Wachstumsmarkt KI-gestützte Deepfake-Erkennung

Deepfakes und synthetische Stimmen stellen ein wachsendes Security-Problem dar. Laut einer Studie der Marktforschungsgesellschaft The Business Research Company wächst deshalb der Markt für KI-gestützte Sprachbetrugserkennung jährlich um rund 23 Prozent – bei einem aktuellen Marktvolumen von 2,46 Milliarden US-Dollar.

Der Markt für KI-gestützte Sprachbetrugserkennung legt stetig zu. Zu den weltweit führenden Lösungsanbietern in diesem Bereich zählen laut den Marktforschern die Unternehmen Daon, Microsoft, Omilia, Pindrop, Spitch und Veridas. So lautet die Essenz einer aktuellen Studie von der The Business Research Company.

Der Schweizer Anbieter Spitch setzt dabei auf Anti-Spoofing-Technologien, die Deepfakes und synthetische Stimmen in Echtzeit erkennen und abwehren. KI-gestützte Muster- und Frequenzanalysen ermöglichen eine Unterscheidung zwischen echten und künstlich erzeugten Stimmen. Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung dieser Schutzmechanismen will Spitch die gute Position in der Sprachidentifikation und Betrugsprävention weiter ausbauen.

Risiko Identitätsdiebstahl

Insgesamt entwickelt sich der Markt rasant: So wird für dieses Jahr ein Marktvolumen von 2,46 Milliarden Dollar erwartet, was einem Zuwachs von fast 24 Prozent gegenüber 1,99 Milliarden Dollar im Vorjahr entspricht. Als Treiber des Marktwachstums werden der vermehrte Einsatz von Stimmbiometrie in Kontaktzentren, eine wachsende Nachfrage nach sicherer Identitätsüberprüfung am Telefon und ein zunehmendes Bewusstsein der Verbraucher für Identitätsdiebstahl genannt. Mit der KI-gestützten Sprachüberprüfung wird einem Anstieg der Betrugsfälle per Telefon entgegengewirkt.

Wachsende Bedrohung

Bis zum Jahr 2029 soll der Markt für KI-gestützte Sprachbetrugserkennung ein Volumen von 5,65 Milliarden Dollar erreichen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 23 Prozent entspräche. Dabei gehen die Marktforscher von einer wachsenden Bedrohung durch synthetische Stimmen und Deepfake-Angriffe aus.

Zur Gegenwehr erwarten die Auguren einen steigenden Bedarf an skalierbaren Betrugspräventionsmaßnahmen bei hohem Anrufvolumen. Besondere Fortschritte prognostizieren sie bei der Echtzeit-Erkennung synthetischer Stimmen, bei innovativen Deep-Learning-Algorithmen für die Sprachüberprüfung, bei mehrsprachigen biometrischen Systemen und bei der Erkennung, ob es sich um eine lebendige Stimme oder eine Aufnahme "vom Band" handelt. Zudem gehen die Marktforscher von The Business Research Company in ihrem Report von einer zunehmenden Verbreitung von Cloud-basierten Betrugserkennungssystemen sowie einem stärkeren Zusammenwachsen von Sprachbetrugserkennung und IoT-Geräten (Internet of Things) aus.

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