Na de alert: een heroverweging van hoe we financiële criminaliteit onderzoeken

In dit artikel:

Financiële instellingen hebben hun fraudepreventie de afgelopen jaren sterk verbeterd met realtime monitoring, gedragsanalyse en apparaatherkenning, waardoor veel verdachte transacties al vroeg worden geblokkeerd. Toch blijft de schade enorm: in het Verenigd Koninkrijk werd in de eerste helft van 2025 weliswaar voor £870 miljoen aan fraude voorkomen, maar ontsnapte nog altijd £629 miljoen aan de systemen. Wereldwijd lopen de verliezen volgens de Global Anti-Scam Alliance op tot meer dan $1 biljoen per jaar.

Voor Nederland schetst het artikel een vergelijkbaar zorgelijk beeld. Het CBS schat dat in 2025 ongeveer 2,5 miljoen Nederlanders slachtoffer waren van online criminaliteit, vooral via fraude en scams. Ook bedrijven worden hard geraakt: ABN AMRO meldde dat in 2024 één op de vijf Nederlandse bedrijven schade opliep door een cyberaanval, en bij grote ondernemingen was dat zelfs drie op de tien.

De kern van het probleem ligt volgens het artikel niet langer bij detectie, maar bij onderzoek ná een melding. Fraudeteams hebben vaak wel veel data, maar die is versnipperd over verschillende systemen en afdelingen, waardoor verbanden traag zichtbaar worden. Daardoor blijft waardevolle informatie uit transacties, klantgedrag, apparaatgegevens, callcenterlogs en externe bronnen te vaak onbenut.

De oplossing zou liggen in een onderzoekslaag die verspreide gegevens veilig kan samenbrengen en doorzoeken, aangevuld met AI-ondersteunde triage. Die kan verdachte patronen en gekoppelde zaken sneller signaleren, zodat analisten minder tijd kwijt zijn aan dataverzameling en meer aan beoordeling. De auteur benadrukt wel dat AI menselijke onderzoekers niet vervangt: uiteindelijk blijven hun oordeel, documentatie en verantwoording cruciaal, zeker in een gereguleerde omgeving. Sneller en beter onderzoek wordt daarmee steeds belangrijker voor slachtoffers, toezichthouders en de financiële sector zelf.