Betrugsverluste auf 442 Milliarden US-Dollar geschätzt: Wie KI das Drehbuch des Betrugs verändert

Online-Betrug hat sich zu einem kriminellen Geschäft entwickelt, dessen Volumen in Hunderten Milliarden US-Dollar gemessen wird.

Der Bericht der Global Anti-Scam Alliance (GASA) aus dem Jahr 2025 schätzt die Verluste durch Betrugsmaschen in den zwölf Monaten vor der im März 2025 durchgeführten Befragung in 42 untersuchten Ländern auf 442 Milliarden US-Dollar. Unabhängig davon erklärt GASA, dass Betrüger KI einsetzen, um ihre Aktivitäten überzeugender, gezielter und skalierbarer zu machen.

Für Banken, Zahlungsunternehmen und Onlineplattformen besteht die Herausforderung darin, Täuschung zu erkennen, bevor aus einem überzeugenden Gespräch eine kostspielige Zahlung wird.

KI kann weitere Teile einer Betrugsoperation automatisieren

GASAs politische Agenda für 2026 fordert ein Eingreifen, bevor Opfer Geld senden. Von Finanzdienstleistern und Technologieplattformen wird dabei erwartet, eine größere Rolle bei der Prävention zu übernehmen.

Eine separate GASA-Analyse zu KI-gestütztem Betrug zeigt, dass Betrüger KI nutzen, um ihre Aktivitäten zu skalieren und Interaktionen überzeugender und gezielter zu gestalten. Generative Tools können bei Sprache, Identitätsvortäuschung und der Erstellung von Inhalten helfen und so einen Teil der manuellen Arbeit hinter jedem Kontakt reduzieren.

Durch die Imitation von Stimmen gelangt das Risiko in Telefonanrufe. Betrugsmaschen mit KI-Stimmenklonen können eine dem Opfer bekannte Person imitieren und vertraute Audioaufnahmen damit als unzuverlässigen Identitätsnachweis entlarven. Das Klonen von Gesichtern bei Videoanrufen kann dasselbe auf dem Bildschirm bewirken und auch eine visuelle Bestätigung unzuverlässig machen.

Die Automatisierung lässt andere Teile der Betrugsoperation jedoch unangetastet. Betrügergruppen benötigen Möglichkeiten, Geld einzusammeln, die Erlöse weiterzuleiten und ihre Infrastruktur nach dem Kontakt mit einem Opfer weiter zu betreiben.

Betrügernetzwerke waren schon vor den neuesten KI-Tools lukrativ

Der Bericht Shadow Figures von Global Financial Integrity verweist auf eine frühere Schätzung, wonach Betrugsoperationen in Kambodscha, Laos und Myanmar jährlich rund 43,8 Milliarden US-Dollar stehlen – entsprechend etwa 40 % des gemeinsamen Bruttoinlandsprodukts dieser Länder. Zu den regionalen Aktivitäten gehören Anlagebetrug und Liebesbetrug. GFI bringt die Betrugswirtschaft außerdem mit Menschenhandel und organisierter Kriminalität in Verbindung.

Unabhängig davon zeigt ein KI-Deepfake-Liebesbetrug über 431.000 US-Dollar , wie Identitätsvortäuschung für ein einzelnes Opfer zu erheblichen Verlusten führen kann.

Erlöse können über Banken und Kryptowährungsplattformen fließen, während Überweisungs-Apps oder Geschenkkarten weitere Wege über Ländergrenzen hinweg bieten. Diese Bewegungen können die Rückholung erschweren, wenn gestohlenes Geld mehrere Finanzsysteme durchläuft, bevor es sein Ziel erreicht.

Die Erkenntnisse von eWeek: Auf ältere Amerikaner entfallen fast 40 % der KI-bezogenen Verluste

eWeek analysierte den Bericht des Internet Crime Complaint Center aus dem Jahr 2025 des FBI und stellte ein deutliches Altersgefälle bei Beschwerden mit Angaben zu KI-Bezug fest.

Jede siebte KI-bezogene Beschwerde stammte von einer Person im Alter von 60 Jahren oder älter, doch auf diese Gruppe entfielen fast zwei von fünf verlorenen US-Dollar. Der durchschnittliche Verlust pro Beschwerde lag bei über 112.000 US-Dollar und damit fast dreimal so hoch wie der Gesamtwert. Das IC3 stuft diese Beschwerden als KI-bezogen ein, weil KI im gemeldeten Vorfall vorkommt. Die Kategorie ordnet jedoch nicht jeden verlorenen US-Dollar spezifisch der KI zu.

Der Vergleich zeigt deutlich höhere durchschnittliche Verluste bei Beschwerden von Menschen ab 60 Jahren. Er belegt nicht, ob KI diese Verluste erhöht hat oder ob einige ungewöhnlich teure Fälle den Unterschied verursacht haben. Für Teams zur Betrugsprävention sprechen die Ergebnisse dafür, bei der Bewertung von Zahlungsrisiken neben dem Beschwerdevolumen auch die mögliche Verlusthöhe zu untersuchen.

Das Volumen zeigt, wie häufig Betrug auftritt. Die Verlusthöhe zeigt, wo sich der finanzielle Schaden konzentriert.

Wenn Sie bei einer Bank, einem Zahlungsunternehmen, einem Telekommunikationsanbieter oder einer Onlineplattform Betrugskontrollen betreiben, verschärfen Sie die Prüfungen bei Zahlungen mit hohen Beträgen.

1. Erstmalige Empfänger hoher Beträge erneut prüfen. Vergleichen Sie die Überweisung mit der üblichen Zahlungshistorie des Kunden und bestätigen Sie die Anfrage über einen separaten Kanal.
2. Verlassen Sie sich nicht allein auf Stimme oder Video. Betrugsmaschen mit KI-Stimmenklonen können eine Person imitieren, der ein Kunde vertraut. Vertraute Audioaufnahmen oder ein wiedererkennbares Gesicht sollten daher nicht ausreichen, um eine Zahlung zu genehmigen.
3. Plötzliche Änderungen im Zahlungsverhalten eskalieren. Wenn ein Kunde nach wochenlangem Onlinekontakt oder einer neuen Beziehung eine sechsstellige Summe bewegt, halten Sie die Überweisung an und prüfen Sie, wer sie angefordert hat und warum.

Teams können außerdem verhinderte Verluste erfassen sowie die Anzahl verdächtiger Überweisungen hoher Beträge, die vor der Abwicklung gestoppt werden, und die Geschwindigkeit, mit der Gelder nach einer fehlerhaften Zahlung zurückgeholt werden. So können Teams zur Betrugsprävention beurteilen, ob ihre Kontrollen tatsächlich die kostspieligsten Verluste verhindern.

Mehr KI-News: Ein Anthropic-Test lief aus dem Ruder , als Claude ein echtes Formular zu einem ungelösten Polizeifall wie eine Übungsaufgabe behandelte und falsche Angaben einreichte.