Arab National Bank, ejada Systems und IBM
Der Aufstieg des digitalen Bankwesens und des E-Commerce hat nicht nur zu einer großen Bequemlichkeit für die Kunden geführt, sondern auch neuen Bedrohungen Tür und Tor geöffnet. Betrüger versuchen nun, digitale Kanäle auszunutzen, und die Verfolgung von Finanzbetrug ist schwieriger geworden. Um dieser neuen Welle von Finanzkriminalität entgegenzuwirken, hat die Saudi Arabian Monetary Authority (SAMA), die Zentralbank des Königreichs Saudi-Arabien, eine Reihe von Richtlinien mit dem Titel „Counter-Fraud Framework” herausgegeben. Dieses Framework verpflichtet die Banken im Königreich, robuste Maßnahmen zur Betrugserkennung und -prävention für Bargeld- und bargeldlose Transaktionen zu ergreifen.
Um die neuen Vorschriften zu erfüllen, beschloss die Arab National Bank (anb), ihre Fähigkeiten zur Betrugserkennung zu verbessern. Obwohl die Bank bereits über Maßnahmen zur Betrugsbekämpfung verfügte, fehlte es ihr an umfassenden Fähigkeiten zur Betrugserkennung, was zu einer verminderten Produktivität ihres Compliance-Teams führte.
Khurram Inayat, Portfoliomanager bei anb, sagt: „Wir hatten nur begrenzte Möglichkeiten, umfassende Analysen der Customer Journeys über verschiedene digitale Kanäle hinweg durchzuführen. Immer wenn ein Betrugsfall auftrat, musste unser Compliance-Team viele Stunden damit verbringen, Daten auszuwerten und herauszufinden, wie und warum es dazu gekommen war.“
anb machte sich daran, seinen Ansatz zur Prävention von Finanzbetrug mit einer Lösung zu transformieren, die einen einheitlichen Überblick über alle Transaktionen und deren Kontrolle ermöglichen würde.
Auf der Suche nach Unterstützung bei der Erfüllung des regulatorischen Auftrags wandte sich anb an den vertrauenswürdigen Partner, ejada Systems .
„ejada ist seit langem ein hervorragender Technologiepartner für uns“, sagt Inayat. „Wir können sie zu jeder Nacht anrufen und sie werden für uns da sein. Als es um dieses zeitkritische Projekt ging, wussten wir, dass wir uns darauf verlassen konnten, dass sie liefern würden.“
Gestützt auf ihr umfassendes Wissen und Verständnis des SAMA-Frameworks zur Betrugsbekämpfung sowie auf jahrzehntelange Erfahrung in der Unterstützung von Kunden bei der Einhaltung von Vorschriften führte ejada eine Demo der Lösung IBM® Safer Payments durch. Safer Payments ist eine KI-gestützte Lösung zur Verhinderung von Finanzbetrug und bietet ein einziges Kontrollpanel zur Überwachung von Betrugsfällen über alle Zahlungskanäle hinweg, einschließlich Kartenverarbeitung, Mobile Banking und alternative Zahlungsmethoden.
Die Bank war beeindruckt von der Benutzerfreundlichkeit der Safer Payments-Lösung und davon, wie sie Geschäftsanwendern die Möglichkeit gibt, neue Entscheidungsmodelle zu entwickeln, ohne auf Daten- und IT-Teams angewiesen zu sein. Ein weiterer wichtiger Faktor für die Entscheidung für Safer Payments war die technologische Flexibilität der Plattform.
„IBM Safer Payments hilft uns, vorausschauend zu handeln“, kommentiert Inayat. „Wenn wir uns weiterentwickeln und neue Technologien auf den Markt kommen, gehen wir davon aus, dass wir diese nahtlos in die Lösung integrieren können.“
In Zusammenarbeit mit ejada und IBM hat anb innerhalb von 90 Tagen Safer Payments erfolgreich implementiert und konfiguriert. Inayat sagt: „Das war kein einfacher Weg – alle Bereiche des Unternehmens mussten zusammenarbeiten, um die Lösung zu realisieren. Aber mit der Unterstützung von ejada und IBM haben wir es in einer Rekordzeit geschafft.“
Aufgrund ihrer umfassenden Erfahrung im Management komplexer Bankarchitekturen und Integrationsprojekte gelang es ejada, die Integration über mehrere digitale Kanäle hinweg schnell umzusetzen und anb dabei zu unterstützen, einen einheitlichen Überblick über das Kundenverhalten zu gewinnen. ejada half anb außerdem dabei, den Wert von Safer Payments zu maximieren, indem die Plattform so konfiguriert wurde, dass konforme Berichte an SAMA zurückgesendet wurden.
Dank der Partnerschaft zwischen IBM Safer Payments und ejada, die die Umstellung der Betrugserkennung bei anb unterstützt, erfüllt die Bank mühelos die gesetzlichen Anforderungen, verbessert das Kundenerlebnis und verhindert finanzielle Verluste für Millionen von Menschen.
Die Entscheidungsmodelle von anb halten verdächtige Transaktionen automatisch an, sodass die Abteilung für Betrugsbekämpfung Zeit hat, sich mit den Kunden in Verbindung zu setzen und zu überprüfen, ob eine Transaktion legitim ist. Seit der Einführung der neuen Lösung hat anb einen deutlichen Rückgang der Betrugsfälle verzeichnet, insbesondere bei Transaktionen im E-Commerce-Bereich.
„IBM Safer Payments bietet eine außergewöhnliche Geschwindigkeit und trifft Entscheidungen in weniger als 10 Millisekunden“, sagt Inayat. „Das gibt uns den nötigen Spielraum, um Probleme effektiv zu lösen und unseren Kunden den bestmöglichen Support zu bieten.“
Gleichzeitig hat die Bank durch die Verhinderung von Betrugsfällen bereits im Vorfeld ihre betriebliche Effizienz verbessert, da weniger Zeit für die Analyse von Betrugsfällen aufgewendet werden muss, wenn diese auftreten.
„IBM Safer Payments ist zu einer zentralen Anwendung bei anb geworden“, fasst Inayat zusammen. „Wir freuen uns darauf, gemeinsam mit IBM und ejada weitere Verbesserungen für unseren Betrugspräventionsprozess einzuführen.“
Die Arab National Bank (anb) wurde 1979 gegründet und ist eine der größten Banken im Nahen Osten. Mit Hauptsitz in Riad betreibt die anb 156 Filialen im Königreich Saudi-Arabien und eine internationale Filiale in London, Vereinigtes Königreich.
ejada ist seit fast 20 Jahren ein vertrauenswürdiger, geschäftskritischer Technologiepartner für Regierungen und Blue-Chip-Unternehmen in der gesamten MENA-Region. Mit einem Portfolio an innovativen Lösungen zur Unterstützung der digitalen Transformation bietet ejada eine breite Palette von Dienstleistungen für verschiedene florierende Wirtschaftssektoren. Gestützt auf jahrzehntelanges Fachwissen verfügt ejada über eine sehr erfahrene Führungsgruppe und mehr als 3.500 Mitarbeiter.
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Die Beispiele dienen nur zur Veranschaulichung. Die tatsächlichen Ergebnisse variieren je nach Kundenkonfiguration und -bedingungen. Daher können keine allgemein erwarteten Ergebnisse bereitgestellt werden.
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