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Als Australiens größte Bank sah sich CBA zunehmenden Betrugs- und Scam-Bedrohungen gegenüber, wobei Kunden erhebliche finanzielle Verluste erlitten. Betrüger nutzten schnelle digitale Zahlungen wie PayID aus, bei denen nicht übereinstimmende Empfängernamen zu unumkehrbaren Überweisungen führten. Traditionelle Erkennungssysteme hinkten hinter komplexen Angriffen her, was zu hohem Kundenschaden und regulatorischem Druck führte.[1]
Parallel dazu waren die Contact Center überlastet und bearbeiteten Millionen von Anfragen zu Betrugswarnungen und Transaktionen. Das führte zu langen Wartezeiten, steigenden Betriebskosten und angespannten Ressourcen. CBA benötigte proaktive, skalierbare KI, um in Echtzeit einzugreifen und gleichzeitig die Abhängigkeit von menschlichen Agenten zu reduzieren.[2]
CBA setzte einen hybriden KI-Stack ein, der Maschinelles Lernen zur Anomalieerkennung und generative KI für personalisierte Warnungen kombiniert. NameCheck überprüft Empfängernamen gegen PayID in Echtzeit und warnt Nutzer bei Abweichungen. CallerCheck authentifiziert eingehende Anrufe und blockiert Nachahmungs-Betrugsversuche. In Partnerschaft mit H2O.ai implementierte CBA von GenAI angetriebene prädiktive Modelle zur Scam-Intelligence.[3]
Ein KI-virtueller Assistent in der CommBank-App bearbeitet Routineanfragen, generiert natürliche Antworten und eskaliert komplexe Fälle. Die Integration mit Apate.ai liefert nahezu in Echtzeit Scam-Intelligence und verbessert das proaktive Blockieren über alle Kanäle hinweg.[6]
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CBAs KI-Reise begann mit der Einführung von sechs KI-Governance-Prinzipien, die eine ethische Implementierung in der Betrugserkennung und im Kundenservice sicherstellten. Die frühe Einführung von H2O.ai's GenAI und prädiktivem ML zielte auf die Echtzeit-Verhinderung von Scams ab und wurde in Zahlungssysteme sowie die Mobile-App integriert.[2] Partnerschaften wie Apate.ai (gestartet Juni 2025) ergänzten die Lösung um Cyber-Intelligence für dynamisches Blockieren von Bedrohungen. Australiens erstes nahezu in Echtzeit arbeitendes Scam-Intel-System verarbeitet Warnungen innerhalb von Sekunden.[6]
NameCheck, eingeführt 2023, nutzt ML-Modelle, um PayID-Namen mit Transaktionsdetails abzugleichen und über 95 % der Abweichungen zu markieren, bevor Gelder transferiert werden. CallerCheck setzt Stimmerkennung und GenAI ein, um Anrufer zu verifizieren und Nachahmungsversuche durch App-Push-Benachrichtigungen zu reduzieren. Diese Tools nutzen generative KI für kontextuelle Warnungen, z. B. ‚Der Empfängername stimmt nicht überein – möchten Sie vorsichtig fortfahren?‘[1][5]
Der GenAI-gestützte virtuelle Assistent, der Ende 2024 über kundenorientierte Messaging-Funktionen eingeführt wurde, bearbeitet über 40 % der Anfragen autonom mithilfe von natürlicher Sprachverarbeitung. Er ist mit dem Backend-ML für Betrugsprüfungen integriert und reduziert Eskalationen. Umsetzungszeitplan: Pilot 2023, vollständige Einführung bis Mitte 2024, mit kontinuierlichem Modelltraining auf anonymisierten Daten.[0]
Zu Beginn gab es Herausforderungen wie Datenschutz-Compliance unter den CDR-Regeln und Modellgenauigkeit bei vielfältigen Scam-Mustern. CBA begegnete dem mit federated learning und Mensch-in-der-Schleife-Validierung und erreichte eine robuste Verfügbarkeit von 99 %. Die Skalierbarkeit wurde durch eine cloud-native Architektur sichergestellt, die Millionen von Transaktionen täglich verarbeitet.[3][4]
Bis 2025 deckt die KI 100 % der digitalen Zahlungen ab. Zukünftige Phasen beinhalten die Beschleunigung der Kreditbearbeitung (schon schnellere Genehmigungen) und KI-Tools für Kleinunternehmen. Über Dashboards überwachte Kennzahlen zeigen anhaltende Rückgänge bei Betrugstrends.[5]
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