Allein in den USA meldeten Kundinnen und Kunden im Jahr 2024 den Verlust von über 12,5 Mrd. USD durch Betrug, was einem Anstieg von 25 % im Jahresvergleich entspricht. Software zur Überwachung von Finanztransaktionen bewertet Zahlungen während ihres Auftretens, bewertet dann jede Transaktion anhand von Risikosignalen und löst automatisierte Aktionen aus, wenn etwas verdächtig aussieht. Die beste Option für Ihr Unternehmen hängt von Ihrer Betrugsgefährdung, Ihrem Transaktionsvolumen und dem Grad an Kontrolle ab, den Sie über die Erkennungslogik benötigen.

Im Folgenden erörtern wir, wie automatisierte Transaktionsüberwachungssysteme funktionieren, wie sie sich vergleichen lassen und was Sie bei der Auswahl eines Systems beachten sollten.

Wichtige Erkenntnisse

• Transaktionsüberwachungssoftware bewertet Zahlungen in Echtzeit, bewertet jede Transaktion anhand von Risikosignalen und löst automatisierte Aktionen aus, wenn verdächtige Aktivitäten erkannt werden.

• Das richtige System hängt von Ihrer Betrugsgefährdung, dem Transaktionsvolumen und den Integrationsanforderungen ab, sodass eine sorgfältige Bewertung der Anbieterfunktionen wichtig ist.

• Transaktionsüberwachungstools mit künstlicher Intelligenz (KI) verwenden Modelle für maschinelles Lernen (ML), die über Unternehmen hinweg trainiert wurden, um Betrugsmuster zu erkennen, die eigenständige Systeme möglicherweise übersehen.

Was ist Finanztransaktionsüberwachungssoftware?

Finanztransaktionsüberwachungssoftware verfolgt die Zahlungsaktivität in Echtzeit und markiert Transaktionen, die außerhalb der erwarteten Muster liegen. Dies geschieht während des gesamten Zahlungsablaufs, einschließlich des Zeitraums zwischen der Initiierung einer Zahlung durch den Endkunden/die Endkundin und dem Moment, in dem diese Zahlung entweder verrechnet oder blockiert wird.

Wie funktioniert Transaktionsüberwachungssoftware?

Moderne Transaktionsüberwachungssysteme bestehen aus mehreren miteinander verbundenen Komponenten, die zusammenarbeiten, um Zahlungen zu bewerten, während sie sich durch Ihren Stack bewegen. So funktionieren sie in der Regel.

Datenaufnahme

Überwachungsprogramme ziehen Transaktionsdaten heran und normalisieren sie in ein Format, das das System auswerten kann.

Risikobewertung

Jeder Transaktion wird eine Punktzahl zugewiesen, die darauf basiert, wie genau sie mit bekannten Betrugsmustern übereinstimmt oder vom erwarteten Verhalten für eine bestimmte Endkundin/einen bestimmten Endkunden, einen bestimmten Unternehmenstyp oder eine bestimmte Zahlungsmethode abweicht.

Regelauswertung

Das System gleicht die Transaktion mit einer Reihe vordefinierter Bedingungen ab und markiert alles, was eine Regel auslöst.

Alarmgenerierung

Wenn eine Transaktion einen Risikoschwellenwert überschreitet oder eine Regel auslöst, generiert das System einen Alarm, leitet die Transaktion zur Prüfung weiter oder führt eine automatisierte Aktion durch, z. B. das Blockieren der Zahlung oder das Anfordern einer zusätzlichen Authentifizierung.

Fallmanagement

Markierte Transaktionen werden in Warteschlangen für die Überprüfung durch Analystinnen und Analysten organisiert. Unterstützende Daten werden angehängt, damit Teams schnelle, fundierte Entscheidungen treffen können, ohne über mehrere Systeme hinweg suchen zu müssen.

Welche Fähigkeiten sollten Sie bei Software zur Überwachung von Transaktionen evaluieren?

Wenn Sie Software zur Überwachung von Transaktionen evaluieren, ist der Funktionsumfang weniger wichtig als die Frage, wie gut diese Funktionen zu Ihrer Zahlungsumgebung passen. Die Fähigkeiten, die es sich zu bewerten lohnt, fallen in einige wenige unterschiedliche Kategorien.

Echtzeit-Warnungen

Das System sollte Transaktionen evaluieren und eine Entscheidung treffen, bevor die Zahlung abgewickelt wird. Die Latenz ist wichtig, da sich selbst eine geringe zusätzliche Verarbeitungszeit auf die Konversion auswirken kann, wenn sie während des Bezahlvorgangs auftritt.

Anpassung von Regeln

Sie benötigen die Möglichkeit, Ihre eigenen Regeln zu schreiben, zu testen und anzupassen, ohne auf einen Anbieter warten zu müssen. Betrugsmuster, die spezifisch für Ihr Unternehmen sind, werden nicht immer durch die Standardlogik der Software abgedeckt. Und je schneller Sie auf neue Angriffsvektoren reagieren können, desto geringer ist Ihr Risiko.

ML-Integration

Suchen Sie nach Systemen, bei denen ML-Modelle mit Daten trainiert werden, die für Ihre Art und Ihr Volumen der Transaktion relevant sind. Ein Modell, das überwiegend mit Mustern aus einer anderen Branche oder Zahlungsmethode trainiert wurde, liefert keine klaren Erkenntnisse für Ihren Use Case.

Verwaltung von falsch-positiven Ergebnissen

Hohe Raten an falsch-positiven Ergebnissen beeinträchtigen die Konversion von Kundinnen und Kunden und verursachen unnötigen Aufwand beim Prüfen. Fragen Sie die Anbieter, wie ihre Systeme mit legitimen Transaktionen umgehen, die Merkmale mit betrügerischen gemeinsam haben, und welche Kontrollen Sie haben, um die Sensibilität anzupassen.

Analyse und Berichterstattung

Gute Dashboards zeigen Ihnen, wo sich Betrug konzentriert, welche Regeln am häufigsten aktiviert werden und ob sich Ihre Blockierraten in die richtige Richtung bewegen. Ohne diese Transparenz sind Sie gezwungen, Betrug reaktiv zu verwalten.

Kompatibilität der Application Programming Interface (API)

Das System muss sich reibungslos mit Ihrem bestehenden Zahlungs-Stack verbinden lassen. Dies entscheidet über den Erfolg Ihrer Überwachungssoftware. Stripe Radar ist in den Zahlungs-Stack von Stripe integriert, was bedeutet, dass es Transaktionen in Echtzeit mithilfe der Daten evaluiert, die bereits durch Ihre Zahlungsinfrastruktur fließen. Es muss keine separate Datenpipeline aufgebaut werden, und Sie können auf neue Angriffsvektoren so schnell reagieren, wie Sie sie identifizieren.

Was sind einige Herausforderungen und Einschränkungen von Transaktionsüberwachungssystemen?

Transaktionsüberwachungssysteme bringen ihre eigenen Komplikationen mit sich. Zu den häufigen Einschränkungen eines schlecht ausgewählten oder schlecht konfigurierten Systems können die folgenden gehören:

• Falsch-positive Ergebnisse: Überwachungssysteme markieren manchmal legitime Transaktionen. Vergewissern Sie sich, wie viele es sind und ob Sie das System anpassen können, ohne die Abdeckung bei echten verdächtigen Aktivitäten zu opfern.

• Regelverfall: Betrugsmuster ändern sich und Regeln, die letztes Jahr geschrieben wurden, erfassen möglicherweise nicht die Angriffsvektoren dieses Jahres. Statische Regelwerke erfordern regelmäßige Prüfungen und Aktualisierungen.

• Datenabhängigkeit: Überwachungssysteme sind nur so gut wie die Daten, die sie erhalten. Unvollständige Transaktionsdaten, schlechte Integration in Ihren Zahlungs-Stack oder Lücken in historischen Daten können die Genauigkeit verringern und das Rauschen erhöhen.

• Alarmmüdigkeit: Hohe Alarmvolumina mit geringer Signalqualität verleiten Analystinnen und Analysten zu Abkürzungen und machen es leichter, Betrug zu übersehen.

• Integrationskomplexität: Ein Überwachungssystem mit einem bestehenden Zahlungs-Stack zu verbinden, ist kompliziert. Schlecht geplante Integrationen schaffen Datenlücken und Schwachstellen, die Betrug durchrutschen lassen.

• Anbietereinschränkungen: Bevor Sie einen Vertrag unterschreiben, sollten Sie prüfen, ob ein System über proprietäre Datenformate, eingeschränkte Exportoptionen oder Regellogik verfügt, die nicht migriert werden kann. Dies kann es schwierig machen, später das System zu wechseln.

Wie wählen Sie Transaktionsüberwachungssoftware aus?

Die Wahl der Transaktionsüberwachungssoftware hängt maßgeblich davon ab, wie gut ein System in Ihre spezifische Zahlungsumgebung passt. Beantworten Sie diese Fragen, bevor Sie sich auf einen Anbieter festlegen.

Wie hoch sind Ihr Transaktionsvolumen und Ihre Geschwindigkeit?

Unternehmen mit hohem Volumen benötigen Systeme, die Tausende von Transaktionen pro Sekunde auswerten können, ohne Latenz hinzuzufügen. Unternehmen mit geringerem Volumen haben mehr Flexibilität, benötigen aber dennoch ein System, das skalieren kann, wenn das Wachstum schneller als erwartet verläuft.

Wo konzentriert sich Ihre Betrugsgefährdung?

Kartentests, Rückbuchungsbetrug, Kontoübernahmen und Kaufmissbrauch erfordern jeweils eine andere Art der Erkennungslogik. Vergewissern Sie sich, dass der Anbieter über einschlägige Erfahrung mit Ihren spezifischen Betrugsarten verfügt, da ein System, das für eine Art entwickelt wurde, nicht automatisch auch bei einer anderen gut abschneidet.

Wie viel Regelanpassung benötigen Sie?

Wenn Ihr Unternehmen ungewöhnliche Transaktionsmuster aufweist, benötigen Sie wahrscheinlich mehr als die Standardregeln der Software. Prüfen Sie, wie viel Kontrolle Sie über die Regellogik haben und wie schnell Sie Änderungen bereitstellen können.

Was erfordert die Integration?

Informieren Sie sich genau über die damit verbundene technische Arbeit. Während sich einige Systeme leicht in wichtige Zahlungs-Stacks integrieren lassen, erfordern andere erhebliche kundenspezifische Arbeiten, die die Bereitstellung verzögern und einen ständigen Wartungsaufwand verursachen.

Wie hoch ist die Kapazität Ihres Teams für das laufende Management?

Überwachungssysteme erfordern eine ständige Feinabstimmung. Wenn Sie nicht über Analystinnen und Analysten verfügen, die regelmäßig Warnungen überprüfen und Regeln anpassen können, suchen Sie nach Systemen mit stärkerer Automatisierung und verwalteten Diensten.

Wie geht der Anbieter mit Modellaktualisierungen um?

Betrugsmuster ändern sich ständig. Finden Sie heraus, wie oft der Anbieter seine ML-Modelle aktualisiert, ob diese Aktualisierungen automatisch erfolgen und wie viel Einblick Sie darüber haben, was sich geändert hat und warum.

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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