Ein großer Teil der Arbeit in der Betrugsprävention besteht daraus, einzelne Transaktionen zu überprüfen und Genehmigungs- bzw. Ablehnungsentscheidungen zu treffen. Die Automatisierung dieser Prozesse befreit das Fraud-Team von dieser reaktiven Rolle.
KI-Unterstützung und Machine Learning bieten einen umfassenderen Überblick über Betrugsfälle, wodurch das Fraud-Team eine proaktivere Rolle einnehmen kann. So wird die Fokussierung auf Geschäftstrends, die Aktivierung neuer Zahlungsmethoden, sowie die Identifizierung von Wachstumsvektoren digitaler Geschäftsbereiche ermöglicht.
Höhere Genauigkeit und Sicherheit durch KI und Machine Learning
Manuelle Prüfer sind darauf konditioniert, nach bekannten Mustern zu suchen, aber raffinierte Betrüger ändern ihre Taktiken ständig. Aus diesem Grund nimmt die Wirksamkeit manueller Überprüfungen im Laufe der Zeit immer weiter ab. Darüber hinaus bringt ein manueller Ansatz aber auch andere potenzielle Probleme mit sich. Menschen sind bei der Entscheidungsfindung voreingenommen, und Analysen haben gezeigt, dass ihre Entscheidungen inkonsistent sind – zwei Transaktionen mit nahezu identischen Merkmalen können einmal genehmigt und einmal abgelehnt werden. Ganz zu schweigen davon, dass die Weitergabe von Kundendaten an Mitarbeiter ein Risiko für den Datenschutz darstellt; je mehr Personen mit Kundendaten in Berührung kommen, desto größer das potenzielle Risiko.
Aus diesem Grund basiert die nächste Generation der Betrugsprävention auf KI und Machine Learning. Die Technologie ermöglicht es, bekannte Betrüger zu identifizieren und zu stoppen, indem sie Muster in Daten erkennt, die Menschen nicht erkennen können. So werden auch bisher unbekannte Formen von Betrug aufgedeckt und gestoppt. Mithilfe von Machine Learning werden Tausende von Attributen analysiert, um die Online-Identität einer Person zu prüfen und Muster mit den jeweiligen Datensätzen abzugleichen – und das alles in Bruchteilen einer Sekunde. Diese Tiefe bietet eine Präzision, die für einen manuellen Prüfer unmöglich zu erreichen ist.
Vollautomatische Lösungen beseitigen zudem die Bedenken in Bezug auf große Nachfrageschwankungen – sie können Hunderte oder sogar Tausende von Entscheidungen pro Sekunde verarbeiten und sich nahtlos an die Geschäftsanforderungen anpassen.
Manuelle Überprüfungen behindern Mehrwertdienste
Die globale Pandemie hat die Erwartungen der Verbraucher an das digitale Einkaufserlebnis verändert. Die Beliebtheit des Serviceangebots „Click & Collect“ stieg um mehr als 200 Prozent, und viele Händler führten kontaktlose mobile Checkouts im Einzelhandel ein. Beobachtungen zeigen allerdings, dass selbst Anbieter, die sich mit Machine Learning brüsten, immer noch bis zu fünf Prozent aller Transaktionen manuell überprüfen, um eine angemessene Genehmigungs- und Rückbuchungsquote zu gewährleisten. Wenn ein Unternehmen beispielsweise Click & Collect, Mobile Checkout oder ähnliche Mehrwertdienste einsetzt, um sich auf dem Markt von Mitbewerbern abzuheben, ist eine vollautomatische Fraud Management Lösung am besten geeignet. Einerseits lehnt ein Anbieter von Sicherheitslösungen im E-Commerce, der nur die Rückbuchungsrate garantiert, wahrscheinlich zu viele Transaktionen ab, andererseits genehmigt er wahrscheinlich zu viele Transaktionen, wenn er nur die Genehmigungsrate garantiert. Die Quintessenz lautet, dass die Gewährleistung beider Raten erforderlich ist.
Optimale Kundenerfahrung beruht nicht nur auf der Rückbuchungsrate
Wenn der Anbieter nur eine Rückbuchungsgarantie anbietet, besteht der Anreiz darin, grenzwertige Transaktionen abzulehnen und die Haftung zu reduzieren. Jedoch führt dies zu einer hohen Rate falscher Ablehnungen – auch legitime Kundentransaktionen werden abgelehnt. Untersuchungen haben ergeben, dass Händler für jeden Dollar, der durch Betrug verloren geht, fast dreißig Dollar durch falsche Ablehnungen verlieren. Daher verfolgen diese Anbieter oft die Strategie, gegen jede Rückbuchung anzukämpfen. Untersuchungen von Forter zeigen jedoch, dass es sich bei etwa 45 Prozent aller Rückbuchungen um Fehlentscheidungen gegenüber legitimen Kunden handelt.
Wirksamere Betrugsprävention durch Verbesserung der Genehmigungsrate
Eine deutliche Verbesserung der Genehmigungsrate fußt auf der Optimierung des Einsatzes einer sicheren Verbraucherauthentifizierung, um die Zahl der Fehlversuche und Kaufabbrüche zu verringern und die Konversionsrate zu erhöhen. Das bedeutet, dass die Genehmigungsraten der Banken verbessert werden müssen, um mehr Transaktionen abschließen zu können. Die Erfahrungen zeigen, dass Fraud-Teams, die sich auf diese Änderungen konzentrieren, ihrem Unternehmen zusätzliche Einnahmen in zweistelliger Millionenhöhe bescheren können.
Fazit
Die manuelle Überprüfung stellt bei der Vielzahl von Transaktionen heutzutage eine große Belastung für die Sicherheits- und Fraud-Teams dar. Zudem bildet ein umfassender Einblick in alle Transaktionen das Fundament in der Sicherheitsarchitektur eines E-Commerce-Unternehmens. Einerseits wird so ein Überblick der Trends auf höchster Ebene ermöglicht, andererseits können die Sicherheitsteams dadurch auch einzelne Transaktionsdetails betrachten.
Eine wirkliche Transformation ist erst dann erreicht, wenn ein Unternehmen in die Lage versetzt wird, neue Wachstumsvektoren schnell erkennen und nutzen zu können. Einige Anbieter von automatisierten Sicherheitslösungen für Betrugsprävention bieten Online-Händlern Rückbuchungsgarantien an, weil sie eine Genehmigungsrate nicht garantieren können. Auf diese Weise wird jedoch die kontinuierliche Weiterentwicklung der Betrugsprävention behindert. Denn die Senkung der Rückbuchungsraten ist zweifellos wichtig, aber die gleichzeitige Erhöhung der Genehmigungsraten und die damit einhergehende Umsatzsteigerungen sind von noch entscheidender Bedeutung.
