollen Identitätsdaten von Opfern gestohlen und Hunderte gefälschter Führerscheine aus Puerto Rico hergestellt haben. Diese enthielten unterschiedliche Kombinationen aus Namen, Geburtsdaten und Führerscheinnummern der Opfer sowie Fotos von Mitgliedern der mutmaßlichen Verschwörung.
Verknüpfen Sie den Präsentator mit der beanspruchten Identität
Der mutmaßliche Betrug beruhte nicht ausschließlich auf erfundenen Identitäten. Laut Staatsanwaltschaft wurden echte Opferdaten mit gefälschten Führerscheinen vermischt, die Fotos mutmaßlicher Komplizen enthielten. Dies verdeutlicht den zentralen Unterschied bei der Aufdeckung von KYC-Betrug: Gültige Identitätsdaten beweisen nicht, dass die Person, die sie vorlegt, der rechtmäßige Inhaber ist.
Ergebnisse
Acht Personen wurden wegen Verschwörung und schweren Identitätsdiebstahls angeklagt.
Die Staatsanwaltschaft behauptete, dass Hunderte von gefälschten Lizenzen erstellt worden seien.
Bei diesem Schema wurden echte Opferinformationen mit verschiedenen Fotos kombiniert.
Schutz des Kundenerlebnisses
Mehr Betrugsprüfungen bedeuten nicht automatisch eine bessere Betrugsprävention. Die Anwendung desselben Prüfstandards auf alle Antragsteller kann zu mehr Fehlalarmen, manuellen Überprüfungen, Antragsabbrüchen und höheren Betriebskosten führen. Darüber hinaus sinkt die Kundenzufriedenheit insgesamt.
Eine verbesserte Risikosegmentierung und ein proaktiver Ansatz führen zu intelligenteren Reibungsverlusten. Kunden mit geringem Risiko können automatisierte Prüfungen durchlaufen, unklare Fälle werden einer eingehenderen Überprüfung unterzogen und Fälle mit höherem Risiko werden einer detaillierteren Untersuchung zugeführt. Ziel ist ein dem jeweiligen Sachverhalt angemessenes Maß an Reibungsverlusten.
KYC-Betrugsprävention funktioniert am besten als mehrschichtiges System.
Die besten und umfassendsten Rahmenwerke kombinieren verschiedene Verifizierungsverfahren wie Identitätsprüfung, biometrische Verifizierung und Sorgfaltsprüfungen. Dokumente können beispielsweise eine Art von Vertrauen schaffen, während biometrische Nachweise eine andere Art begründen. Ebenso liefert die Kundenzufriedenheitsprüfung (CDD) Kontextinformationen, und die kontinuierliche Überwachung deckt Risiken auf, die erst später sichtbar werden.
Ein mehrstufiges KYC-Betrugspräventionsmodell, das Terrorismusfinanzierung verhindert, unterstützt Unternehmen und andere Finanzinstitute bei der Überprüfung von Identitäten und Finanzberichten. Es hilft außerdem, jegliche Form von Identitätsbetrug, Geldwäsche oder anderen illegalen Transaktionen oder Straftaten zu erkennen, die in verschiedenen Phasen des gesamten Kundenlebenszyklus auftreten können.
Die wichtigsten Erkenntnisse
Ein echtes Dokument beweist nicht, ob der Antragsteller tatsächlich Inhaber der Identität ist.
Synthetische Identitäten enthalten einzeln glaubwürdige, aber in ihrer Gesamtheit irreführende Daten.
Schwache Betrugsrisikosignale Sie gewinnen an Bedeutung, wenn sie gemeinsam statt einzeln bewertet werden.
KYC-Betrugserkennung muss nach dem Onboarding-Prozess mit den Kundenrisikoänderungen erfolgen.
Bessere Risikosegmentierung kann die Betrugsprävention stärken, ohne dabei zu viele Hürden einzuführen.
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Zusammenfassend unterstützt ComplyCube Unternehmen dabei, Identitätsprüfung, Dokumentenprüfung, biometrische Kontrollen und Geldwäscheprüfung in modulare KYC-Prozesse zu integrieren. Lernen Sie, einen mehrstufigen Ansatz zur Betrugserkennung im KYC-Bereich zu entwickeln, der sensible Daten schützt und das Kunden-Onboarding unterstützt.
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Häufig gestellte Fragen
Kann ein Kunde die KYC-Prüfung bestehen und trotzdem Betrug begehen?
Ja. Ein echtes Dokument, ein erfolgreicher biometrischer Abgleich oder gültige Kundendaten garantieren nicht, dass alle Elemente des Antrags vertrauenswürdig sind. Eine effektive Betrugserkennung im KYC-Verfahren bewertet Identitätsnachweise zusammen mit Geräte-, Verhaltens-, Kontext- und laufenden Risikosignalen.
Wie verbessert KI-gestütztes KYC die Betrugserkennung?
KI-Modelle können große Mengen an Identitäts-, Biometrie-, Verhaltens-, Geräte- und Anwendungsdaten analysieren, um Zusammenhänge und Anomalien zu erkennen, die mit festen Regeln möglicherweise übersehen werden, während gleichzeitig Transaktionsmuster verfolgt werden. Die Modelle funktionieren am besten, wenn die Ergebnisse nachvollziehbar bleiben und im Rahmen von Betrugsrichtlinien und menschlicher Aufsicht agieren.
Warum muss die Betrugserkennung im KYC-Verfahren auch nach dem Onboarding fortgesetzt werden?
Das Kundenrisiko kann sich nach der Kontoeröffnung aufgrund von Kontoübernahmen, Verhaltensänderungen, ungewöhnlichen Transaktionen oder neu identifizierten Risiken durch Finanzkriminalität verändern. Kontinuierliches Monitoring hilft Unternehmen, Kunden neu zu bewerten, wenn deren spätere Aktivitäten nicht mehr dem ursprünglichen Risikoprofil entsprechen.
Wie können Finanzinstitute die Anzahl falsch positiver KYC-Ergebnisse reduzieren?
Finanzinstitute können Fehlalarme reduzieren, indem sie mehrere unabhängige Signale kombinieren, anstatt einzelne Anomalien als Betrugsbeweis zu werten. Risikobasierte Schwellenwerte und eine verstärkte Überprüfung ermöglichen eine eingehendere Untersuchung von Kunden mit stärkeren Risikohinweisen.
Wie kann ComplyCube die Betrugserkennung im KYC-Verfahren verbessern?
ComplyCube kombiniert Identitätsprüfung, verschiedene Screening-Verfahren und konfigurierbare Workflows, um Unternehmen bei der Erkennung von Betrugssignalen im Onboarding- und Monitoring-Prozess zu unterstützen. Dadurch können Firmen strenge Kontrollen implementieren, die den globalen regulatorischen Rahmenbedingungen in risikoreichen Gebieten entsprechen und gleichzeitig den Aufwand für echte Kunden angemessen halten.
