Banken in Brasilien: Pix, Social Engineering und Datenabfluss an KI

Seit die brasilianische Zentralbank Pix im November 2020 eingeführt hat, bezahlen die Brasilianer anders. Eine Überweisung ist in Sekunden erledigt, rund um die Uhr, mit einem einfachen Schlüssel: einer CPF, einer Telefonnummer oder einer E-Mail-Adresse. Diese Geschwindigkeit hat auch den Betrug verändert. Wenn Geld in Sekunden fließt, muss ein Angreifer kein System mehr knacken. Es reicht, einen Menschen zu überzeugen.

In Banken und Fintechs ist dieser Mensch oft ein Mitarbeiter. Und dieser Mitarbeiter nutzt inzwischen generative KI-Assistenten, um schneller zu arbeiten, manchmal mit Kundendaten direkt vor Augen.

Pix hat den Betrug zum Menschen verlagert

Falsche Callcenter, falsche Berater in Messenger-Apps, falscher technischer Support: Die häufigsten Betrugsmaschen beruhen auf Social Engineering. Sie zielen auf Kunden, aber auch auf interne Teams. Ein gestresster Callcenter-Mitarbeiter, ein Analyst, der Reklamationen am Fließband bearbeitet, oder ein IT-Dienstleister können zum Einfallstor werden.

Der Fall C&M Software hat das 2025 drastisch gezeigt. Nach Angaben der Zivilpolizei von São Paulo gab ein Mitarbeiter eines Dienstleisters, der Finanzinstitute mit dem System der Zentralbank verbindet, zu, seine Zugangsdaten an Kriminelle verkauft zu haben. Diese leiteten anschließend Gelder aus den Reservekonten mehrerer Institute um. Nicht eine raffinierte technische Lücke öffnete die Tür, sondern ein Mensch.

Was die CMN-Resolution 4.893/2021 bereits verlangt

Die Resolution Nr. 4.893 des Nationalen Währungsrats (CMN) vom 26. Februar 2021 regelt die Cybersicherheitspolitik der von der Zentralbank zugelassenen Institute sowie die Nutzung von Cloud-Diensten. Für Zahlungsinstitute gelten gleichwertige Regeln der Zentralbank. Der Text, Ende 2025 durch die CMN-Resolution Nr. 5.274 aktualisiert, verlangt unter anderem:

• Mechanismen zur Verhinderung von Informationsabflüssen, neben Authentifizierung, Verschlüsselung und Nachvollziehbarkeit;

• die Erfassung und Analyse relevanter Vorfälle, auch solcher, die Dienstleister melden;

• Schulungsprogramme und regelmäßige Bewertungen des Personals, um eine Cybersicherheitskultur zu verankern;

• die Information der Kunden über Vorsichtsmaßnahmen bei Finanzprodukten.

Anders gesagt: Schutz vor Datenabfluss und der menschliche Faktor sind bereits regulatorische Pflichten. Die Aktualisierung von 2025 ergänzt Multi-Faktor-Authentifizierung für den administrativen Zugang zu Pix-Umgebungen und einen jährlichen Penetrationstest.

Riskante Handgriffe mit KI im Alltag

In einer Bank oder einem Fintech gibt es viele, meist legitime Einsatzzwecke für generative KI. Das Risiko entsteht, wenn der eingefügte Inhalt Kundendaten enthält. Einige typische Beispiele:

• ein Agent fügt den Verlauf einer Pix-Reklamation mit CPF, Name und Betrag ein, um eine Antwort an den Kunden zu formulieren;

• ein Betrugsanalyst lässt einen Assistenten in einem Transaktionsauszug nach Mustern suchen;

• ein Entwickler teilt Anwendungslogs mit Pix-Schlüsseln oder Kontonummern, um einen Fehler zu finden;

• ein Firmenkundenberater lässt die Kreditakte eines KMU vor einem Termin zusammenfassen.

Keiner dieser Mitarbeitenden will Schaden anrichten. Alle wollen nur schneller und besser arbeiten, und genau deshalb fällt das Risiko im Alltag kaum auf.

Dennoch verlassen in jedem dieser Fälle Daten, die dem Bankgeheimnis (Ergänzungsgesetz Nr. 105 von 2001) und der LGPD (Gesetz Nr. 13.709 von 2018) unterliegen, die kontrollierte Umgebung des Instituts. Welche Kennungen zu beachten sind, allen voran die CPF, zeigen wir in unserem Artikel über die LGPD und die Erkennung der CPF in KI-Tools.

Warum Schulung allein nicht reicht

Brasilianische Banken schulen ihre Teams bereits, und die Resolution 4.893 schreibt es vor. Doch ein jährlicher Kurs zählt wenig gegen eine Warteschlange voller Kunden oder ein Bearbeitungsziel. Der Mitarbeiter weiß, dass sensible Daten nicht geteilt werden dürfen. Im Moment des Einfügens denkt er vor allem daran, seine Aufgabe zu erledigen. Unter Zeitdruck siegt die Gewohnheit über die Regel. Das erklären wir in unserem Artikel darüber, warum KI-Sicherheitsschulungen nicht funktionieren.

Verhaltensbasierte Sicherheit heißt deshalb, im richtigen Moment einzugreifen: ein klarer Hinweis beim Einfügen, automatische Anonymisierung, wo möglich, und eine Sperre, wenn das Risiko zu hoch ist. Der Mitarbeiter behält sein Werkzeug, das Institut behält die Kontrolle.

ANPD und Bankenaufsicht schauen in dieselbe Richtung

Die Nationale Datenschutzagentur (ANPD), inzwischen eine Regulierungsbehörde, überwacht die Einhaltung der LGPD, die Sicherheitsmaßnahmen und die Meldung von Vorfällen verlangt, die ein erhebliches Risiko oder einen relevanten Schaden für Betroffene verursachen können. Die Zentralbank wiederum erwartet, dass Institute ihre Vorfälle erfassen und bearbeiten. Ein Abfluss von Kundendaten an einen externen KI-Dienst kann also beide Behörden zugleich betreffen.

Ein Aktionsplan für Risiko- und Compliance-Teams

1. KI-Nutzung erfassen, nach Bereich: Kundenservice, Betrugsbekämpfung, Kredit, Entwicklung.

2. Die sensibelsten Daten klassifizieren: CPF, CNPJ, Pix-Schlüssel, Konto- und Kartennummern, Kreditscores.

3. An der Quelle anonymisieren und dabei das Format erhalten, damit die KI nützlich bleibt. Unser Artikel über formatbewahrende Anonymisierung zeigt, wie das geht.

4. Warnungen verknüpfen mit dem Vorfallregister, das die Resolution 4.893 vorsieht.

5. Schrittweise ausrollen, beginnend mit den am stärksten exponierten Teams, wie in unserem 90-Tage-Rollout-Playbook für KI-DLP beschrieben.

Zusammenfassung

In der Pix-Ära zielt Betrug eher auf Menschen als auf Systeme. Brasilianische Banken und Fintechs sind bereits verpflichtet, Informationsabflüsse zu verhindern und ihre Teams zu schulen. Generative KI eröffnet einen neuen Abflusskanal, gespeist von alltäglichen Handgriffen. Eine Kontrolle im Moment des Einfügens schützt die Kunden, ohne die Teams auszubremsen.

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