WIEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Oesterreichische Nationalbank meldet für 2025 einen Anstieg des Schadens durch Betrug im unbaren Zahlungsverkehr auf 115,4 Mio. Euro. Das entspricht einem Plus von 17,6 % gegenüber dem Vorjahr. Besonders teuer sind betrügerische Überweisungen: Sie verursachen 78 % der gesamten Schadenssumme, obwohl sie nur 9 % der Fälle ausmachen. Gleichzeitig zeigt sich, dass 83 % der Verluste bei Überweisungen auf Social Engineering zurückgehen.

OeNB meldet 115,4 Mio. Euro Schaden: Zahlungsbetrug nimmt 2025 zu
OeNB meldet 115,4 Mio. Euro Schaden: Zahlungsbetrug nimmt 2025 zu (Foto: IT BOLTWISE)
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Die Oesterreichische Nationalbank (OeNB) weist für 2025 auf eine Entwicklung hin, die viele Verantwortliche im Zahlungsverkehr trotz insgesamt guter Sicherheitslage aufmerksam machen dürfte: Der Schaden durch Betrug im unbaren Zahlungsverkehr steigt auf 115,4 Mio. Euro. Im Vorjahresvergleich entspricht das einem Plus von 17,6 %. Auffällig ist dabei das Spannungsfeld zwischen Häufigkeit und Volumen. Denn im Schnitt liegt die Betroffenheit pro Transaktion bei Werbung im Zahlungsfluss extrem niedrig: Nur eine von 16.000 Transaktionen ist eine betrügerische Zahlung. Das bedeutet, dass es nicht allein die Zahl der Vorfälle ist, die für die Summe entscheidend wirkt, sondern vor allem die Höhe der einzelnen Betrugsfälle und die Kategorien, in denen Angriffe besonders erfolgreich sind.

Aus technischer und operativer Sicht verschiebt sich der Fokus der Bedrohung deutlich. Die OeNB berichtet, dass 2025 rund 351.000 betrügerische Transaktionen registriert wurden, quer über mehrere Zahlungsarten hinweg: etwa Überweisungen, Kartenzahlungen, Werbung Bargeldbehebungen mit Karte, Lastschriften, E-Geld-Zahlungen, Finanztransfers und Scheckzahlungen. Über alle Zahlungsarten hinweg liegt der durchschnittliche Schaden bei rund 329 Euro je Betrugsfall, allerdings mit großen Unterschieden zwischen den Methoden. Neun von zehn Betrugsfällen entfallen auf Kartenzahlungen; der durchschnittliche Schaden dort liegt bei rund 75 Euro. Umgekehrt wirken Überweisungen im Schadensprofil wie ein Multiplikator: Sie verursachen zwar nur rund 9 % der gemeldeten Betrugsfälle, bringen aber rund 89 Mio. Euro auf die Waage und stehen damit für 78 % der gesamten Schadenssumme.

Gerade bei Überweisungen wird laut OeNB zudem sichtbar, wie stark menschliche Manipulation inzwischen in den Ablauf eingreift. Der durchschnittliche Schaden bei betrügerischen Überweisungen liegt bei rund 3.000 Euro; einzelne Fälle können laut Bericht sogar deutlich darüber liegen, mit beobachteten Schäden von mehr als 1 Mio. Euro. Besonders auffällig ist der Anteil von Social Engineering: 83 % der Verluste bei Überweisungen seien 2025 darauf zurückzuführen gewesen, dass Betrüger: innen ihre Opfer gezielt täuschten und diese dadurch eine Zahlung selbst auslösten und freigaben. In der Folge treten typische Betrugsmuster in den Vordergrund, die weniger nach „klassischem“ technischem Eindringen aussehen als nach gezielter Gesprächsführung und Täuschungslogik, etwa Kauf- und Anlagebetrug, Liebesbetrug, Rechnungs- und Überweisungsbetrug, Paketdienst- und Zustellbetrug, CEO-Betrug, „Behörden“-Betrug sowie der Enkel- oder Neffentrick. Damit verlagert sich das Risiko spürbar von rein technischen Angriffen hin zur orchestrierten Manipulation von Menschen.

Der europäische Vergleich liefert dabei eine zweite Ebene: Österreich liegt bei den meisten Zahlungsarten mit den Betrugsraten unter dem EU-Durchschnitt. Eine Ausnahme bildet jedoch die Kategorie der Überweisungen. Die Betrugsrate bei Überweisungen, gemessen an der Anzahl der Transaktionen, liegt mit 0,004 % laut OeNB doppelt so hoch wie im EU-Schnitt (0,002 %). Umgekehrt liegt Österreich bei der Schadenssumme aus Überweisungsbetrug genau im EU-Durchschnitt (0,001 %), während andere Zahlungsarten deutlich darunter liegen. Für die Praxis heißt das: Statt pauschal „mehr Sicherheit“ zu verlangen, müssen Systeme und Prozesse die spezifische Schwachstelle adressieren. Denn starke technische Hürden verhindern vor allem unbefugten Kontozugriff; sie sind jedoch nicht automatisch wirksam, wenn die legitime Freigabe über TAN oder App gerade durch das Opfer selbst ausgelöst wird.

Genau an dieser Stelle wird auch die Frage nach der Haftung relevant. Die OeNB ordnet die Verluste nach Zahlungsweg zu: 2025 trugen Zahlungsdienstnutzer: innen 97 % der Verluste, die durch betrügerische Überweisungen entstanden. Bei Bargeldabhebungen tragen Kund: innen 55 % der Verluste, bei Kartenzahlungen lediglich 32 %. Bei E-Geld-Transaktionen wurden die Betrugsverluste hingegen vollständig von den Zahlungsinstituten getragen. Grundsätzlich gilt laut Bericht: Bei einer nicht autorisierten Zahlung muss die Bank das Konto des Kunden bzw. der Kundin unverzüglich berichtigen. Wurde eine Zahlung hingegen vom Opfer selbst autorisiert, etwa durch eine TAN- oder App-Freigabe im Onlinebanking, trägt grundsätzlich der Kunde bzw. die Kundin den Schaden; die konkrete Haftung hängt jedoch vom Einzelfall ab und kann auch die Schutz- und Sorgfaltspflichten des Instituts sowie eine mögliche grobe Fahrlässigkeit des Opfers berücksichtigen.

Die OeNB koppelt Prävention deshalb eng an Informationsarbeit und Trainingsmechanismen. Laut Bericht sind technische Sicherheit und Prävention „zwei Seiten derselben Medaille“. In der Praxis nennt die OeNB als Beispiele landesweite Projekttage („Generationen gemeinsam sicher“) mit Polizei-Kooperation, bei denen Schüler: innen und Senior: innen gemeinsam lernen, Betrugsmaschen zu erkennen. Daneben wird auf eine Phishing-Simulation an Schulen verwiesen, die Jugendliche anhand realistischer Szenarien für das Erkennen von Phishing sensibilisieren soll. Ebenso betont die OeNB, dass Künstliche Intelligenz Betrüger: innen neue Möglichkeiten eröffnet: Mithilfe von KI ließen sich täuschend echte E-Mails, Webseiten, Stimmen oder Videobotschaften erstellen. Für Unternehmen und Zahlungsanbieter bedeutet das: In der Risikobewertung sollten Prozesse rund um Freigaben, Rückfragen und situatives „Stop-and-Check“ stärker mitgedacht werden, weil sich der Angriffspfad zunehmend dort entscheidet, wo Menschen in der Authentifizierungskette handeln.


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