Dienste zur Betrugserkennung helfen Unternehmen, betrügerische Aktivitäten zu erkennen und zu stoppen, bevor sie schwerwiegendere Probleme verursachen. Diese Dienste reichen von einfachen regelbasierten Warnungen bis hin zu Plattformen für maschinelles Lernen, die im Laufe der Zeit dazulernen. Sie nutzen eine Fülle von Daten zu vergangenen Betrugsvorfällen, Transaktionsmustern und Nutzergewohnheiten, um verdächtige Aktivitäten schnell in Echtzeit zu markieren.

Der weltweite Markt für Betrugserkennung und Betrugsprävention wird voraussichtlich von 67,12 Milliarden USD im Jahr 2026 auf mehr als 243 Milliarden USD bis 2032 wachsen. Im Folgenden erklären wir, wie Dienste zur Betrugserkennung funktionieren, wie Sie den richtigen Dienstleister für die Betrugserkennung auswählen und wie Sie die Wirksamkeit dieser Systeme messen können.

Worum geht es in diesem Artikel?

• Wie funktionieren Dienste zur Betrugserkennung?
  
• Wichtige Funktionen von Diensten zur Betrugserkennung
  
• So wählen Sie den richtigen Dienstleister für die Betrugserkennung aus
  
• Wichtige Kennzahlen zur Messung der Wirksamkeit von Diensten zur Betrugserkennung
  
• Häufige Herausforderungen bei der Implementierung von Diensten zur Betrugserkennung
  
• So kann Stripe Radar Sie unterstützen
  

Wie funktionieren Betrugserkennungsdienste?

Dienste zur Betrugserkennung erfassen und analysieren Transaktionsdaten, um Muster und Verhaltensweisen zu identifizieren, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen könnten. Mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen und KI durchsuchen sie Transaktionsdaten, Nutzerverhalten und andere relevante Informationen in Echtzeit, um einen Richtwert für normales menschliches Verhalten zu ermitteln.

Ausgestattet mit diesem Richtwert können Dienste zur Betrugserkennung schnell Anomalien erkennen, die vom typischen Nutzerverhalten oder von gängigen Mustern abweichen. Bei diesen Anomalien kann es sich um plötzliche Änderungen von Transaktionsbeträgen, ungewöhnliche Anmeldeorte oder schnelle Käufe handeln.

Wenn potenziell verdächtige Aktivitäten erkannt werden, kann das System diese zur Überprüfung durch eine/n Analysten/Analystin markieren, automatisch blockieren oder eine zusätzliche Authentifizierung anfordern, um fortzufahren.

Dienste zur Betrugserkennung verwenden häufig eine Kombination aus regelbasierten Systemen und Predictive Analytics, um die Genauigkeit ihrer Bewertungen zu verbessern. Regelbasierte Systeme wenden vordefinierte Kriterien auf Transaktionen an. Sie können beispielsweise einen Schwellenwert für zulässige Transaktionsbeträge oder die Transaktionshäufigkeit festlegen. Predictive Analytics fügt eine weitere Prüfungsebene hinzu, indem historische Daten zur Vorhersage künftiger Risiken verwendet werden. Diese Algorithmen lernen im Laufe der Zeit dazu und passen sich an, wenn sie auf neue Arten von Betrug stoßen. Dadurch können sie ihre Erkennungsmöglichkeiten kontinuierlich verbessern.

Wichtige Funktionen von Betrugserkennungsdiensten

Wenn Sie sich für einen Betrugserkennungsdienst entscheiden, sollten Sie sicherstellen, dass er über die richtige Mischung von Funktionen verfügt, um Ihr Unternehmen zu schützen, ohne den Betriebsablauf zu verlangsamen. Im Folgenden finden Sie eine Auflistung einiger Funktionen, auf die Sie achten sollten:

• Echtzeitüberwachung und Warnungen
  Viele Betrugserkennungssysteme können Transaktionen und Verhaltensweisen ständig auf ungewöhnliche Auffälligkeiten prüfen und detaillierte Berichte liefern, die Einblicke in Betrugstrends, markierte Fälle und die Systemleistung geben. Diese Mischung aus Echtzeit- und analytischen Daten kann Ihnen helfen, betrügerische Aktivitäten zu stoppen, bevor sie eskalieren.

• Adaptive und intelligente Analysen
  Intelligente Algorithmen, die aus vergangenen Daten lernen und sich an neue Bedrohungen anpassen. Maschinelles Lernen und KI können auch Verhaltensanalysen nutzen, um fortschrittlichere Betrugsmuster aufzudecken, die einfachen Regeln möglicherweise entgehen. Intelligente Systeme verfügen oft auch über anpassbare Regeln und Risikobewertungen, die Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen widerspiegeln.

• Interoperabilität mit bestehenden Systemen
  Einfache Integration in Ihre aktuellen Systeme, von Zahlungsabwicklern über CRM-Tools (Customer Relationship Management) bis hin zu Datenbanken. Ein integriertes System bedeutet mehr Datenzugriff, weniger Unterbrechungen und effektivere Dienste.

• Skalierbarkeit und Multichannel-Abdeckung
  Wenn sich Ihr Unternehmen verändert, benötigen Sie ein System, das flexibel genug ist, um das Wachstum zu bewältigen, ohne an Wirksamkeit zu verlieren. Darüber hinaus sind Betrugserkennungssysteme mit Multichannel-Abdeckung erforderlich, um Transaktionen über alle Kanäle hinweg zu überwachen, in denen Ihr Unternehmen möglicherweise tätig ist – online, mobil und im Geschäft.

• Vereinfachte Benutzeroberfläche
  Eine benutzerfreundliche Oberfläche mit einem benutzerfreundlichen Dashboard und einem starken Kundensupport, der Ihr Team bei seinen Anforderungen an die Betrugserkennung unterstützt. Die besten Tools sind diejenigen, die Ihr Team tatsächlich nutzen kann, und schneller Support kann bei auftretenden Problemen den entscheidenden Unterschied machen.

Auswahl des richtigen Anbieters von Betrugserkennungsdiensten

Der Dienst zur Betrugserkennung, den Ihr Unternehmen seinem Sicherheitsprofil hinzufügt, kann über den Erfolg oder Misserfolg Ihrer Strategie zur Betrugsprävention entscheiden. So wählen Sie den richtigen Dienstleister aus.

Bewerten Sie das Betrugsrisikoprofil Ihres Unternehmens

Jedes Unternehmen ist einem individuellen Betrugsrisiko ausgesetzt. Möglicherweise führen Sie viele Transaktionen mit hohem Wert durch, nehmen grenzüberschreitende Zahlungen entgegen oder verwalten sensible Kundendaten. Ermitteln Sie Ihre spezifischen Risiken, damit Sie Anbieter mit der richtigen Mischung von Funktionen für Ihre Anforderungen auswählen können, unabhängig davon, ob sie Echtzeitüberwachung, KI-gestützte Erkennung oder Multichannel-Support umfassen.

Bewerten Sie die Möglichkeiten der Betrugserkennung

Die Methoden zur Betrugserkennung können sehr unterschiedlich sein. Suchen Sie nach Anbietern, die fortschrittlichere Technologien wie maschinelles Lernen und KI, anpassbare Regeln und detaillierte Analysen verwenden. Erkundigen Sie sich bei potenziellen Anbietern, wie ihre Erkennungsmodelle trainiert werden. Anbieter, die ihre Modelle mit unterschiedlichen Datensätzen kontinuierlich verbessern, sind besser gerüstet, um aufkommende Bedrohungen zu erkennen.

Sorgen Sie für Skalierbarkeit, wenn Ihr Unternehmen wächst

Wenn Ihr Unternehmen wächst, ändern sich auch Ihre Anforderungen an die Betrugsprävention. Wählen Sie einen Dienstleister, der mit Ihnen skalieren kann, sei es durch die Abwicklung von mehr Transaktionen, den Eintritt in neue Märkte oder die Unterstützung verschiedener Arten von Produkten. Achten Sie auf flexible Einstellungen und Funktionen, die sich mit Ihrem Unternehmen erweitern und ändern können.

Priorisieren Sie die Integration mit bestehenden Systemen

Ein Dienst zur Betrugserkennung sollte in Ihre bestehende Einrichtung passen, ohne technische Probleme oder zusätzlichen Verwaltungsaufwand zu verursachen. Suchen Sie nach starken Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs), ausführlicher Dokumentation und robustem technischem Support, um die Integration in Zahlungs-Gateways, CRMs, Datenbanken und andere Kernplattformen zu unterstützen.

Bewerten Sie die Datenqualität und die Tiefe der Erkenntnisse

Fundierte Einblicke in Ihre Daten können Ihnen dabei helfen, Muster zu erkennen und potenziellen Bedrohungen einen Schritt voraus zu sein. Suchen Sie daher nach Anbietern, die mehr als nur einfache Dashboards bieten. Können Sie sich einzelne Betrugsfälle genauer ansehen und herausfinden, wie Risikobewertungen berechnet werden? Sie wünschen sich ein System mit gründlichen, umsetzbaren Analysen.

Priorisieren Sie Systeme, die sich an neue Bedrohungen anpassen können

Die Betrugstaktiken ändern sich ständig. Entscheiden Sie sich für ein System, das mithalten kann. Finden Sie heraus, wie oft potenzielle Anbieter ihre Systeme aktualisieren und welche Art von Forschung und Entwicklung sie durchführen. Der Zugriff auf globale Threat Intelligence kann ein großer Vorteil für Ihr Unternehmen sein.

Beachten Sie die Verfeinerung und Minderung falsch-positiver Ergebnisse

Wenn Sie zu viele legitime Transaktionen als betrügerisch kennzeichnen, kann das für Kundinnen und Kunden frustrierend sein und mehr Arbeit für Ihr Team bedeuten. Erkundigen Sie sich nach der Balance zwischen Betrugsprävention und Vermeidung von Falscherkennungen und suchen Sie nach Systemen mit Feedbackschleifen, mit denen die Erkennungsmodelle verfeinert und präzise bleiben.

Beurteilen Sie, welche Kanäle Sie überwachen müssen

Betrug kann überall passieren – online, im Geschäft, in mobilen Apps. Stellen Sie sicher, dass der Dienstleister über mehrschichtige Sicherheit wie Device Fingerprinting, Verhaltensbiometrie und Transaktionsüberwachung verfügt und dass er diese Datenpunkte in Echtzeit miteinander verknüpfen kann, um einen umfassenden Überblick zu erhalten.

Bewerten Sie Datenschutz und Einhaltung von Vorschriften (Compliance)

Die Betrugserkennung beinhaltet häufig den Umgang mit sensiblen Kundendaten. Daher müssen Datensicherheit und Compliance oberste Priorität haben. Stellen Sie sicher, dass potenzielle Anbieter Daten sicher handhaben und Vorschriften wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in Europa und den California Consumer Privacy Act (CCPA) einhalten.

Priorisieren Sie Branchenkenntnisse und Erfahrung

Die Herausforderungen im Zusammenhang mit Betrug unterscheiden sich von Branche zu Branche. Vergewissern Sie sich, dass Ihr Anbieter die Besonderheiten Ihrer Branche, einschließlich der Compliance-Anforderungen, versteht, und suchen Sie nach Fallstudien, die zeigen, dass er Betrugserkennungsszenarien wie das Ihre erfolgreich bewältigt hat.

Wichtige Kennzahlen zur Messung der Wirksamkeit von Diensten zur Betrugserkennung

Um zu messen, wie gut Ihre Betrugserkennung funktioniert, müssen Sie die Balance zwischen der Identifizierung von Betrug, der Verhinderung von Betrug und der Verbesserung des Kundenerlebnisses verstehen. Berücksichtigen Sie die folgenden Faktoren:

• Erkennungsrate: Überwachen Sie den Prozentsatz der tatsächlichen Betrugsfälle, die Ihr System erfasst. Wenn zu viele übersehen werden, ist das ein Warnsignal.

• Falsch-positive Ergebnisse: Verfolgen Sie, wie oft legitime Transaktionen als betrügerisch markiert werden. Eine hohe Falsch-Positiv-Rate führt zu unzufriedenen Kundinnen und Kunden, entgangenen Umsätzen und mehr Arbeit für Ihr Team, da es Transaktionen manuell prüfen muss.

• Precision und Recall: Messen Sie die Precision (Genauigkeit) Ihres Systems (wie viele der markierten Transaktionen tatsächlich Betrug sind) und den Recall (Erfassungsquote) (wie viele tatsächliche Betrugsfälle es erfasst). Ein niedriger Recall bedeutet, dass Sie Betrugsfälle übersehen, während eine niedrige Precision bedeutet, dass Sie falsch-positive Ergebnisse markieren. Beide Werte sollten hoch sein, wenn Ihr Dienst zur Betrugserkennung effektiv ist.

• Reaktionszeit: Messen Sie, wie schnell Ihr System auf potenziellen Betrug reagiert. Schnelle Reaktionszeiten können einen großen Unterschied machen, insbesondere in Branchen wie dem Bankwesen und E-Commerce, in denen Transaktionen schnell ablaufen.

• Reduzierung von Betrugsverlusten: Vergleichen Sie Ihre Betrugsverluste vor und nach der Implementierung des Erkennungssystems. Bei einem guten System sollten Sie im Laufe der Zeit einen deutlichen Rückgang der Betrugsverluste feststellen.

• Auswirkungen auf die Kundschaft: Überwachen Sie Kennzahlen wie Transaktionsgenehmigungsraten, Kundenzufriedenheitswerte und Kundenbindungsraten. Die Betrugsprävention sollte sich nicht negativ auf das Kundenerlebnis auswirken oder legitime Kundinnen und Kunden vertreiben.

Häufige Herausforderungen bei der Implementierung von Betrugserkennungsdiensten

Die Betrugserkennung ist wichtig, um die Sicherheit von Unternehmen und Kundinnen und Kunden zu gewährleisten. Die Implementierung von Betrugserkennungsdiensten kann jedoch mit eigenen Herausforderungen verbunden sein. Im Folgenden finden Sie einige der häufigsten Hindernisse, mit denen Sie konfrontiert werden können.

Betrug erkennen, ohne legitime Transaktionen zu markieren

Wenn legitime Transaktionen als Betrug markiert werden, kann dies zu frustrierten Kundinnen und Kunden, Warenkorbabbrüchen und zusätzlicher Arbeit für die manuelle Prüfung führen. Das richtige Gleichgewicht in Betrugserkennungssystemen zu finden, ist schwierig. Ist das System zu empfindlich, blockiert es echte Kundinnen und Kunden; ist es jedoch zu nachsichtig, lässt es Betrugsfälle durchrutschen. Das richtige Gleichgewicht zu finden, erfordert fortlaufende Überwachung und Anpassung, was zeitaufwändig und ressourcenintensiv sein kann.

Skalierbarkeit und Anpassung an sich ändernde Betrugstaktiken

Wenn ein Unternehmen wächst, nehmen auch das Volumen und die Komplexität seiner Transaktionen zu, was Betrugserkennungssysteme belasten kann. Darüber hinaus setzen betrügerische Akteure ständig neue Taktiken ein, um Erkennungssysteme zu umgehen. Das bedeutet, dass selbst hochmoderne Systeme veralten können, wenn sie nicht auf Lernen und Veränderung ausgelegt sind. Geben Sie Systemen den Vorzug, die mit Ihrem Unternehmen skalieren und sich an neue Bedrohungen anpassen können.

Komplexe Integrationen und potenzielle Wartungsunterbrechungen

Die Implementierung eines neuen Betrugserkennungsdienstes erfordert häufig die Integration in mehrere bestehende Systeme, wie den Bezahlvorgang und die Zahlungsabwicklung. Dies kann eine sorgfältige Planung und sogar Änderungen an Altsystemen erfordern. Darüber hinaus benötigen Betrugserkennungssysteme regelmäßige Updates und Wartung, was den Geschäftsbetrieb stören kann.

Regulatorische Compliance und Datenschutz von Kundinnen und Kunden

Die Betrugserkennung beinhaltet den Umgang mit vielen sensiblen Daten, von Zahlungsdetails bis hin zu den persönlichen Daten von Kundinnen und Kunden. Dies bringt eigene Risiken mit sich, insbesondere in Bezug auf Datenschutz und regulatorische Compliance (denken Sie an die DSGVO, den CCPA usw.). Ein Verstoß oder die Nichteinhaltung kann zu schweren rechtlichen Strafen, dem Verlust des Vertrauens von Kundinnen und Kunden sowie zu Rufschädigung führen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Betrugserkennungssysteme Compliance-konform sind und Daten sicher handhaben.

Abhängigkeit vom Anbieter-Support

Viele Betrugserkennungsdienste sind hochspezialisiert und erfordern für eine optimale Leistung die kontinuierliche Unterstützung des jeweiligen Anbieters. Wenn der Anbieter Sie nicht ausreichend unterstützt - sei es in Bezug auf Reaktionszeit, Fachwissen oder proaktive Updates - kann dies Ihr Unternehmen gefährden. Eine übermäßige Abhängigkeit von externer Unterstützung kann riskant sein, insbesondere in schnelllebigen Umgebungen, in denen eine verzögerte Reaktionsfähigkeit dazu führen kann, dass Betrugsfälle oder sogar finanzielle Verluste nicht erkannt werden.

Kosten-Nutzen-Analyse

Diese Systeme können in der Implementierung und Wartung teuer sein. Es lohnt sich, eine ernsthafte ROI-Analyse durchzuführen, um sicherzustellen, dass die Investition durch die Einsparungen durch reduzierte Rückbuchungen, erhöhte Genehmigungsraten und betriebliche Effizienz ausgeglichen wird. Unternehmen sollten außerdem sicherstellen, dass sie nicht zu viel für Funktionen oder Fähigkeiten ausgeben, von denen sie nicht profitieren.

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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