Die Zahlungsabwicklung erfordert viele Daten. Jede Transaktion ist mit Dutzenden von Signalen verbunden, und Entscheidungen müssen schnell getroffen werden. Diese Entscheidungen stützten sich früher auf statische Regeln (z. B. „Wenn der Transaktionsbetrag X überschreitet, markieren Sie ihn.“). Aber während statische Regeln einen Teil des Betrugs aufdecken, übersehen sie anderen, und sie können dabei viele legitime Käufe blockieren.

Das Aufkommen von KI bei der Zahlungsabwicklung hat diese Gleichung verändert. Neue Tools können Signale schnell auswerten und kontinuierlich aus Ergebnissen lernen, was es ihnen ermöglicht, feiner abgestimmte Entscheidungen zu treffen. Im Jahr 2024 nutzte die US-Regierung auf maschinellem Lernen basierende Betrugserkennung, um betrügerische Zahlungen in Höhe von über 4 Milliarden US-Dollar zu verhindern und zurückzufordern.

Im Folgenden untersuchen wir, wie KI die Zahlungsautorisierung, die Betrugsprävention und das Kundenerlebnis verändert und was Ihr Unternehmen vor der Einführung von KI berücksichtigen muss.

Das Wichtigste auf einen Blick

• KI-gesteuerte Autorisierungstools, wie dynamisches Routing und adaptive Akzeptanz, können durch die Reduzierung von falschen Ablehnungen erhebliche Umsätze erzielen.

• Betrugspräventionsmodelle, die maschinelles Lernen verwenden, können an Genauigkeit gewinnen, indem sie Signale über ein gesamtes Zahlungsnetzwerk hinweg analysieren, anstatt nur den Transaktionsverlauf eines einzelnen Unternehmens zu betrachten.

• Die Maximierung des Nutzens aus KI-gesteuerter Zahlungsabwicklung erfordert eine ständige Beachtung von Ablehnungsraten, Betrugsregeln und Rückbuchungsdaten.

Warum wird bei der Zahlungsabwicklung KI eingesetzt?

Da sich sowohl Betrugstaktiken als auch Transaktions-Muster ändern, können statische regelbasierte Systeme Schwierigkeiten haben, Schritt zu halten. KI-gesteuerte Tools zur Zahlungsabwicklung bestehen aus Modellen für maschinelles Lernen, die mit großen Transaktionsdatensätzen trainiert wurden. Sie können Muster in Tausenden von Variablen gleichzeitig identifizieren und Signale basierend auf dem Echtzeitkontext gewichten. Sie können sich auch an Änderungen anpassen und sich selbst aktualisieren, wenn neue Daten eingehen.

Wie verbessert KI die Zahlungsautorisierung und die Erfolgsquoten?

Autorisierungsfehler können für Unternehmen eine unterschätzte Quelle für Umsatzverluste sein. KI kann statische Autorisierungsregeln in mehrfacher Hinsicht verbessern.

So hilft sie:

• Dynamisches Routing: Anstatt eine Transaktion über einen festen Verarbeitungspfad zu senden, bewertet das KI-gesteuerte Routing in Echtzeit mehrere potenzielle Routen und wählt basierend auf historischen Leistungsdaten diejenige aus, die voraussichtlich erfolgreich sein wird. Wenn ein Abwickler in der letzten Stunde höhere Fehlerraten für einen bestimmten Kartentyp aufgewiesen hat, kann das Modell das Routing umgehen.

• Verbesserte Wiederholungslogik: Wenn eine Transaktion fehlschlägt, können KI-Modelle das optimale Wiederholungsfenster basierend auf dem Fehlercode und historischen Mustern vorhersagen.

• Adaptive Akzeptanz: Modelle für maschinelles Lernen für adaptive Akzeptanz werden mit Datenpunkten aus dem gesamten Netzwerk des Unternehmens trainiert. Wenn eine Transaktion auf die Zahlungsinfrastruktur trifft, berücksichtigt das Modell den gesamten Kontext, um die richtigen Signale an die ausstellende Bank zu senden und die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass sie genehmigt wird.

Wie funktioniert KI bei der Betrugsprävention und im Risikomanagement?

Statische Regeln funktionieren kategorisch. Eine Regel, die restriktiv genug ist, um Betrug aufzudecken, kann auch restriktiv genug sein, um legitime Transaktionen zu blockieren. Diese falsch positiven Ergebnisse können gute Kundinnen und Kunden blockieren und zu verlorenen Transaktionen führen. KI-Tools arbeiten stattdessen probabilistisch, da eine Transaktion, die isoliert betrachtet ungewöhnlich erscheint, im Kontext völlig normal aussehen kann.

Die KI-Betrugserkennung verfügt über die folgenden Funktionen:

• Verhaltensbiometrie: Ein Bot, der ein Bezahlvorgang-Formular ausfüllt, bewegt sich anders als ein Mensch. Einige KI-Betrugssysteme analysieren, wie Nutzer/innen mit einer Bezahlseite interagieren, und vergleichen dies mit dem Basisverhalten.

• Mustererkennung auf Netzwerkebene: Modelle für maschinelles Lernen können Signale in ganzen Netzwerken analysieren. Wenn eine Karte vor Erreichen Ihres Bezahlvorgangs mit betrügerischen Aktivitäten bei anderen verbundenen Unternehmen in Verbindung gebracht wurde, weiß das Erkennungssystem bereits Bescheid.

• Geschwindigkeits- und Verknüpfungsanalyse: KI-Modelle können Signale verbinden, die isoliert betrachtet nicht miteinander in Zusammenhang zu stehen scheinen. Eine neue E-Mail-Adresse, kombiniert mit einem Gerät, das beim Testen kleiner Transaktionen bei mehreren Unternehmen beobachtet wurde, kombiniert mit einer Versandadresse, die nicht mit der Abrechnungsregion übereinstimmt, erzeugt eine zusammengesetzte Risikobewertung, die weitaus nützlicher ist als jedes einzelne Signal.

Tools wie Stripe Radar, die in die Infrastruktur Ihres Zahlungsanbieters integriert sind, können einen Großteil davon automatisch erledigen.

Wie kann KI bei der Zahlungsabwicklung das Erlebnis für Kundinnen und Kunden verbessern?

Wenn eine legitime Transaktion blockiert wird, wissen Kundinnen und Kunden möglicherweise nicht, ob ihre Karte kompromittiert wurde oder das Unternehmen technische Probleme hat.

Das kann KI bieten:

• Empfehlungen für Zahlungsmethoden: KI kann den Kaufkontext (z. B. Geografie, Gerätetyp, Transaktionsverlauf) analysieren und die Zahlungsmethoden vorschlagen, die von bestimmten Kundinnen und Kunden bevorzugt werden könnten.

• Optimierung gespeicherter Karten: Wenn bei Kundinnen und Kunden mehrere Karten hinterlegt sind, kann die KI vorhersagen, welche Karte für eine bestimmte Transaktion wahrscheinlich erfolgreich sein wird, und diese standardmäßig vorschlagen. Dies kann Bezahlvorgänge insbesondere auf Mobilgeräten schneller und einfacher machen.

• Adaptives 3D Secure (3DS): 3DS-Authentifizierung erhöht die Sicherheit, kann den Prozess aber auch verlangsamen, indem sie einen Schritt für Nutzer/innen hinzufügt. KI-gesteuerte Systeme wenden 3DS nur an, wenn das Risikoprofil dies rechtfertigt, was das Erlebnis für risikoarme Transaktionen vereinfacht und dort eine Verifizierung hinzufügt, wo es darauf ankommt.

Was sind die Infrastruktur-, Sicherheits- und Compliance-Überlegungen für KI im Zahlungsverkehr?

Die Einführung einer KI-gesteuerten Zahlungsabwicklung ist mit Infrastruktur- und Compliance-Implikationen verbunden. Diese laufen auf Datenzugriff, Datennutzung und Verpflichtungen hinaus.

Das ist erforderlich:

• Datenanforderungen: KI-Modelle benötigen Daten, um eine gute Leistung zu erzielen. Wenn Sie den Zahlungsanbieter wechseln oder von einem älteren System migrieren, beginnen Sie möglicherweise mit einem Cold Model, das sich im Laufe der Zeit verbessert, anstatt mit einem Modell, das bereits auf Ihre Transaktionsmuster kalibriert ist.

• Compliance mit dem Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS): Wenn Sie KI verwenden, sind Sie weiterhin dafür verantwortlich, wie Karteninhaberdaten verarbeitet, gespeichert und übertragen werden. Jedes KI-System, das Karteninhaberdaten speichert, verarbeitet, überträgt oder die Sicherheit von Karteninhaberdaten beeinträchtigen kann, fällt unter PCI DSS.

• Erklärbarkeit von Modellen: In einigen Gerichtsbarkeiten haben Kundinnen und Kunden bei einer abgelehnten Zahlung das Recht zu verstehen, warum dies geschehen ist. KI-Modelle, die ohne Erklärung operieren, können dies erschweren. Unabhängig davon, ob Sie ein vorhandenes Tool verwenden oder selbst eines erstellen, müssen Sie in der Lage sein, die Betrugslogik-Entscheidungen Ihrer KI in einer für Menschen verständlichen Form zu erklären und zu dokumentieren.

Wie kann sich Ihr Unternehmen auf den Einsatz von KI bei der Zahlungsabwicklung vorbereiten?

Unternehmen, die von KI im Zahlungsverkehr profitieren, betrachten deren Einführung als einen fortlaufenden Prozess. Ein bewusster Start setzt den richtigen Ton.

Gehen Sie dazu wie folgt vor:

• Überprüfen Sie Ihre aktuellen Ablehnungsraten: Bevor Sie etwas ändern, sollten Sie Ihre Daten zu Autorisierungsraten abrufen und nach Kartentyp, Geografie und Transaktionsgröße kategorisieren. Dies gibt Ihnen eine Basislinie, während die größten Chancen aufgezeigt werden.

• Überprüfen Sie Ihre Betrugsregeln: Wenn Sie benutzerdefinierte Regeln eingerichtet haben, überprüfen Sie diese mit Ihren aktuellen Betrugsmustern. Regeln, die vor 18 Monaten geschrieben wurden, blockieren möglicherweise echte Kundinnen und Kunden oder übersehen Muster, die seitdem aufgetreten sind. Die Kombination aus KI und gut gepflegten manuellen Regeln ist effektiver als jede für sich.

• Erstellen Sie Feedbackschleifen: Die KI-Betrugsprävention funktioniert am besten, wenn sie ständig dazulernt. Verfolgen Sie, welche Transaktionen zu Rückbuchungen geführt haben, und speisen Sie dies in Ihre Betrugskonfiguration ein, um die Leistung zu verbessern.

• Wenn Sie den Anbieter wechseln, denken Sie an die Datenkontinuität: Fragen Sie Ihren neuen Anbieter, wie seine Modelle das Onboarding neuer Unternehmen handhaben und wie lange es dauert, bis das Modell vollständig auf Ihre Transaktionsmuster kalibriert ist.

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