Eine Application Programming Interface (API) für die Betrugserkennung ist ein Software-Tool, das Signale wie Kartenangaben, den Geräte-Fingerabdruck und Verhaltensmuster analysieren kann, um zu beurteilen, ob eine Transaktion wahrscheinlich betrügerisch ist. Einige Zahlungsanbieter integrieren diese Schutzmaßnahme direkt in den standardmäßigen Zahlungsablauf. Auf diese Weise müssen Unternehmen kein separates System erstellen, um eine Betrugsbewertung in Echtzeit für jede Abbuchung zu erhalten.

Eine Umfrage aus dem Jahr 2026 ergab, dass 76 % der Unternehmen im Vorjahr Zahlungsbetrugsversuche erlebten. Im Folgenden erläutern wir, was eine API für die Betrugserkennung tut, wie sie angepasst werden kann und wie Sie ihre Performance überprüfen.

Das Wichtigste auf einen Blick

• Einige Zahlungsanbieter bewerten Transaktionen automatisch als Teil des standardmäßigen Zahlungsablaufs und erfordern keinen separaten API-Aufruf.

• Benutzerdefinierte Regeln sowie Blocklisten und Allowlisten können Betrugsmuster abwehren, die spezifisch für Ihr Unternehmen sind.

• Die Nachverfolgung der Betrugsrate, der Autorisierungsrate und der falsch-positiven Ergebnisse kann Ihnen helfen, das richtige Gleichgewicht zwischen der Blockierung von Betrug und der Genehmigung echter Kundinnen und Kunden zu finden.

Was ist eine API für die Betrugserkennung?

Eine API für die Betrugserkennung ist eine programmatische Schnittstelle, die das Risiko von Transaktionen bewertet und Ihrem Unternehmen bei der Entscheidung helfen kann, ob bestimmte Zahlungen genehmigt werden sollen. Die API wertet Kartenangaben, den Geräte-Fingerabdruck, die Internetprotokoll-Adresse (IP-Adresse) und die Übereinstimmung von Rechnungs- und Lieferadresse aus und liefert dann umgehend eine Bewertung oder Empfehlung.

Wie können Sie eine API zur Betrugserkennung mit Regeln und Authentifizierung anpassen?

Sie können eine API für die Betrugserkennung durch eine Kombination aus drei Arten von Kontrollmechanismen anpassen:

• Benutzerdefinierte Regeln: Diese legen spezifische Bedingungen fest, wann die API eine Transaktion für Ihr Unternehmen prüfen soll. So kann sie beispielsweise Transaktionen über einem bestimmten Betrag aus einem Land blockieren, in das Sie nicht liefern, oder 3D Secure (3DS) für neue Kundinnen und Kunden verlangen, deren Karten nicht mit ihren Rechnungsadressen übereinstimmen.

• 3DS: Wenn die Kundin oder der Kunde diesen Authentifizierungsschritt abschließt, verlagert sich die Haftung für bestimmte Streitfälle weg von Ihrem Unternehmen.

• Blocklisten und Allowlisten: APIs gleichen Transaktionen anhand von Kartenangaben, E-Mail-Adressen oder anderen Kennungen mit diesen Listen ab. Wenn eine bestimmte Karte immer wieder bei betrügerischen Bestellungen auftaucht, können Sie sie einer Blockliste hinzufügen. Dadurch wird jede zukünftige Transaktion mit dieser Karte gestoppt. Im Gegensatz dazu lassen Allowlisten alle Transaktionen der enthaltenen Karten durch, was für wiederkehrende Kundinnen und Kunden nützlich ist, deren ungewöhnliches Kaufverhalten andernfalls eine Überprüfung auslösen würde.

Regeln können in Kombination mit der Risikobewertung verwendet werden. Eine Regel kann ein bereits bekanntes betrügerisches Transaktionsmuster sofort blockieren, während die Bewertung Sie auf neue Betrugsmuster aufmerksam macht. Wenn Sie beides einsetzen, müssen Sie sich nicht auf ein einziges System verlassen, um alles abzufangen. Die Anforderung einer 3DS-Authentifizierung kann für Kundinnen und Kunden Reibung erzeugen. Aus diesem Grund reservieren viele Unternehmen dieses Protokoll für Transaktionen mit einer ausreichend hohen Bewertung, die den zusätzlichen Schritt rechtfertigt.

Wie überwachen und verbessern Sie die Performance einer API für die Betrugserkennung?

Eine API für die Betrugserkennung ist nur so gut wie Ihre Fähigkeit, zu messen, was sie tut. Hier sind vier Kennzahlen, auf die Sie achten sollten:

• Betrugsrate: Der Prozentsatz der Transaktionen, die als betrügerisch gekennzeichnet werden, wird meist am gesamten Transaktions- oder Dollarvolumen gemessen.

• Autorisierungsrate: Dies ist der Prozentsatz der legitimen Transaktionen, die genehmigt werden. Ein System, das zu aggressiv blockiert, reduziert zwar Betrug, weist aber auch echte Kundinnen und Kunden ab.

• Falsch-Positiv-Rate: Hier wird gemessen, wie viele legitime Transaktionen Ihre Regeln oder Bewertungen fälschlicherweise gekennzeichnet haben. Dies dient als Maß für die Kosten der Betrugsprävention.

• Ausgang der Streitfälle: Dies zeigt, wie viele gekennzeichnete Transaktionen zu Rückbuchungen führen, im Vergleich dazu, wie viele geprüft und genehmigt werden.

Die Verschärfung von Regeln zur Betrugsreduzierung wird wahrscheinlich die Anzahl falsch-positiver Ergebnisse erhöhen und die Autorisierungsraten senken. Das Ziel ist es nicht, eine einzelne Zahl zu maximieren. Sie sollten die Kompromisse unter Berücksichtigung Ihrer Margen und dessen, was Ihre Kundinnen und Kunden tolerieren, abwägen.

Lohnt sich die Entwicklung einer API für die Betrugserkennung?

Wenn Sie ein neueres Unternehmen ohne jahrelange Transaktionsdaten haben, profitieren Sie möglicherweise von einem Modell, das über ein gesamtes Zahlungsnetzwerk hinweg trainiert wurde. Unternehmen, die über Stripe bereits Zahlungen abwickeln, können Stripe Radar verwenden, anstatt eine parallele Infrastruktur aufzubauen. Wenn Ihr Unternehmen ein hohes Zahlungsvolumen abwickelt, benötigen Sie möglicherweise ein dediziertes Expertenteam für Betrugsaufdeckung.

So kann Stripe Radar Sie unterstützen

Stripe Radar hilft mithilfe künstlicher Intelligenz (KI), die mit Daten aus dem globalen Stripe-Netzwerk trainiert wurde, Betrug zu erkennen und Wachstum zu fördern. Radar schützt Ihr Unternehmen über den gesamten Lifecycle der Kundinnen und Kunden hinweg vor Betrug, bevor sich dieser auf Ihren Gewinn auswirkt, und hilft Ihnen gleichzeitig, mehr legitime Kundinnen und Kunden sowie Zahlungen zu genehmigen.

Mit Radar kann Ihr Unternehmen unter anderem Folgendes umsetzen:

• Betrugsverluste verhindern: Die KI von Radar lernt aus jährlichen Transaktionen im Wert von mehr als 1,9 Billionen USD im gesamten globalen Stripe-Netzwerk und hilft so, Betrugsmuster zu identifizieren und zu blockieren, die einzelne Unternehmen alleine möglicherweise nicht erkennen würden.

• Schutz vor sich wandelnden Betrugsangriffen vereinheitlichen: Radar bündelt den Schutz vor Transaktionsbetrug, Kontobetrug und Missbrauch durch Kundinnen und Kunden in einer einzigen Lösung, sodass Sie einen einheitlichen Schutz vor den wichtigsten Betrugsarten erhalten.

• Anpassen an neue Betrugsmethoden: Radar passt sich kontinuierlich an veränderte Betrugsmuster an, vom First-Party-Missbrauch bis hin zu agentengesteuerten Transaktionen, und hilft so, Ihr Unternehmen vor neuen Bedrohungen zu schützen.

• Mit Ihrem bestehenden Tech-Stack arbeiten: Verwenden Sie Radar für Stripe-Zahlungen, ohne dass eine Integration erforderlich ist, oder greifen Sie über programmierbare APIs auf die Intelligenz von Radar zu, unabhängig davon, ob Sie Zahlungen über Stripe abwickeln oder nicht.

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FAQs zu APIs für die Betrugserkennung