Kreditkartenzahlungen sind die in Japan am weitesten verbreitete Zahlungsmethode. Auf E-Commerce-Websites macht ihre Nutzung 80 % aller payments aus. Dies zeigt ihre Beliebtheit bei japanischen Kundinnen und Kunden.

Während für Kreditkartenzahlungen ein weiteres Wachstum erwartet wird, sind Fälle von Zahlungsbetrug ebenfalls zu einem ernsthaften Problem geworden. Infolgedessen haben viele Kundinnen und Kunden Bedenken hinsichtlich der Sicherheit von Kreditkartenzahlungen.

Betrugsschemata und -techniken sind immer ausgefeilter und mit herkömmlichen Systemen schwerer zu erkennen. Daher rücken Gegenmaßnahmen durch KI-Systeme, die mit fortschrittlichen Funktionen für maschinelles Lernen (ML) ausgestattet sind, in den Mittelpunkt des Interesses.

In diesem Artikel erklären wir, warum KI bei der Erkennung von Kreditkartenbetrug nützlich ist und wie die KI zur Betrugserkennung funktioniert. Wir untersuchen außerdem die Vorteile der Implementierung von KI sowie einige wichtige Überlegungen.

Wichtige Erkenntnisse

• Kreditkartenbetrug wird jedes Jahr ausgefeilter. Maßnahmen zu seiner Bekämpfung sind zunehmend schwerer umzusetzen. Daher sind Betrugserkennungssysteme, die KI einsetzen, für Unternehmen attraktiv geworden.
  
• Die KI-gestützte Betrugserkennung erfolgt durch die automatische Analyse von Transaktionsmustern und die Bewertung von Betrugsrisiken.
  
• Zu den Vorteilen von KI für die Betrugserkennung gehört die Fähigkeit, Betrug in Echtzeit zu erkennen.
  
• Um die Sicherheit der E-Commerce-Website eines Unternehmens zu erhöhen, ist es wichtig, Mitarbeiterschulungen zum Thema Sicherheit durchzuführen und einen robusten internen Rahmen zu schaffen, anstatt sich nur auf KI-Technologie zu verlassen.
  
• Mit Stripe Radar können Unternehmen fortschrittliche Sicherheitsmaßnahmen implementieren, die maschinelles Lernen (ML) nutzen, das sich an ständig ändernde Betrugsmuster anpasst.
  

Warum ist KI für die Erkennung von Kreditkartenbetrug wichtig?

In Japan stehen viele bargeldlose Zahlungsoptionen zur Verfügung, z. B. Kartenzahlungen, QR-Code-Zahlungen und Transfers. Unter diesen Optionen sind Kartenzahlungen äußerst vielseitig und sehr beliebt.

Da Kreditkartenbetrug weltweit weiter zunimmt, hat die japanische Regierung verschiedene Richtlinien entwickelt, darunter die verpflichtende Einführung von 3D Secure 2.0. Die Implementierung von KI-gestützten Betrugserkennungssystemen ist eine weitere Maßnahme, die in Betracht gezogen wird. Im Folgenden erläutern wir die Hauptgründe für das wachsende Interesse an diesen Systemen.

Kreditkartenbetrug in Japan

Nach Angaben der Japan Consumer Credit Association (JCA) überstieg der finanzielle Gesamtschaden durch Kreditkartenbetrug im Jahr 2025 51 Mrd. ¥. Das war mehr als doppelt so viel wie der Wert von 2020 (25,3 Mrd. ¥). Der Einsatz von hochpräzisen Betrugserkennungssystemen, die KI nutzen, ist wichtig, um dieser Situation zu begegnen.

Die wichtigste Erkenntnis aus diesen Daten ist, dass sich die Gesamtverluste für den Zeitraum von Oktober bis Dezember 2025 auf 9,39 Mrd. ¥ beliefen. Dies ist ein deutlicher Rückgang im Vergleich zum Vorjahreszeitraum (16,23 Mrd. ¥).

Dieser Unterschied könnte auf einen Synergieeffekt zurückzuführen sein, der aus der verpflichtenden Implementierung von 3D Secure 2.0 resultiert, die für Ende März 2025 geplant war. Nimmt man noch die weitverbreitete Einführung von KI zur Betrugserkennung hinzu, lassen sich die Ergebnisse dieser Bemühungen an den Daten ablesen.

Kreditkartenbetrug mithilfe von KI

Betrugsschemata, die von Dritten verübt werden, sind durch den Missbrauch von KI immer komplexer und ausgefeilter geworden. Dadurch ist es schwierig, die Sicherheit allein mit herkömmlichen, regelbasierten Systemen zu gewährleisten.

Phishing ist beispielsweise eine Art von Betrugsschema, bei dem KI eingesetzt wird. Betrügerische Akteure generieren mithilfe von KI große Mengen an gefälschten E-Mails. Anschließend verwenden sie diese E-Mails, um Empfänger/innen auf gefälschte Websites zu locken, wo Kontopasswörter und Kreditkarteninformationen gestohlen werden.

Beim Phishing nutzen betrügerische Akteure die Namen echter Organisationen und offizielle Logos, um Empfänger/innen in dem Glauben zu lassen, die E-Mails seien legitim. Sie generieren und versenden in kürzester Zeit große Mengen an gefälschten E-Mails in natürlicher Sprache. Daher ist es für herkömmliche Systeme extrem schwierig, diese Betrugsversuche treffsicher zu erkennen.

Es ist wichtig, KI zur Betrugserkennung einzusetzen, um Schemata entgegenzuwirken, bei denen KI für Betrugszwecke genutzt wird. KI-Technologie kann ständig neue Betrugsmuster in Echtzeit erlernen und sich sofort anpassen.

Zunahme der Karteninhaber/innen

Kartenzahlungen sind aus dem Alltag in Japan nicht mehr wegzudenken. Mit Kreditkarten können Kundinnen und Kunden Punkte und Meilen sammeln, und sie bieten außerdem Ratenzahlungen, Revolving-Zahlungen sowie Bonuszahlungen. Darüber hinaus erfreuen sich Kreditkarten aufgrund ihrer Bequemlichkeit zunehmender Beliebtheit.

Mit der zunehmenden Häufigkeit von Online-Kartentransaktionen steigt jedoch auch das Risiko, dass diese Informationen kompromittiert werden. Sobald Informationen durchsickern, besteht die Gefahr, dass sie in einer Kettenreaktion auf unzähligen E-Commerce-Websites und anderswo missbraucht werden.

Die Erkennung von Kreditkartenbetrug mithilfe von KI stößt bei E-Commerce-Unternehmen auf großes Interesse. Da es sich um eine Abwehrmaßnahme handelt, die Anomalien in Echtzeit erkennen kann, lassen sich damit sogar Schemata abwehren, die aus strukturellen Gründen schwer zu verhindern sind.

Wie KI Kreditkartenbetrug erkennt

Nachfolgend erörtern wir die verschiedenen Mechanismen, die KI zur Erkennung von Kreditkartenbetrug einsetzt.

Mustererkennung

KI zur Betrugserkennung nutzt Machine Learning (ML), um riesige Mengen an Zahlungsdaten zu analysieren und betrügerische Muster automatisch zu identifizieren. Dadurch kann sie verdächtige Transaktionen schnell und präzise erkennen. Sie passt sich zudem an die neuesten Betrugsmuster an, sodass sie neue Taktiken aufdecken kann, die herkömmliche, regelbasierte Systeme oft übersehen.

Durch die Analyse bestimmter Daten aus verschiedenen Perspektiven kann die KI betrügerische Schemata identifizieren. Zu den Hauptdaten für das Training gehören:

• Transaktionsbeträge
  
• Datum und Uhrzeit der Transaktion
  
• Transaktionsstandorte (z. B. Land, Region usw.)
  
• Verwendete Endgeräte
  
• Unternehmensinformationen
  
• Bisheriger Browser- und Kaufverlauf
  

KI zur Betrugserkennung nutzt diese Daten, um KI-Modelle zu erstellen, die Anomalien wie ungewöhnliche oder betrügerische Käufe erkennen.

Ein Beispiel: Eine Kreditkarte, die normalerweise tagsüber für Kleinbeträge verwendet wird, wird spät nachts auf einer ausländischen Website eingesetzt, die teure Artikel verkauft. Die KI erkennt dies sofort als ungewöhnliches Muster.

Darüber hinaus kann die Genauigkeit basierend auf Feedback zu den Erkennungsergebnissen verbessert werden, und die Erkennungsleistung lässt sich durch kontinuierliches Training als Reaktion auf immer raffiniertere Betrugsschemata weiter steigern.

Bewertung des Betrugsrisikos

KI zur Betrugserkennung überwacht Transaktionsmuster aus jedem Blickwinkel in Echtzeit und bewertet (d. h. scored) jede Transaktion auf Grundlage dieser Muster. Mit anderen Worten: Die KI analysiert bei jeder Zahlungsabwicklung automatisch verschiedene Daten – wie Transaktionsbeträge und -standorte. Anschließend wird das Betrugsrisiko quantifiziert.

Wenn der Score den Schwellenwert überschreitet, stuft die KI das Betrugsrisiko als hoch ein und blockiert die Transaktion entweder automatisch oder fordert eine zusätzliche Authentifizierung an.

Branchenübergreifendes Lernen mit mandantenfähiger KI

Eine große Herausforderung bei herkömmlichen KI-Technologien besteht darin, dass sie ausschließlich mit Transaktionsdaten einzelner Kreditkartenunternehmen trainiert werden. Dies erschwert es ihnen, auf betrügerische Aktivitäten zu reagieren, mit denen sie zuvor noch nicht konfrontiert waren. Mandantenfähige KI beinhaltet branchenübergreifende Zusammenarbeit zur Analyse von Transaktionsdaten. Sie gilt als Lösungsansatz zur Bewältigung dieser Herausforderung.

Unternehmen, die mandantenfähige KI einsetzen, tauschen Betrugsdaten untereinander aus und trainieren die KI gemeinsam. Ein Beispiel: Wenn ein Unternehmen ein neues Betrugsmuster entdeckt, können andere Unternehmen sofort ein KI-Modell verwenden, das dieses Muster bei mandantenfähiger KI automatisch erlernt hat.

Durch die Zusammenarbeit als Branche und den Informationsaustausch können KI-Systeme komplexen Betrugsschemata entgegenwirken, die einzelne Unternehmen allein nicht erkennen könnten.

Vorteile von KI bei der Betrugserkennung

Der Einsatz von KI zur Betrugserkennung bietet viele Vorteile.

Betrug sofort blockieren

Der größte Vorteil der Implementierung einer KI zur Betrugserkennung besteht darin, dass sie mithilfe fortschrittlicher KI-Technologie betrügerische Transaktionen in Echtzeit erkennt und diese automatisch blockiert. Dadurch kann Betrug verhindert werden, bevor die Transaktion abgeschlossen ist.

Diese Art der sofortigen KI-gestützten Blockierung in Echtzeit ist wichtig für den Schutz der Kundinnen und Kunden und die Minimierung von Gewinnverlusten durch Rückbuchungen.

Operative Arbeitsbelastung reduzieren

Die Systemautomatisierung kann die mit der Überwachung und Erkennung verbundene Arbeitsbelastung erheblich reduzieren. In der Vergangenheit waren die Betreiberinnen und Betreiber dafür verantwortlich, riesige Mengen an Transaktionsdaten zu überwachen, um Betrug zu erkennen. Die übermäßige Arbeitsbelastung führte oft zu Versäumnissen und Engpässen.

Die Betrugserkennungs-KI kann konsistent arbeiten und alle Transaktionen in Echtzeit überwachen. Darüber hinaus sendet die KI sofort eine Warnung, wenn durch Scoring eine Transaktion mit hohem Betrugsrisiko erkannt wird. Aus diesem Grund müssen die Betreiberinnen und Betreiber nicht mehr jede einzelne Transaktion prüfen – einschließlich der legitimen –, wie sie es in der Vergangenheit getan haben. Stattdessen können sie ihre Ressourcen für die Überprüfung von Fällen einsetzen, die für die KI allein schwer zu beurteilen sind, und einen hochwertigen Kundenservice bieten.

Eine KI zur Betrugserkennung, die maschinelles Lernen (ML) nutzt, um die Erkennungsgenauigkeit kontinuierlich zu verbessern, kann auch dazu beitragen, falsch-positive Ergebnisse (d. h. die fälschliche Identifizierung legitimer Transaktionen als betrügerisch) zu reduzieren. Dies kann die Arbeitsbelastung und die Kosten für die manuelle Überprüfung senken und verhindern, dass legitime Kundinnen und Kunden beeinträchtigt werden. Daher kann sie Unternehmen auch dabei helfen, entgangene Verkaufschancen zu vermeiden.

Kundinnen und Kunden binden

Sicherheitsmaßnahmen mit KI zur Betrugserkennung gewährleisten die Sicherheit der Kundinnen und Kunden, erhöhen die Zuverlässigkeit des Unternehmens und stärken das Branding weiter.

Die Bereitstellung einer Zahlungsumgebung, in der Kundinnen und Kunden ihre Kreditkarten mit Vertrauen nutzen können, reduziert ihre Angst und ihren Stress während des Zahlungsvorgangs. Sie sorgt auch für ein angenehmes Einkaufserlebnis, was direkt zur Kundenbindung beiträgt.

Herausforderungen bei KI zur Betrugserkennung

KI-gestützte Betrugserkennungssysteme bringen einige Herausforderungen mit sich. Daher ist bei ihrer Implementierung Vorsicht geboten.

Entgangene Verkaufschancen

Selbst bei hochpräziser KI zur Betrugserkennung gibt es Fälle, in denen legitime Transaktionen fälschlicherweise als betrügerisch markiert werden. Wenn eine Zahlung von einer geschätzten Kundin oder einem geschätzten Kunden als betrügerisch markiert wird, kann dies sie oder ihn vom Kauf abhalten. Dies führt zu entgangenen Verkaufschancen.

Bei der Einführung von KI zur Betrugserkennung ist es wichtig, einen angemessenen Erkennungsschwellenwert festzulegen und die Genauigkeit des Systems regelmäßig zu überprüfen.

Keine umfassende Betrugserkennung

Obwohl KI zur Betrugserkennung die Sicherheit von E-Commerce-Websites erhöhen kann, ist es wichtig zu verstehen, dass sie nicht alle Fälle von Betrug perfekt verhindern kann. Es wird Fälle geben, in denen sie die ausgefeilten Betrugsschemata, die sich ständig weiterentwickeln, nicht vollständig abwehren kann.

Anstatt sich ausschließlich auf KI-Systeme zu verlassen, ist es wichtig, Sicherheitsmaßnahmen – wie 3D Secure 2.0 – für einen sicheren Website-Betrieb zu implementieren. Unternehmen können sich auch auf die Schulung von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern konzentrieren und ein System einrichten, das es den verantwortlichen Fachkräften ermöglicht, endgültige Entscheidungen zu treffen.

Unklare Betrugsentscheidungen

Selbst wenn KI Betrug erkennt, kann das Phänomen der „KI-Blackbox“ auftreten. Dies bedeutet, dass die Grundlage für die Entscheidung der KI unklar ist und die Vertreter des Unternehmens keine Erklärung anbieten können. Wenn ein Vertreter einer geschätzten Kundin oder einem geschätzten Kunden nicht klar erklären kann, warum ihre oder seine Zahlung als betrügerisch markiert wurde, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass die Zufriedenheit der Kundin oder des Kunden sinkt.

Explainable AI (XAI) ist eine KI-Technologie, die die Grundlage für die Entscheidungsfindung visualisiert und Erklärungen liefert. XAI hat als Lösung für diese Herausforderung weltweite Aufmerksamkeit erregt.

In der EU gibt es einen wachsenden Trend zur Festlegung KI-spezifischer rechtlicher Standards. Dazu gehört die rechtliche Anforderung nach dem Gesetz über künstliche Intelligenz, Erklärungen für KI-Entscheidungen zu liefern. Es wird erwartet, dass ähnliche Vorschriften in Japan eingeführt werden, was zu einer weit verbreiteten Einführung von XAI führen könnte.

Daher ist es bei der Auswahl von KI zur Betrugserkennung wichtig, ein System zu wählen, das logische Erklärungen dafür liefert, wie es zu seinen Entscheidungen gekommen ist – Erklärungen, die für Menschen verständlich sind.

FAQ

In diesem Abschnitt beantworten wir häufig gestellte Fragen zu KI für die Erkennung von Kreditkartenbetrug in Japan.

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:

• Betrugsverluste verhindern: Stripe verarbeitet jährlich payments in Höhe von über 1,9 Billionen USD. Durch diese Größenordnung ist Radar in einzigartiger Weise in der Lage, Betrug zu erkennen und zu verhindern, wodurch Sie Geld sparen.

• 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.

Erfahren Sie mehr über Stripe Radar oder starten Sie noch heute.