Da das Online-Transaktionsvolumen immer weiter wächst, kommt es auch zu einer wachsenden Anzahl legitimer Käufe, die fälschlicherweise abgelehnt werden. Zusätzlich zu dem finanziellen Verlust aufgrund des entgangenen Umsatzes können diese „fälschlicherweise abgelehnten Zahlungen“ das Vertrauen der Kundschaft untergraben und die Markentreue schwächen, da bei frustrierten Kundinnen und Kunden die Wahrscheinlichkeit steigt, dass sie ihren Kauf abbrechen und sich Mitbewerbern zuwenden.

Unternehmen müssen ein Gleichgewicht zwischen der Anwendung von Betrugspräventionstaktiken und einer schnellen, intuitiven und bequemen Einkaufserfahrung für ihre Kundschaft finden. Vor der Anwendung von Strategien, um die Anzahl fälschlicherweise abgelehnter Zahlungen zu reduzieren, müssen Unternehmen aber erst einmal wissen, warum es überhaupt dazu kommt.

Im Folgenden gehen wir die wichtigen Aspekte fälschlicherweise abgelehnter Zahlungen durch, klären, was sie sind, warum sie passieren und was sie verursacht, und sprechen über Best Practices, um sie zu vermeiden – ohne dabei die einfache und sichere Transaktionserfahrung der Kundschaft zu beeinträchtigen. Das müssen Sie wissen:

Worum geht es in diesem Artikel?

• Was sind fälschlicherweise abgelehnte Zahlungen?
  
• Warum kommt es zu fälschlicherweise abgelehnten Zahlungen?
  
• So lassen sich fälschlicherweise abgelehnte Zahlungen vermeiden
  
• So vermeidet Stripe fälschlicherweise abgelehnte Zahlungen
  

Was sind fälschlicherweise abgelehnte Zahlungen?

Zu fälschlicherweise abgelehnten Zahlungen, die auch als „falsch positive Ergebnisse“ bezeichnet werden, kommt es, wenn eine legitime Transaktion von einer Bank oder einem Zahlungsabwickler zurückgewiesen oder abgelehnt wird.

Warum kommt es zu fälschlicherweise abgelehnten Zahlungen?

Zu fälschlicherweise abgelehnten Zahlungen kommt es oft wegen der Systeme und Algorithmen, die betrügerische Aktivitäten erkennen und sie verhindern. Diese Systeme wurden zum Schutz sowohl der Kundschaft als auch der Finanzinstitute entwickelt, können aber manchmal übervorsichtig sein oder Ungenauigkeiten enthalten, die zur Ablehnung gültiger Transaktionen führen.

Die Gründe für fälschlicherweise abgelehnte Zahlungen zu kennen, kann sowohl der Kundschaft als auch den Unternehmen dabei helfen, vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen und derartige Vorkommnisse effektiver handzuhaben. Im Folgenden sind einige häufig auftretende Gründe für fälschlicherweise abgelehnte Zahlungen aufgeführt:

• Ungewöhnliche Ausgabenmuster
  Es gehört bei Banken und Kreditkartenunternehmen zum Standard, die Ausgabenmuster ihrer Kundschaft zu beobachten. Wenn eine Transaktion vom bisherigen Kaufverhalten abweicht, beispielsweise weil es sich um einen ungewöhnlich großen Kauf oder eine Reihe von Transaktionen in schneller Abfolge handelt, markieren diese Überwachungssysteme das eventuell als potenziellen Betrug. Diese Maßnahme kann zwar Betrug vorbeugen, erfasst aber gelegentlich auch legitime Transaktionen.

• Technische Fehler
  An der Transaktionsabwicklung sind komplexe Systeme und Netzwerke beteiligt. Manchmal kann eine technische Funktionsstörung, eine Verzögerung in einem Netzwerk oder ein Kommunikationsfehler zwischen unterschiedlichen Systemen zur Ablehnung einer Transaktion führen. Das kann auch dann vorkommen, wenn an der Transaktion eigentlich nichts verdächtig oder ungewöhnlich ist.

• Überschreiten von Limits
  Finanzinstitute setzen für Konten oft ein Tageslimit oder Transaktionslimit fest, um potenzielle Verluste durch Betrug zu begrenzen. Wenn eine Kundin oder ein Kunde versucht, einen Kauf zu tätigen, der diese vorgegebenen Limits übersteigt, kann die Transaktion abgelehnt werden. Obwohl derartige Limits ein sinnvolles Mittel der Betrugsprävention sind, können sie für Kundinnen oder Kunden hinderlich sein, die einen großen – aber legitimen – Kauf tätigen möchten.

• Falsche Informationen
  Bei einer Transaktion müssen die Kundeninformationen – wie die Rechnungsadresse, der Sicherheitscode der Karte und das Ablaufdatum – verifiziert werden. Wenn es Abweichungen zwischen diesen Informationen und den bei der Bank gespeicherten Angaben gibt, kann die Transaktion abgelehnt werden. Das ist eine übliche Sicherheitsmaßnahme, um sicherzustellen, dass es sich bei der Person, die die Transaktion durchführt, um die legitime Karteninhaberin bzw. den legitimen Karteninhaber handelt.

• Veraltete Autorisierungstechniken
  Einige Zahlungsabwickler verwenden eventuell veraltete Betrugserkennungsalgorithmen. Wenn sich die Betrugsmethoden weiterentwickeln, müssen auch die Algorithmen angepasst werden, um sie zu erkennen. Veraltete Systeme sind unter Umständen nicht in der Lage, zwischen legitimen und betrügerischen Aktivitäten zu unterscheiden, was zu mehr fälschlicherweise abgelehnten Zahlungen führt.

• Strenge Betrugserkennungsalgorithmen
  Einige Betrugserkennungsalgorithmen sind übertrieben vorsichtig und markieren legitime Transaktionen, die nur geringe Ähnlichkeit mit potenziellen Betrugsmustern aufweisen.

• Geografische Auslöser
  Transaktionen, die von geografischen Standorten aus initiiert werden, die weit vom Zuhause oder der Region der Kundin bzw. des Kunden entfernt sind, oder die von Regionen aus getätigt werden, in denen betrügerische Aktivitäten oft vorkommen, werden häufig als verdächtig betrachtet. Wenn beispielsweise eine Kundin oder ein Kunde mit Wohnsitz in den USA, die bzw. der selten oder nie ins Ausland reist, plötzlich einen Kauf in einem anderen Land tätigt, kann das eine Markierung als Sicherheitsrisiko auslösen.

• Abgelaufene Karten oder Konten
  Der Einsatz einer abgelaufenen Kreditkarte oder eines geschlossenen Kontos können ebenfalls dazu führen, dass die Transaktion abgelehnt wird. Vielleicht ist der Kundin oder dem Kunden nicht bewusst, dass die Karte abgelaufen ist oder sich der Kontostatus geändert hat. Dann kann es beim Versuch einer legitimen Transaktion zu einer Ablehnung kommen.

Kundinnen und Kunden können fälschlicherweise abgelehnten Zahlungen vorbeugen, indem sie beispielsweise vor großen oder internationalen Käufen ihre Bank informieren. Unternehmen können mit Zahlungsabwicklern zusammenarbeiten, die ausgefeiltere und adaptive Betrugserkennungsalgorithmen verwenden, um die Anzahl fälschlicherweise abgelehnter Zahlungen zu verringern. Im Folgenden finden Sie weitere Informationen darüber, wie Unternehmen ein hochgradig sensibles Betrugserkennungssystem mit minimaler Beeinträchtigung legitimer Transaktionen aufbauen können.

So lassen sich fälschlicherweise abgelehnte Zahlungen vermeiden

Damit fälschlicherweise abgelehnte Zahlungen seltener vorkommen, müssen Unternehmen ein Gleichgewicht zwischen Betrugsprävention und reibungsloser Kundenerfahrung finden. Hier folgen einige wichtige Strategien und Taktiken, die Unternehmen beim Umgang mit fälschlicherweise abgelehnten Zahlungen einsetzen können:

• Verwenden Sie fortschrittliche Betrugserkennungswerkzeuge
  Aktivieren Sie moderne Betrugserkennungssysteme, die maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz einsetzen. Diese Systeme können riesige Datenmengen in Echtzeit analysieren, sodass sie gut zwischen echten und betrügerischen Transaktionen unterscheiden können, ohne Zahlungen unnötig abzulehnen.

• Passen Sie Ihre Betrugserkennungseinstellungen an
  Viele Zahlungsabwickler geben Unternehmen die Möglichkeit, die Einstellungen ihrer Betrugserkennungswerkzeuge anzupassen. Wenn Unternehmen diese Einstellungen so anpassen, dass sie weniger streng oder genauer auf die Kundenbasis und die Transaktionsmuster des jeweiligen Unternehmens abgestimmt sind, können sie die Anzahl fälschlicherweise abgelehnter Zahlungen verringern.

• Führen Sie Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) ein
  Anstatt eine Transaktion komplett abzulehnen, können Unternehmen für Transaktionen, die als verdächtig markiert werden, eine zusätzliche Verifizierung verlangen. Zum Beispiel kann ein Einmalpasswort, das an die registrierte Handynummer oder E-Mail-Adresse der Kundin bzw. des Kunden geschickt wird, eine zusätzliche Sicherheitsebene schaffen, ohne die Transaktion sofort abzulehnen.

• Aktualisieren Sie Kundendaten regelmäßig
  Halten Sie Kundendaten wie Adressen und Telefonnummern auf dem neuesten Stand. Damit stellen Sie sicher, dass die Informationen, die bei Transaktionen zur Verifizierung verwendet werden, aktuell sind, was die Wahrscheinlichkeit abgelehnter Zahlungen aufgrund von Unstimmigkeiten verringert.

• Informieren Sie Ihre Kundschaft über Kontolimits
  Informieren Sie Ihre Kundinnen und Kunden über eventuelle tägliche Ausgabenlimits oder Beschränkungen ihrer Konten und teilen Sie ihnen mit, wie sie diese Limits bei Bedarf ändern können. Das kann der Ablehnung authentischer Transaktionen wegen der Überschreitung voreingestellter Limits vorbeugen.

• Zulassungsliste vertrauenswürdiger Kundinnen und Kunden
  Wenn ein Unternehmen wiederkehrende Kundinnen und Kunden hat, die in der Vergangenheit legitime Transaktionen getätigt haben, können diese Kundinnen und Kunden auf eine Zulassungsliste gesetzt werden. Das bedeutet, dass Transaktionen von diesen Kundinnen und Kunden weniger streng kontrolliert werden, was die Wahrscheinlichkeit fälschlicherweise abgelehnter Zahlungen verringert.

• Analysieren Sie Daten
  Wenn sie Transaktionsdaten analysieren, können Unternehmen Muster und Trends identifizieren, mit denen sie besser erkennen können, bei welchen Transaktionen es sich wahrscheinlich um fälschlicherweise abgelehnte Zahlungen handelt. Diese Informationen können dann für die Feinabstimmung von Betrugserkennungssystemen verwendet werden.

• Bitten Sie Ihre Kundschaft um Feedback
  Fordern Sie Ihre Kundschaft auf, Ihnen eine Rückmeldung zu schicken, wenn eine ihrer Zahlungen fälschlicherweise abgelehnt wird. Dieses Feedback kann von unschätzbarem Wert sein, um die Gründe, die fälschlicherweise abgelehnte Zahlungen verursachen, zu verstehen und Betrugserkennungssysteme entsprechend anzupassen.

• Überwachen und überprüfen Sie abgelehnte Transaktionen
  Überprüfen Sie abgelehnte Transaktionen regelmäßig, um eventuelle Muster oder Gemeinsamkeiten fälschlicherweise abgelehnter Zahlungen zu erkennen. Das kann dabei helfen, Betrugserkennungsmaßnahmen richtig anzupassen.

Für all diese Taktiken ist es von wesentlicher Bedeutung, den richtigen Zahlungsabwickler zu wählen. Wie Ihr Zahlungsabwickler mit fälschlicherweise abgelehnten Zahlungen umgeht, kann den Prozess entweder mühelos oder frustrierend machen.

So vermeidet Stripe fälschlicherweise abgelehnte Zahlungen

Stripes durchdachte Herangehensweise an Betrugserkennung und -prävention reduziert die Anzahl fälschlicherweise abgelehnter Zahlungen durch eine Kombination aus maschinellem Lernen und Datenanalyse. Hier folgt eine Übersicht darüber, wie Stripe Zahlungssysteme konstruiert, die fälschlicherweise abgelehnten Zahlungen gegenüber so immun wie möglich sind:

• Große Datensätze
  Stripe wickelt jedes Jahr Transaktionen im Wert von Milliarden von Dollar ab und erstellt dabei einen riesigen Datensatz, den Algorithmen für maschinelles Lernen heranziehen können, um Muster und Trends effektiver zu identifizieren. Die Algorithmen von Stripe analysieren diese Daten, um besser zu verstehen, was eine reguläre Transaktion von Betrug unterscheidet.

• Lernen und Anpassung in Echtzeit
  Die Modelle für maschinelles Lernen von Stripe sind in der Lage, in Echtzeit zu lernen. Während sie Transaktionen abwickeln, analysieren sie fortlaufend die Ergebnisse und passen sich entsprechend an. Dank dieser Echtzeitanpassung können die Modelle im Hinblick auf aktuelle Betrugsmuster auf dem neuesten Stand bleiben, ohne die Genehmigungsraten legitimer Transaktionen zu beeinträchtigen.

• Anpassung für unterschiedliche Unternehmen
  Stripe ist sich bewusst, dass Unternehmen unterschiedlich sind und dass eine Transaktion, die für ein Unternehmen als normal betrachtet werden muss, für ein anderes ungewöhnlich sein kann. Daher passen sich die von Stripe verwendeten Modelle für maschinelles Lernen an die spezifischen Transaktionsmuster einzelner Unternehmen an. Diese Anpassung verringert die Wahrscheinlichkeit, dass eine legitime Transaktion aufgrund branchenspezifischer Normen fälschlicherweise als betrügerisch markiert wird.

• Risikobewertung
  Stripe weist jeder Transaktion eine Risikobewertung zu, die die Wahrscheinlichkeit angibt, dass es sich bei der Transaktion um Betrug handelt. Unternehmen können auf diese Risikobewertungen zurückgreifen, um ihre eigenen Schwellenwerte dafür festzulegen, wann eine Transaktion automatisch abgelehnt oder für die manuelle Prüfung markiert werden soll. So haben Unternehmen mehr Kontrolle und Flexibilität bei der Betrugsprävention.

• Stripe Radar
  Stripe Radar verwendet maschinelles Lernen, um Transaktionen auf Betrug zu prüfen. Radar berücksichtigt Hunderte von Signalen für jede Transaktion, verwendet Daten aus dem gesamten Stripe-Netzwerk, um Betrug zu erkennen und ihm vorzubeugen, und passt sich dabei automatisch an Veränderungen der Betrugsmuster an. Unternehmen können auch benutzerdefinierte Regeln festsetzen, die ihren jeweils eigenen Anforderungen entsprechen.

• Authentifizierungswerkzeuge
  Stripe unterstützt 3D Secure, ein Authentifizierungswerkzeug, das bei der Verifizierung von Kartenzahlungen eine zusätzliche Sicherheitsebene schafft. Auch wenn eine Transaktion als potenziell riskant markiert wird, kann die Kundin oder der Kunde den Kauf nach einer zusätzlichen Verifizierung dennoch abschließen, was die Wahrscheinlichkeit fälschlicherweise abgelehnter Zahlungen verringert.

Durch die Integration dieser Elemente in seine Betrugserkennungs- und -präventionsmaßnahmen verringert Stripe die Anzahl fälschlicherweise abgelehnter Zahlungen und hält dennoch eine starke Abwehr gegen betrügerische Transaktionen aufrecht. Hier erfahren Sie mehr darüber, wie Sie mit Stripe loslegen können.