Feedzai RiskFM: KI-Grundmodell soll Finanzkriminalität bekämpfen

Das Unternehmen Feedzai stellt RiskFM vor, ein branchenweit neues tabellarisches Grundmodell zur Echtzeiterkennung von Betrug und Geldwäsche. Es nutzt globale Datensätze und soll veraltete Sicherheitssysteme ablösen.

Das KI-Unternehmen Feedzai stellt mit RiskFM ein branchenweit neues Grundmodell für Finanzdaten vor. Es soll Betrug und Geldwäsche global und in Echtzeit erkennen.

Das Risk Foundation Model (RiskFM) ist das erste sogenannte Tabular Foundation Model, das speziell für Finanzdaten und Risikoentscheidungen entwickelt wurde. Es markiert einen technologischen Wendepunkt. Globale Finanzinstitute könnten damit Betrug, Geldwäsche und andere illegale Finanzaktivitäten grundlegend neu bekämpfen. Das Modell will die gesamte Lebensdauer von Finanzkriminalität abdecken – eine Antwort auf immer raffiniertere digitale Betrugsmethoden.

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Abschied von veralteten Sicherheitssystemen

RiskFM bedeutet einen fundamentalen Bruch mit jahrzehntealten Methoden. Bisher setzten Banken und Kreditinstitute auf starre regelbasierte Systeme oder manuell angepasste KI-Modelle. Diese kommen mit der rasanten Evolution der Finanzkriminalität kaum noch mit.

Das neue Modell ist ein einheitliches „Frontier-Modell“ für Betrugserkennung, Anti-Geldwäsche (AML) und Risikomanagement. Im Gegensatz zu früheren Versuchen, die oft auf Kartendaten beschränkt waren, nutzt RiskFM einen einzigartig breiten und tiefen globalen Datensatz. Es wurde mit diversen Daten trainiert: von Kunden-Onboarding über Zahlungshistorien bis zu AML-Arbeitsabläufen. So soll es neue Bedrohungen mit bisher unerreichter Präzision und Geschwindigkeit identifizieren und sich anpassen können.

Die besondere Herausforderung von Transaktionsdaten

Während große Sprachmodelle (LLMs) bei Text, Audio und Video erfolgreich sind, stellen Finanztransaktionen eine grundlegend andere Herausforderung dar. Sprache und Bilder folgen Regeln wie Grammatik oder Pixel – das nächste Wort ist relativ vorhersehbar. Finanzdaten hingegen sind tabellarisch und extrem volatil.

„Aufeinanderfolgende Transaktionen sind deutlich weniger vorhersehbar als das nächste Wort in einem Satz“, erklärt Pedro Bizarro, Chief Science Officer von Feedzai. Konsumgewohnheiten, Zahlungsmethoden und Betrugstaktiken ändern sich ständig. RiskFM adressiert dies mit einer tabellarischen Grundarchitektur, die Muster in Milliarden von Datenpunkten erkennt – ohne den manuellen Aufwand früherer Software-Generationen. Die Genauigkeit bleibt auch bei sich in Echtzeit ändernden kriminellen Taktiken hoch.

Globale Skalierung und vernetzte Sicherheit

Eine Schlüsselfunktion von RiskFM ist die Integration von Daten aus dem gesamten Finanzökosystem. Das Modell arbeitet nicht nur mit den isolierten Daten einer einzelnen Bank, sondern nutzt Feedzais globales Netzwerk. Dieses verarbeitet ein jährliches Zahlungsvolumen von über 70 Milliarden Euro.

Der Trainingsdatensatz umfasst alle Transaktionstypen: von klassischen Überweisungen bis zu digitalen Wallets. Durch die Analyse von „Segment-of-One“-Profilen – die bei einer großen Bank bis zu 150 Milliarden Datenpunkte umfassen können – entwickelt RiskFM ein hochdifferenziertes Verständnis legitimen Verhaltens. Dies ist entscheidend, um falsch-positive Meldungen zu reduzieren, die Compliance-Teams seit langem belasten. Indem es zwischen einem ungewöhnlichen, aber legitimen Kauf und einem echten Betrug besser unterscheidet, verbessert das Modell die Kundenerfahrung bei hohen Sicherheitsstandards.

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Strategischer Rückenwind und globale Initiativen

Der Launch folgt einer Phase schnellen Wachstums. Ende 2025 sicherte sich Feedzai eine Finanzierungsrunde über 75 Millionen Euro. Die Bewertung liegt nun bei rund zwei Milliarden Euro. Das Geld fließt in KI-Abwehrtechnologien der nächsten Generation.

Zudem wurde Feedzai kürzlich von der Europäischen Zentralbank ausgewählt, um die Betrugsprävention für den digitalen Euro zu unterstützen. Auf dem Global Fraud Summit in Wien Mitte März 2026 verpflichtete sich das Unternehmen, internationale Initiativen von UNODC und Interpol zu unterstützen. Dazu gehört die Demokratisierung der Betrugsprävention durch KI-gestützte Federated-Learning-Dienste und die Community-Plattform „Feedzai Fusion“. „Betrug ist mehr als eine Zahl in der Bilanz“, betont CEO Nuno Sebastião und verweist auf die verheerenden persönlichen und wirtschaftlichen Folgen.

Marktkontext und „RiskOps“-Bewegung

Mit RiskFM positioniert sich Feedzai an der Spitze der „RiskOps“-Bewegung – ein unternehmenseigener Begriff für einen vereinheitlichten Ansatz im Risikomanagement. Da Kriminelle zunehmend generative KI nutzen, muss auch die Verteidigung sich weiterentwickeln. Der Wechsel zu Foundation-Modellen in der Finance-Branche ähnelt der Transformation im Bereich der Sprach-KI.

Während traditionelle Modelle bei neuen Betrugstrends wochenlang für ein Retraining brauchen, können Foundation-Modelle wie RiskFM viel schneller feinjustiert werden. Diese Agilität wird zum Wettbewerbsvorteil. Jüngste Partnerschaften, wie die mehrjährige Vereinbarung mit der portugiesischen Novobanco Anfang März, zeigen die wachsende Nachfrage großer europäischer Banken nach KI-nativen Plattformen.

Ausblick: Neue Benchmarks für die Finanzbranche

Die Einführung von RiskFM dürfte einen neuen Maßstab setzen. Je mehr Institute von veralteten Insellösungen auf einheitliche Grundmodelle umsteigen, desto höher werden die Hürden für Finanzkriminelle. Feedzai pfant, die Fähigkeiten von RiskFM weiter auszubauen, mit Fokus auf verbesserte Datenschutztechnologien und die Integration neuer Digitalwährungen.

Gleichzeitig expandiert das Unternehmen in Nordamerika, gestärkt durch seinen neuen Hauptsitz in New York. Angesichts der doppelten Herausforderung aus digitalem Wandel und ausgefeiltem Cybercrime werden spezialisierte tabellarische Grundmodelle wie RiskFM wahrscheinlich zentral für die Stabilität der globalen Wirtschaft. Branchenexperten rechnen in den nächsten 12 bis 24 Monaten mit einer breiten Adoption, da Banken diese KI-Tools nutzen wollen, um ihre Kunden zu schützen und strengeren globalen Vorschriften zu entsprechen.