Im Jahr 2025 meldeten allein amerikanische Verbraucherinnen und Verbraucher 15,9 Milliarden USD an Betrugsverlusten, und die Angriffe werden kontinuierlich raffinierter. Gestohlene Kartendaten werden in großen Mengen auf Darknet-Märkten verkauft, Bot-Netzwerke führen Tausende von Kartentests pro Stunde durch, und organisierte Banden reichen nach Erhalt der Ware koordinierte Rückbuchungen ein. Die beste Software zur Betrugsprävention im E-Commerce blockiert betrügerische Transaktionen, ohne legitime Kundinnen und Kunden abzulehnen, die leicht ungewöhnlich erscheinen.

Im Folgenden untersuchen wir die wichtigsten Arten von Betrug, die Online-Händlerinnen und -Händler betreffen, wie sich die drei Kategorien von Präventionstools unterscheiden und wie Sie eine Lösung auf das spezifische Risikoprofil Ihres Unternehmens abstimmen.

Das Wichtigste auf einen Blick

• E-Commerce-Betrug umfasst mehrere unterschiedliche Angriffsarten, die jeweils unterschiedliche Erkennungsmechanismen erfordern.

• Tools zur Betrugsprävention funktionieren über zwei Mechanismen: das Blockieren betrügerischer Transaktionen, bevor sie abgeschlossen sind, und das Generieren von Beweisen, um Anfechtungen zu gewinnen, wenn diese eingereicht werden.

• Die richtige Lösung zur Betrugsprävention im E-Commerce hängt von Ihrem Transaktionsvolumen ab, davon, wo sich Ihre Betrugsfälle konzentrieren, und davon, was Ihre technische Infrastruktur unterstützen kann.

Was ist E-Commerce-Software zur Betrugsprävention?

E-Commerce-Software zur Betrugsprävention ist ein System automatisierter Tools, die betrügerische Transaktionen identifizieren und sie entweder blockieren, bevor sie abgeschlossen sind, oder sie schnell genug kennzeichnen, um einzugreifen, bevor Waren versandt oder Rückbuchungen vorgenommen werden. Sie wird von Online-Unternehmen eingesetzt, um Zahlungsbetrug zu mindern.

Was sind die häufigsten Arten von E-Commerce-Betrug?

Online-Händler sind mit einer konzentrierten Gruppe von Betrugsmustern konfrontiert, und eine Handvoll Angriffsarten verursacht Verluste.

Hier sind die häufigsten Arten von E-Commerce-Betrug:

• Betrug ohne Vorliegen der Karte (CNP-Betrug): Ein Krimineller beschafft sich Kartendaten durch Phishing, Datenschutzverletzungen oder Käufe im Dark Web und verwendet sie, um Bestellungen aufzugeben, bevor der/die Karteninhaber/in dies bemerkt. Da keine physische Karte involviert ist, greifen die standardmäßigen Chip-und-PIN-Schutzmechanismen nicht. Die Erkennung hängt von verhaltensbezogenen und kontextbezogenen Signalen ab.

• Kartentests: Betrügerische Akteure nutzen den Bezahlvorgang eines Unternehmens als Verifizierungstool. Sie führen kleine Transaktionen aus – manchmal unter einem Dollar –, um zu bestätigen, ob gestohlene Kartennummern noch aktiv sind, bevor sie sie verkaufen oder für größere Käufe anderswo verwenden. Ohne Ratenbegrenzungen und Geschwindigkeitsregeln zur Bekämpfung von Kartentests steigen die Autorisierungskosten eines Unternehmens, und die Daten der Betrugssignale werden verfälscht.

• Freundlicher Betrug: Der tatsächliche Karteninhaber / die tatsächliche Karteninhaberin gibt die Bestellung auf, erhält die Ware und ficht dann die Zahlung bei der Bank an, indem er/sie behauptet, er/sie habe sie nicht autorisiert oder der Artikel sei nie angekommen. Das Gewinnen eines Streitfalls erfordert Unterlagen wie Lieferbestätigung, Internet Protocol (IP)-Logs und Geräte-Fingerabdrücke.

• Rückerstattungs- und Aktionsmissbrauch: Kundinnen und Kunden geben gebrauchte oder gefälschte Artikel zurück oder stapeln Aktionscodes auf eine Art und Weise, die das System eines Unternehmens nicht verhindern sollte. Rückerstattungsbetrug und Promo-Missbrauch sehen in Transaktionsdaten nicht immer wie Betrug aus, was es schwieriger macht, sie ohne Tools aufzudecken, die speziell für die Verhaltensanalyse auf Kontoebene entwickelt wurden.

Welche Arten von E-Commerce-Lösungen zur Betrugsprävention gibt es?

Der Markt für Software zur Betrugsprävention ist in drei verschiedene Kategorien unterteilt. Jede hat unterschiedliche Kompromisse bei Abdeckung, Kosten und Integrationskomplexität. Berücksichtigen Sie Folgendes.

Integrierte Betrugstools von PSPs

Betrugstools, die in die Angebote Ihres Zahlungsdienstleisters (PSP) integriert sind, arbeiten am Punkt der Transaktion mit direktem Zugriff auf Zahlungsdaten, die Ihr Anbieter bereits erfasst hat. Es gibt keinen API-Aufruf an einen Drittanbieter, der Ihrem Bezahlvorgang Latenz hinzufügt, und die Betrugssignale (z. B. Kartenverlauf, Streitfallquoten, Transaktionsgeschwindigkeit im Netzwerk des Anbieters) fließen direkt in die Entscheidungs-Engine ein. Die Integration ist minimal, wenn Sie bereits über einen Anbieter abwickeln, der Betrugstools enthält. Die Einschränkung besteht darin, dass die Abdeckung in der Regel speziell für Zahlungsbetrug vorgesehen ist; Missbrauch auf Kontoebene, Aktionsbetrug und nachträgliche Streitfälle erfordern oft zusätzliche Tools.

Eigenständige Plattformen zur Betrugsprävention

Plattformen von Drittanbietern sitzen zwischen Ihrem Bezahlvorgang und Ihrem Zahlungsabwickler. Sie nutzen Transaktionsdaten, Gerätesignale und Verhaltensdaten von Ihrer Website und geben dann eine Risikobewertung oder Entscheidung zurück, bevor eine Zahlung autorisiert wird. Diese Plattformen bieten eine breitere Abdeckung: Sie sind so konzipiert, dass sie Betrug über den gesamten Lifecycle der Kundinnen und Kunden hinweg handhaben, von der Kontoerstellung bis hin zu Rückerstattungen, und nicht nur auf der Zahlungsebene. Sie bieten in der Regel auch stärker konfigurierbare Regel-Engines, was wichtig ist, wenn Ihre Betrugsmuster ungewöhnlich sind oder Ihr Produktkatalog untypische Risikosignale erzeugt. Der Kompromiss besteht aus Integrationsarbeit im Vorfeld und einer zusätzlichen Anbieterbeziehung, die verwaltet werden muss.

Anbieter von Rückbuchungsgarantien

Einige Anbieter bieten ein anderes kommerzielles Modell an. Anstatt eine Pauschalgebühr für die Betrugserkennung zu berechnen, genehmigen oder lehnen sie Bestellungen ab und übernehmen die volle Rückbuchungshaftung für die von ihnen genehmigten Bestellungen. Wenn bei einer von ihnen abgewickelten Transaktion ein betrugsbedingter Streitfall auftritt, decken sie diesen ab. Dies verlagert das finanzielle Risiko, verändert aber Ihre Entscheidungskontrolle. Sie akzeptieren deren Genehmigungsentscheidungen für Bestellungen, die sie garantieren, was zu Spannungen führen kann, wenn ihr Modell Kundinnen und Kunden ablehnt, die Sie akzeptiert hätten.

Auf welche Funktionen sollten Sie bei E-Commerce-Software zur Betrugsprävention achten?

Die spezifischen Funktionen, auf die Sie bei Software zur Betrugsprävention achten, hängen von Ihrem Transaktionsvolumen und Ihrer Betrugsanfälligkeit ab.

Im Allgemeinen lohnt es sich, Folgendes zu berücksichtigen:

• Entscheidungen in Echtzeit: Betrugstools, die Entscheidungen nach Abschluss Ihres Bezahlvorgangs zurückgeben, sind zu langsam. Die Bewertung muss vor der Autorisierung erfolgen, solange die Sitzung noch aktiv ist. Überprüfen Sie, ob die durchschnittliche Entscheidungslatenz des Tools in Ihren Bezahlvorgang passt, ohne eine spürbare Verzögerung hinzuzufügen.

• Modelle für maschinelles Lernen (ML), die mit Netzwerkdaten trainiert wurden: Ein ML-Modell, das nur mit Ihren Transaktionen trainiert wurde, beginnt mit einem begrenzten Signal, insbesondere wenn Sie ein Unternehmen in einer früheren Phase sind. Tools, die auf netzwerkweite Transaktionsdaten von Tausenden von Unternehmen zurückgreifen, können Betrugsmuster identifizieren, die Sie bei Ihrem eigenen Volumen allein nicht sehen würden.

• Konfigurierbare Regel-Engine: Vorgefertigte Modelle erfassen breite Betrugsmuster, aber Ihr Unternehmen hat spezifische Risikomerkmale, die kein generisches Modell vollständig erfasst. Die Möglichkeit, benutzerdefinierte Regeln zu schreiben (z. B. Bestellungen blockieren, die an Adressen versandt werden, die mit früherem Betrug in Verbindung stehen, hochwertige Bestellungen mit nicht übereinstimmenden Rechnungs- und Versandländern kennzeichnen, 3D Secure [3DS] für Transaktionen über einem bestimmten Schwellenwert vorschreiben), ermöglicht es Ihnen, das System an Ihre tatsächliche Anfälligkeit anzupassen.

• Daten zu den Auswirkungen auf die Rückbuchungsquote: Jeder Anbieter sollte Ihnen zeigen können, was sein Tool mit den Streitfallquoten für Unternehmen wie Ihres macht. Wenn sie keine Referenzdaten oder Fallstudien mit tatsächlichen Zahlen vorlegen können, betrachten Sie dies als rotes Tuch.

• Integration in Ihren Stack: Ob Sie Shopify, WooCommerce oder eine benutzerdefinierte Plattform nutzen, entscheidet darüber, welche Tools praktikabel sind. Eine Lösung, die eine tiefe API-Integration erfordert, ist nicht praktikabel, wenn Ihr Entwicklerteam sie nicht unterstützen kann.

Wie wirken sich Tools zur E-Commerce-Betrugsprävention auf Ihre Rückbuchungsquote aus?

Rückbuchungen sind eine direkte finanzielle Folge von Betrug, und sie summieren sich. Kartennetzwerke überwachen Ihre Rückbuchungsquote: Wenn Sie die Schwellenwerte der Netzwerke dauerhaft überschreiten, können Ihnen Geldstrafen oder eine verstärkte Prüfung drohen oder Sie können sogar die Möglichkeit, Karten überhaupt abzuwickeln, verlieren.

Tools zur Betrugsprävention wirken sich auf Ihre Rückbuchungsquote aus, indem sie betrügerische Transaktionen blockieren, bevor sie abgeschlossen sind, was verhindert, dass überhaupt Streitfälle eingereicht werden. Sie generieren auch den Beweis, den Sie benötigen, um im Representment-Prozess zu gewinnen, wenn Streitfälle eingereicht werden.

Das Verhältnis der False Positives ist ebenfalls wichtig. Tools, die zu aggressiv ablehnen, reduzieren Betrug, lehnen aber auch legitime Kundinnen und Kunden ab, was sich eher in den Autorisierungsratendaten als in den Streitfalldaten niederschlägt. In der Regel lassen Sie Tools die Empfindlichkeitsschwellenwerte anpassen, und viele leiten unsichere Fälle an eine manuelle Überprüfungsliste weiter, anstatt sie automatisch abzulehnen. Die richtige Kalibrierung zu finden, ist der Bereich, in dem die meiste laufende Verwaltungsarbeit stattfindet.

Wie wählen Sie die richtige E-Commerce-Lösung zur Betrugsprävention aus?

Die richtige E-Commerce-Lösung zur Betrugsprävention hängt von Faktoren ab, die für Ihr Unternehmen spezifisch sind. Ein paar strukturelle Probleme grenzen das Feld ein:

• Transaktionsvolumen: ML-Tools verbessern sich mit Daten. Wenn Sie weniger als ein paar hundert Transaktionen pro Monat abwickeln, wird eine eigenständige ML-Plattform, die mit Ihrem eigenen Verlauf trainiert wurde, nicht über genügend Signale verfügen, um genau zu sein. Sie sind stärker auf Daten auf Netzwerkebene von Plattformen mit breiter Abdeckung oder auf die integrierten Betrugstools Ihres Zahlungsanbieters angewiesen.

• Betrugskonzentration: Wenn die meisten Ihrer Verluste auf CNP-Betrug beim Bezahlvorgang zurückzuführen sind, könnte eine Lösung auf der Zahlungsebene den größten Teil Ihrer Anfälligkeit abdecken. Wenn Sie Aktionsmissbrauch oder Retourenbetrug feststellen, benötigen Sie ein Tool, das über den gesamten Lifecycle der Kundinnen und Kunden hinweg arbeitet.

• Technische Infrastruktur: Eine Betrugsplattform von Drittanbietern mit einer voll ausgestatteten API ist leistungsstark, jedoch nur, wenn Sie über Entwickler verfügen, die sie integrieren und verwalten können. Unternehmen ohne dedizierte Entwicklungsressourcen sind oft besser mit Tools bedient, die nativ in ihre E-Commerce-Plattform oder ihren Zahlungsanbieter integriert sind.

• Toleranz bei False Positives: Wenn Sie standardisierte Waren mit geringen Margen bei starkem Wettbewerb verkaufen, ist die Ablehnung von legitimen Kundinnen und Kunden mit anderen Kosten verbunden, als wenn Sie margenstarke Produkte mit langen Kaufzyklen verkaufen. Unternehmen, die stark auf Kundenbeziehungen angewiesen sind, müssen die Raten bei False Positives bei ihrer Bewertung ernsthaft berücksichtigen.

• Aktuelle Anfälligkeit für Rückbuchungen: Wenn Ihr Kartennetzwerk Ihr Unternehmen überwacht oder dies in Kürze tun wird, ist ein Rückbuchungsgarantiemodell aus finanzieller Sicht möglicherweise sinnvoller als ein reines Erkennungstool, selbst bei höheren Kosten. Wenn Betrug ein beherrschbares, aber wachsendes Problem darstellt, gibt Ihnen ein auf Erkennung ausgerichtetes Tool mit guter Anpassung der Regeln mehr Kontrolle über die Ergebnisse.

So kann Stripe Radar Sie unterstützen

Stripe Radar verwendet KI-Modelle, um Betrug zu erkennen und zu verhindern. Diese Modelle wurden mit Daten aus dem globalen Netzwerk von Stripe trainiert. Sie werden kontinuierlich auf der Grundlage neuester Betrugstrends aktualisiert und schützen Ihr Unternehmen vor aufkommenden betrügerischen Aktivitäten.

Stripe bietet außerdem Radar for Fraud Teams an, mit dem Nutzer/innen benutzerdefinierte Regeln für Betrugsszenarien hinzufügen können, die speziell auf ihr Unternehmen zugeschnitten sind. Außerdem erhalten sie Zugang zu neuesten Erkenntnissen über betrügerische Aktivitäten.
Mit Radar kann Ihr Unternehmen unter anderem Folgendes umsetzen:

• Verlust aufgrund von Betrug vermeiden: Stripe wickelt jährlich Zahlungen in Höhe von über 1 Billion USD ab. Dadurch kann Radar auf einzigartige Weise Betrug genau erkennen und verhindern.

• Umsatz steigern: Die KI-Modelle von Radar werden anhand tatsächlicher Anfechtungsdaten, Kundeninformationen, Daten zum Surfverhalten und mehr trainiert. Damit kann Radar riskante Transaktionen identifizieren und falsch positive Ergebnisse reduzieren und so Ihren Umsatz steigern.

• Zeit sparen: Radar ist in Stripe integriert und lässt sich ohne Codierung einrichten. Sie können über eine einzige Plattform Ihre Performance mit Blick auf Betrug überwachen, Regeln schreiben und vieles mehr. Das erhöht die Effizienz.

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