KI durchleuchtet die weltgrößte Börse auf Betrug

Ein Deep-Learning-System wird mit menschlichen Analysten zusammenarbeiten, um die Nasdaq auf betrügerische Aktivitäten zu überwachen.

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(Bild: Nasdaq)

Von
  • Karen Hao

Der Nasdaq-Aktienmarkt ist ein attraktives Ziel für Betrüger. Als volumenmäßig größte Börse der Welt muss sie ständig auf Versuche überwacht werden, das System illegal zu schlagen. Hierzu können Manipulationen gehören, um den Schlusskurs einer Aktie zu erhöhen. Auch „Buttern“ („churning“) ist als fragwürdige Börsenaktivität beliebt. Darunter versteht man das extrem häufige Kaufen und Verkaufen von Aktien durch Vermögensverwalter, die möglichst viel an den Transaktionsgebühren verdienen und den falschen Eindruck von viel Aktivität erwecken wollen. Dabei setzen sich die Gebühren bildlich gesprochen als abschöpfbarer Rahm oben ab. Zu guter Letzt gibt es auch noch das Spoofing, also das Platzieren eines großen Kauf- oder Verkaufsauftrags ohne die Absicht, ihn tatsächlich auszuführen, um eine künstlich hohe Nachfrage zu erzeugen.

Die Überwachung dieser Aktivitäten wird inzwischen durch künstliche Intelligenz unterstützt, gab Nasdaq, die Muttergesellschaft der Börse, Anfang November bekannt. Ein neues Deep-Learning-System arbeitet mit menschlichen Analysten zusammen, um die Überwachung von rund 17,5 Millionen Transaktionen pro Tag zu gewährleisten.

Das System erweitert ein vorhandenes Software-Überwachungssystem, das mithilfe von Statistik und Regeln Anzeichen für Marktmissbrauch anzeigt. Auf dem US- Aktienmarkt gab das alte System beispielsweise täglich rund 1000 Warnmeldungen heraus, die von menschlichen Analysten untersucht wurden, sagt Martina Rejsjo, Leiterin der Marktüberwachung für Nasdaq-Aktien in Nordamerika. Nur ein Bruchteil dieser Fälle würde später als Betrug bestätigt und zu hohen Bußgeldern führen.

Das neue System soll Nasdaq nicht nur Missbrauchsmuster sicherer identifizieren und damit die Belastung für menschliche Analytiker verringern helfen. Es soll auch komplexere Missbrauchsmuster, insbesondere Fälschungen, besser erkennen. Diese werden laut Nasdaq immer häufiger auftreten.

Zu Beginn wurde das System darauf trainiert, bestimmte Untergruppen von Missbrauch anhand historischer Beispiele zu erkennen. Jedes Mal, wenn es ähnliche verdächtige Aktivitäten entdeckt, alarmiert es einen menschlichen Analysten mit dem entsprechenden Fachwissen. Beispielsweise wird seltsames Verhalten in einer Biotech-Aktie einem Analysten angezeigt, der mit dem Marktverhalten der Biotech-Branche vertraut ist. Nach der Untersuchung des Falls gibt der Analyst das Ergebnis zurück in das System. Auf diese Weise verfeinert der Deep-Learning-Algorithmus sein Verständnis kontinuierlich. Es wird auch darin geschult, um verschiedene Arten von Missbrauch im Laufe der Zeit zu erkennen.

Die Neuronalen Netze, die solche Deep-Learning-Systeme antreiben, sind jedoch nur so gut wie die Beispiele, an denen sie trainiert werden. In anderen Bereichen konnten Hacker sie täuschen, indem sie ihre blinden Flecken ausnutzten. Deshalb wird das Team um Doug Hamilton, Nasdaqs Geschäftsführer für künstliche Intelligenz, das neue Überwachungssystem zuerst auf das alte draufsetzen und das alte nicht sofort ersetzen. Menschliche Analysten als Rückendeckung zu haben, füge eine zusätzliche Versicherungsebene hinzu, sagt er.

Wenn das System erfolgreich ist, plant das Unternehmen, es weltweit einzuführen. Nasdaq betreibt außerdem 29 Märkte in ganz Nordamerika und Europa und bietet Marktüberwachungstechnologien für 59 andere Marktplätze, 19 Aufsichtsbehörden und über 160 Banken und Broker. Das Unternehmen hält die Eindämmung betrügerischer Aktivitäten für unerlässlich, um Vertrauen in das Finanzsystem zu stärken. „Marktintegrität ist eines der wichtigsten Dinge für eine Börse“, sagt Rejsjo.

Entscheidend ist, dass sich das System schneller an neue Muster anpassen kann, wenn sich die Taktiken der Betrüger ändern und ausgefeilter werden. Die Art und Weise, wie sie versuchen, den Markt zu betrügen, entwickelt sich ständig weiter, sagt Tony Sio, Nasdaqs Leiter der Marktregulierungstechnologie.

(vsz)