Betrugsmanagement umfasst die Aufdeckung, Vorbeugung und Minderung von Betrug. Es beinhaltet eine Reihe von Aktivitäten, darunter die Überwachung von Transaktionen, die Analyse von Mustern verdächtigen Verhaltens, die Implementierung von Verifizierungssystemen und die Schulung von Personal sowie Kundinnen und Kunden darin, wie Betrugsversuche erkannt und gemeldet werden können. Die weltweiten Verluste durch Kartenbetrug im Jahr 2021 wurden laut Statista auf über 30 Milliarden USD geschätzt. Jedes Unternehmen, das anfällig für Betrug ist (von Identitätsdiebstahl über Finanzbetrug bis hin zu Verstößen gegen die Cybersicherheit), muss ein Betrugsmanagementsystem einrichten. Für einige Unternehmen wie Finanzinstitute und E-Commerce-Plattformen sind Betrugsmanagementsysteme besonders wichtig.

Nachfolgend gehen wir darauf ein, wie Unternehmen Strategien und Verfahren zum Betrugsmanagement entwickeln können – von allgemeinen Best Practices bis hin zu branchenspezifischen Erwägungen.

Worum geht es in diesem Artikel?

• Best Practices zum Betrugsmanagement
  
• So wählen Sie die richtige Betrugsmanagementlösung
  
• So kann Stripe Sie unterstützen
  

Best Practices zum Betrugsmanagement

Unternehmen haben im Bereich Betrugsmanagement mehrere Optionen. Jedes Unternehmen sollte die Entscheidung für eine Herangehensweise wohlüberlegt treffen und eine Lösung entwickeln, die seine eigenen Prioritäten und Schwachstellen abdeckt. Es gibt jedoch einige Best Practices zum Betrugsmanagement, die für die meisten Unternehmen nützlich sind:

• Mehrschichtige Abwehr: Setzen Sie eine mehrschichtige Abwehrstrategie um, die nicht nur auf Firewalls und Antivirensoftware setzt, sondern auch Verhaltensverfolgung in Echtzeit und Datenverschlüsselung nutzt. Zusammengenommen ergeben diese verschiedenen Ebenen ein komplexes Netz, das Eindringlinge nur schwer durchbrechen können.

• Echtzeitanalysen: Nutzen Sie Echtzeitanalysen, um alle Datentransaktionen innerhalb Ihrer Organisation zu überwachen. Setzen Sie Algorithmen für maschinelles Lernen ein, die anpassungsfähig sind und aus neuen Typen betrügerischer Aktivitäten lernen können. Je schneller Sie eine Anomalie feststellen, desto schneller können Sie handeln.

• Manuelle Audits: Selbst den besten automatisierten Systemen können Anomalien entgehen. Führen Sie regelmäßig manuelle Audits von Finanz- und Datentransaktionen durch.

• Maßnahmen zur Kundenverifizierung: Setzen Sie Zwei-Faktor-Authentifizierung (2FA), Biometrik und andere fortschrittliche Verifizierungsmethoden ein, um die Identität von an Transaktionen beteiligten Einzelpersonen gegenzuprüfen.

• Personalschulung: Schulen Sie Mitarbeiter/innen bezüglich der Wichtigkeit von Betrugsprävention und vermitteln Sie ihnen häufig auftretende Taktiken, auf die sie achten müssen, sowie interne Protokolle für den Umgang mit verdächtigen Vorfällen. Falsch oder unzureichend geschultes Personal kann selbst bei besten Absichten das schwächste Glied in einem Sicherheitssystem sein. Eine gut geschulte Belegschaft kann dagegen ein wirkungsvolles Abschreckungsmittel sein.

• Kooperation mit Finanzunternehmen: Arbeiten Sie eng mit Banken und Zahlungsabwicklern zusammen, um potenzielle Warnsignale zu erkennen. Diese Organisationen verfügen normalerweise über Fachkenntnis und spezielle Tools, um ungewöhnliche Aktivitäten zu entdecken, bevor sie Schaden anrichten.

• Rollenbasierte Zugriffskontrolle: Beschränken Sie den Zugriff auf sensible Daten innerhalb Ihrer Organisation. Den Datenzugriff auf Rollen zu beschränken, die die jeweiligen Daten wirklich benötigen, kann die Wahrscheinlichkeit internen Betrugs senken.

• Anbieterrisikomanagement: Überprüfen Sie Ihre Lieferanten und Drittanbieter sorgfältig. Verlangen Sie von ihnen die Einhaltung Ihrer Sicherheitsrichtlinien und überprüfen Sie diese Partnerschaften regelmäßig auf potenzielle Risiken.

• Vorfallreaktionsplan: Erstellen Sie detaillierte Vorfallreaktionspläne und aktualisieren Sie sie regelmäßig. Alle Mitarbeiter/innen sollten wissen, was sie zu tun haben, wenn sie einen Betrugsfall vermuten.

• Regelmäßige Aktualisierungen und Patches: Cyberkriminelle sind ständig auf der Suche nach Softwareschwachstellen, die sie für sich nutzen können. Machen Sie es ihnen schwerer, veraltete Systeme auszunutzen, indem Sie Ihre Software stets auf dem neuesten Stand halten.

Mit diesen Best Practices können Unternehmen ein umfassendes – und anpassungsfähiges – Betrugsmanagementsystem aufbauen. Anpassungsfähigkeit ist von essenzieller Bedeutung, da betrügerische Akteurinnen und Akteure fortlaufend neue Methoden entwickeln, um bestehende Sicherheitsmaßnahmen zu umgehen.

So wählen Sie die richtige Betrugsmanagementlösung

Bedenken Sie die folgenden wichtigen Faktoren, wenn Sie sich für ein Betrugsmanagementsystem entscheiden.

• Ziele und Leistungskennzahlen (KPIs): Entscheiden Sie schon bevor Sie mit der Lösungsrecherche beginnen, was Ihre Betrugsmanagementlösung leisten soll. Klarheit über diese Ziele hilft Ihnen als Richtschnur bei der Auswahl, unabhängig davon, ob für Sie das Verringern falsch positiver Ergebnisse und Rückbuchungen oder das Erkennen neuer Betrugsmuster im Vordergrund steht.

• Datenintegration und Kompatibilität: Bewerten Sie, wie leicht sich Betrugsmanagementsysteme in Ihren bestehenden Technologie-Stack integrieren lassen. Suchen Sie nach Plattformen, die API-Integrationen oder Software-Entwicklungskits (SDKs) unterstützen, um sie leichter in Ihre bestehenden Workflows integrieren zu können. Informieren Sie sich, mit welchen Datenbanktypen diese Systeme arbeiten können, und kontrollieren Sie, ob sie die Datenmigration unterstützen.

• Echtzeitverarbeitung: Betrug läuft mit halsbrecherischer Geschwindigkeit ab, daher muss die Lösung, für die Sie sich entscheiden, Daten in Echtzeit verarbeiten und Warnungen unverzüglich abgeben können. Latenzzeiten beim Reporting zu vermeiden, kann beim Verhindern finanzieller Verluste einen bedeutenden Unterschied ausmachen.

• Skalierbarkeit: Ihre Betrugsmanagementlösung muss mit Ihrem Unternehmen wachsen können. Suchen Sie nach Systemen, die sich im Hinblick auf das Datenvolumen, die Transaktionsgeschwindigkeit und die geographische Erweiterung leicht skalieren lassen.

• Maschinelles Lernen und Anpassungsfähigkeit: Ein gutes Betrugsmanagementsystem sollte fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen einsetzen, die sich an neue Betrugsmuster anpassen. Sehen Sie sich bei jeder Lösung, die Sie in Betracht ziehen, die Fähigkeiten im Bereich maschinelles Lernen genau an. Dazu gehören die eingesetzten Algorithmen, wie oft die Modelle aktualisiert werden und welche Feedbackschleifen zur fortlaufenden Optimierung eingerichtet wurden.

• Nutzeroberfläche und Nutzerfreundlichkeit: Wählen Sie eine Betrugsmanagementlösung mit einer intuitiven Oberfläche, um Schulungszeiten und die Lernkurve zu verkürzen.

• Kostenanalyse: Die Wahl der budgetschonendsten Option kann zwar reizvoll sein, aber unter Umständen bieten kostengünstige Lösungen nicht alle Funktionen, die Sie benötigen. Berücksichtigen Sie die Anschaffungskosten und auch den langfristigen ROI – einschließlich der Kosten potenzieller betrügerischer Aktivitäten, die einem billigeren und weniger wirksamen System vielleicht entgehen.

• Anpassung und Flexibilität: Suchen Sie nach Betrugsmanagementsystemen, die Ihnen die Flexibilität geben, Einstellungen, Parameter und auch visuelle Dashboards nach Ihrem Bedarf anzupassen.

• Rechtliche Compliance und Datenschutz: Vergewissern Sie sich, dass das System allen geltenden lokalen und internationalen Gesetzen (insbesondere die Datenschutz-Grundverordnung oder DSGVO, wenn Sie in der EU tätig sind oder Kundschaft in der EU haben) entspricht. Überprüfen Sie, wie das System Daten speichert, verarbeitet und übermittelt und wo regelmäßige Compliance-Audits des Systems durchgeführt werden.

• Bewertungen Dritter und Referenzen: Suchen Sie nach authentischen Bewertungen und fragen Sie nach Kundenreferenzen. Manchmal können Einblicke von Unternehmen in einer vergleichbaren Branche wichtige Informationen über die Leistung eines Systems liefern, die Sie einem Datenblatt nicht entnehmen können.

• Support nach dem Kauf: Der Support nach der Einführung kann ebenso wichtig sein wie das Produkt selbst. Erkundigen Sie sich genau, welche Supportleistungen der Anbieter bereitstellt und ob der Support über Online-Ressourcen, ein dediziertes Supportteam oder regelmäßige Funktionskontrollen erfolgt.

• Warnsignale: Hüten Sie sich vor Lösungen, die zu viel versprechen, aber keine dokumentierten Erfolgsgeschichten vorweisen können, und ebenso vor Plattformen, die keine transparente Preisstruktur vorlegen oder mit den Beschränkungen ihrer Technologie nicht offen umgehen.

Wenn Sie diese Faktoren systematisch durchgehen, können Sie eine Betrugsmanagementlösung finden, die sehr gut zu Ihrem betrieblichen Bedarf und Ihren langfristigen Zielen passt.

So kann Stripe Sie unterstützen

Zusätzlich zu Radar – der Vorzeigelösung für Betrugsprävention im Stripe-Sortiment – bietet Stripe eine umfangreiche Lösungssuite an, um Unternehmen beim Umgang mit Betrugsrisiken zu unterstützen. Die Tools und Funktionen von Stripe helfen bei der Betrugsprävention und -bekämpfung beispielsweise auf die nachfolgend aufgeführte Art.

• Stripe Elements: Elements umfasst eine Reihe vordefinierter UI-Komponenten und Widgets, die zur Verringerung von Betrug beitragen, indem sie sensible Zahlungsinformationen direkt von Kundinnen und Kunden erheben.

• 3D Secure: 3D Secure ist eine zusätzliche Sicherheitsschicht für Online-Transaktionen mit Kredit- und Debitkarten. Wenn 3D Secure aktiviert ist, müssen Karteninhaber/innen zusätzliche Authentifizierungsdetails eingeben, um einen Kauf zu tätigen, was für zusätzliche Sicherheit sorgt und die Wahrscheinlichkeit betrügerischer Transaktionen senkt.

• Dynamic 3D Secure: Dynamic 3D Secure entscheidet je nach dem mit einer Transaktion verbundenen Risiko, wann 3D Secure angewandt werden soll und wann nicht. So können Unternehmen von der zusätzlichen Sicherheit dieser Funktion profitieren, ohne ihre gesamte Kundschaft mit zusätzlichen Verifizierungsschritten belästigen zu müssen.

• Tokenisierung: Der Tokenisierungsprozess von Stripe stellt sicher, dass sensible Daten wie Kartennummern durch eindeutige Identifikatoren (Token) ersetzt werden. Das minimiert das Risiko, dass betrügerische Akteurinnen und Akteure Zahlungsdaten abfangen und stehlen, da die Kartenangaben nicht auf den Servern des Unternehmens gespeichert werden.

• Webhooks: Webhooks liefern Echtzeitmitteilungen über Ereignisse im Stripe-Konto eines Unternehmens, auch über potenziell betrügerische Aktivitäten. Das erleichtert Unternehmen das sofortige Reagieren auf verdächtige Aktivitäten.

• Stripe Connect: Für Plattformen, die Zahlungen im Namen anderer Unternehmen verwalten, bietet Stripe Connect Überwachungsfunktionen, um anormale Muster bei Transaktionen zu erkennen. Das hilft Plattformen beim Identifizieren und Verhindern potenziellen Betrugs.

• Manuelle Überprüfungen: Obwohl Automatisierung extrem wichtig ist, lässt Stripe die manuelle Überprüfung verdächtiger Transaktionen durch Unternehmen zu. Außerdem bewahrt Stripe für Prüfungszwecke detaillierte Aufzeichnungen von Kundendaten und Transaktionsverläufen auf.

• Umgang mit angefochtenen Zahlungen: Wenn eine Kundin oder ein Kunde eine Rückbuchung beantragt oder eine Zahlung auf andere Weise anficht, kann Stripe Informationen über die angefochtene Zahlung liefern und dem Unternehmen Vorschläge zu einer möglichen Reaktion unterbreiten. Das verringert die Wahrscheinlichkeit, dass die Streitigkeit zu Ungunsten des Unternehmens beigelegt wird.

• Daten und Reporting: Das Dashboard und die API von Stripe liefern detaillierte Transaktionsdaten, die Unternehmen verwenden können, um Transaktionsmuster zu analysieren, Anomalien zu stoppen und ihre Betrugserkennungsstrategien im Laufe der Zeit zu verfeinern.

• Integration in externe Tools: Stripe ist für die nahtlose Zusammenarbeit mit diversen Drittanbieter-Tools für Betrugsprävention und -erkennung ausgelegt. Dadurch können Unternehmen die integrierten Funktionen von Stripe bei Bedarf mit Speziallösungen erweitern.

Zusammen ergeben diese Tools und Funktionen einen ganzheitlichen Rahmen für Betrugsprävention und -bekämpfung, mit dem Unternehmen sich selbst und ihre Kundschaft vor einem breiten Spektrum potenzieller Bedrohungen schützen können. Insbesondere nutzt Stripe Radar Tools für maschinelles Lernen, die mit Daten großer globaler Unternehmen trainiert wurden, um potenziellen Betrug zu erkennen. Der Algorithmus für maschinelles Lernen von Radar hat Transaktionen aus 197 Ländern ausgewertet, die einen umfassenden Überblick über unterschiedliche regionale Aktivitäten und umfangreiches Know-how liefern, um potenziellen Betrug zu erkennen.

Und Stripe Radar hat ein höheres Maß an Genauigkeit aufzuweisen als manch andere Betrugsmanagementalternative: Unter Milliarden legitimer Zahlungen blockiert Radar nur 0,1 % fälschlicherweise. Es nimmt Daten des gesamten Finanz-Stacks auf, darunter Zahlungsdetails und Informationen von Finanzgiganten wie Visa, Mastercard und American Express.

Zu den wichtigsten Funktionen von Stripe Radar gehören:

• Verwendung von Daten des Bezahlvorgangs: Damit können die Bezahlvorgangstools von Stripe automatisch Muster identifizieren, beispielsweise detaillierte Kundenwege, die eine betrügerische Absicht nahelegen könnten.
  
• Regelmäßige Anpassungen: Diese Funktion nutzt dynamische Anpassungen an neue Betrugsgefahren und fortlaufende Verfeinerung von Algorithmen, um die relevantesten Attribute für die Betrugserkennung zu bestimmen.
  
• Auswertung von Warnsignalen: Radar wertet zahlreiche Signale aus, um ein detailliertes Geräteprofil zu erstellen, was beim Anzeigen verdächtiger Geräte und ungewöhnlicher Verhaltensweisen hilft.
  
• Verwendung historischer Daten: Radar verwendet historische Daten, um wiederkehrende Muster zu erkennen, was die Identifizierung bekannter betrügerischer Taktiken oder Quellen beschleunigt.
  
• Erkennungstechniken: Diese Funktion setzt Techniken wie Proxy-Erkennung ein, um IP-Spoofing oder anormale Proxy-Nutzung zu erkennen – beides potenzielle Warnsignale für Betrug.
  
• Verwendung einer Mehrsignalmethode: Dies steigert die Genauigkeit der Betrugsprognose.
  
• Speziell für die Betrugsbekämpfung entwickelte Tools: Dazu gehören Funktionen, die die einschlägigsten Daten für Überprüfungen und Einblicke in die Betrugsbekämpfungsleistung sowie den Anteil angefochtener Zahlungen ans Licht bringen.
  
• Anpassung: Mit dieser Funktion können Unternehmen benutzerdefinierte Regeln festlegen, um bestimmte Transaktionen hervorzuheben oder zu blockieren oder zusätzliche Verifizierungen dafür zu verlangen. Damit wird der Schutz auf die individuellen Anforderungen eines Unternehmens abgestimmt.
  
• Funktionen für Block- und Zulassungslisten: Mit diesen Funktionen können Unternehmen ausgehend von früheren Aktionen vertrauenswürdige oder blockierte Kundinnen und Kunden ermitteln.
  
• Integration eines einheitlichen Betrugsmodells: Damit können Unternehmen ihre Betrugsdaten mit dem umfassenden Datensatz von Radar zusammenführen.
  

Mit seiner Kombination aus maschinellem Lernen, riesigen Datenquellen und adaptiven Algorithmen ist Radar von Stripe hochgradig effektiv beim Erkennen und Blockieren betrügerischer Transaktionen.

Hier erfahren Sie mehr über Stripe Radar.