Doppelfinanzierung von Rechnungen bankenübergreifend erkennen
Sektor: Tertiärer Sektor · Branche: Banken und Finanzdienstleister · Unternehmen: e& enterprise (vormals Etisalat Digital) · Reifegrad: production
Der Telekommunikationskonzern e& enterprise, vormals Etisalat Digital, betreibt gemeinsam mit der First Abu Dhabi Bank und Avanza Innovations die landesweite Plattform UAE Trade Connect gegen Rechnungsbetrug. Jede angeschlossene Bank stellt über einen eigenen Netzwerkknoten Rechnungsmerkmale ein, die eine KI-gestützte Prüfengine gegen alle übrigen Einreichungen auf Duplikate abgleicht, ohne dass Kundendaten zwischen den Wettbewerbern offengelegt werden. Die Plattform ging im April 2021 mit sieben Geschäftsbanken live und prüfte im ersten Betriebsjahr Rechnungen im Volumen von rund zehn Milliarden Dirham.
Beschreibung
Der Telekommunikationskonzern e& enterprise betreibt gemeinsam mit der First Abu Dhabi Bank und Avanza Innovations eine landesweite Plattform, über die Banken in den Vereinigten Arabischen Emiraten Rechnungsbetrug erkennen. Beim Rechnungsdiskont reicht ein Unternehmen dieselbe Rechnung bei mehreren Banken ein, und weil Banken aus Wettbewerbs- und Datenschutzgründen keine Kundendaten teilen, fällt das erst auf, wenn der Schaden eingetreten ist. Über die gemeinsame Plattform stellt jede Bank nur Rechnungsmerkmale ein und erhält als Ergebnis eine Betrugseinschätzung, ohne die Geschäftsdaten der Wettbewerber zu sehen.
Die Plattform wurde im Juli 2020 angekündigt und ging im April 2021 mit sieben Geschäftsbanken landesweit in Betrieb: Commercial Bank International, Commercial Bank of Dubai, Emirates NBD, First Abu Dhabi Bank, Mashreq Bank, National Bank of Fujairah und RAKBANK. Im Steuerungskreis ist neben diesen Banken die Zentralbank der Vereinigten Arabischen Emirate vertreten, was der Plattform ihren landesweiten Charakter gibt. Technisch nimmt jede Bank über einen eigenen Knoten an einem zugangsbeschränkten Register teil und stellt dort Rechnungsmerkmale ein, nicht jedoch die vollständigen Kundendaten. Eine KI-gestützte Prüfengine gleicht jede Einreichung gegen alle übrigen sowie gegen externe Quellen auf Duplikate und Auffälligkeiten ab und gibt den Banken ausschließlich das Prüfergebnis zurück. Im ersten Betriebsjahr wurden auf diesem Weg Rechnungen im Volumen von rund zehn Milliarden Dirham, umgerechnet etwa 2,7 Milliarden US-Dollar, auf Doppelfinanzierung geprüft. Der Fall zeigt, dass Wettbewerber gemeinsam Betrug bekämpfen können, wenn die Architektur von vornherein datensparsam ausgelegt ist.
Perspektiven
Perspektive B2B — Unternehmen
Für Banken und andere Finanzierer bietet das Modell eine Antwort auf ein Problem, das sich im Alleingang nicht lösen lässt: Betrugsmuster werden erst im Zusammenspiel mehrerer Institute sichtbar. Unternehmen in anderen Branchen mit vergleichbaren Mehrfacheinreichungen, etwa in der Versicherungswirtschaft oder bei Fördermitteln, können das datensparsame Konsortialmuster übertragen.
Perspektive Mitarbeitende
In der Kreditprüfung und im Trade-Finance-Geschäft tritt ein automatisierter Prüfschritt an die Stelle von Stichproben und Erfahrungswissen. Betrugsanalysten arbeiten stärker an auffälligen Mustern, und Datenschutzfunktionen müssen die Datensparsamkeit der eingestellten Merkmale dauerhaft sicherstellen.
Vorteile
Allgemein
- Doppelfinanzierung wird vor der Auszahlung statt erst nach Eintritt des Schadens erkannt.
- Banken behalten ihre Kundendaten, weil nur Prüfmerkmale eingestellt werden.
- Im ersten Betriebsjahr wurden Rechnungen im Volumen von rund zehn Milliarden Dirham geprüft.
- Die Einbindung der Zentralbank im Steuerungskreis gibt der Plattform landesweite Verbindlichkeit.
B2B — Unternehmen
- Geringere Ausfälle aus Rechnungsbetrug im Finanzierungsgeschäft.
- Ein übertragbares Muster für wettbewerbsneutralen Datenaustausch zwischen Konkurrenten.
Mitarbeitende
- Automatisierte Vorprüfung statt manueller Stichproben.
- Klarere Grundlage für Entscheidungen in der Kreditprüfung.
Herausforderungen
Allgemein
- Der Nutzen entsteht erst, wenn ein relevanter Teil der Banken eines Marktes teilnimmt.
- Die Balance zwischen aussagekräftigen Prüfmerkmalen und Datensparsamkeit muss laufend gehalten werden.
- Eine KI-gestützte Prüfung erzeugt Fehlalarme, die von Analysten bewertet werden müssen.
B2B — Unternehmen
- Konkurrierende Institute müssen sich auf gemeinsame Governance und Datenstandards einigen.
Mitarbeitende
- Datenschutzfunktionen müssen dauerhaft überwachen, welche Merkmale eingestellt werden.
Technologische Grundlage
UAE Trade Connect kombiniert ein zugangsbeschränktes Register, in dem jede Bank über einen eigenen Knoten teilnimmt, mit einer KI-gestützten Prüfengine für den Abgleich der eingestellten Rechnungsmerkmale. Ein verteiltes Register ist hier der Schlüssel, weil konkurrierende Banken gemeinsam Betrug erkennen wollen, ohne einander Einblick in ihre Kundenbeziehungen zu geben.
Umsetzungsbeispiele
UAE Trade Connect als landesweites Prüfnetz gegen Rechnungsbetrug (e& enterprise (vormals Etisalat Digital), Banken und Finanzdienstleister)
e& enterprise betreibt gemeinsam mit der First Abu Dhabi Bank und Avanza Innovations eine landesweite Plattform, auf der Banken Rechnungen auf Doppelfinanzierung prüfen. Sieben Geschäftsbanken nehmen über eigene Netzwerkknoten teil.
Quellen: UAE trade finance platform goes live with invoice fraud solution · First Abu Dhabi Bank, Etisalat launch UAE trade finance blockchain · Blockchain anti-fraud platform UAE Trade Connect processes $2.7 billion · UAE Trade Connect blockchain platform to combat financial fraud launched
Tags
Betrugsprävention, Handelsfinanzierung, Bankenkonsortium, Datensparsamkeit, Künstliche Intelligenz
Quellen
- UAE trade finance platform goes live with invoice fraud solution — Global Trade Review, Artikel
- First Abu Dhabi Bank, Etisalat launch UAE trade finance blockchain — Ledger Insights, Artikel
- Blockchain anti-fraud platform UAE Trade Connect processes $2.7 billion — Ledger Insights, Artikel
- UAE Trade Connect blockchain platform to combat financial fraud launched — Telecom Review Middle East, Artikel