#581: Mensch und Modell: Die neue Guardrail im Fraud Management

14. August 2026 · 19 Min.

Carmen Hoacker: Effektive Betrugsprävention setzt auf das Zusammenspiel von Mensch und KI‑Modell als Guardrail — Mensch liefert Intuition und Kontext, Modelle Skalierung und Geschwindigkeit.

Carmen Hoacker (Risk Ident) erklärt, wie KI Betrug sowohl erleichtert (Deepfakes, Voice Cloning, synthetische Identitäten) als auch bei der Erkennung hilft. Sie betont, dass menschliche Intuition, psychologisches Kontextverständnis und kreative Problemlösung durch keine KI vollständig ersetzt werden können. Stattdessen plädiert sie für ein Zusammenwirken: Menschen korrigieren, betreuen und formen die Modelle, die wiederum Daten schnell skalieren und Muster erkennen. Praktische Beispiele sind die Erkennung von Friendly/First‑Party‑Fraud und die Zusammenarbeit mit Data‑Science‑Teams.

Zahlen & Fakten

99 %

Anteil an speziellen, engagierten Menschen, mit denen sie zusammenarbeitet

20 Jahre

Hoackers Erfahrung in der Betrugsprävention

15 Jahre

davon die meiste Zeit in den USA gearbeitet

Weitere 3 Zahlen & Fakten anzeigen

4 Jahre

seit vier Jahren bei Risk Ident als Beraterin

20 Minuten

gewünschte Vortragsdauer, an die sie sich gehalten hat

30 Leute

Beispielhafte Zahl: Firmen brauchen nicht 30 Leute, aber Fachpersonal

Diese Folge steckt voller Zahlen – neugierig?

Themen & Erkenntnisse

KI als Werkzeug und Risiko im Betrug · ab 01:31: KI verstärkt sowohl Betrug (Deepfakes, synthetische IDs) als auch die Erkennung durch schnelle Muster‑ und Link‑Analysen.

Der Mensch und sein 'sechster Sinn' im Fraud‑Management · ab 04:47: Menschliche Intuition liefert Kontext und korrigiert KI‑Fehler; Psychologie ist wichtig für valide Entscheidungen.

Mensch mit Modell als Guardrail – Praxis und Use‑Cases · ab 07:34: Kombination aus Expertenwissen und ML schafft Guardrails, z.B. gegen Friendly Fraud durch Feature‑Engineering und menschliches Feedback.

Wer spricht

Carmen HoackerGAST

Carmen Hoacker ist Beraterin bei Risk Ident und arbeitet seit fast 20 Jahren in der Betrugsprävention, davon nahezu 15 Jahre in den USA. Sie fokussiert sich auf die Schnittstelle von KI, Psychologie und Fraud‑Prevention, gibt Praxisbeispiele (z. B. Friendly Fraud) und plädiert für Mensch‑mit‑Modell‑Ansätze zur effektiveren Betrugsabwehr.

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