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Automatisiert & manuell: Das optimale Zusammenspiel verschiedener Fraud-Tools

Felix Martin Siepmann
23.07.2020 | 4 minutes
Die Nutzung intelligenter Technik ist essentiell

Fraud Prevention: Case Management und manuelle Überprüfungen

Zusätzlich zum hohen Innovationsdruck z.B. bei der Verhinderung von Boteinkäufen und der grundsätzlichen Gefahr durch Missbrauch von Kreditkartendaten haben die Auswirkungen der Covid 19-Einschränkungen, wie beispielsweise hohe Bestellvolumen oder veränderte Zustellprozesse, zu erhöhtem Fraud- und Identitätsbetrug im Onlinehandel geführt. Die gesamte eCommerce-Branche ist herausgefordert betrügerische Bestellungen einzudämmen, um damit einhergehende Verluste zu minimieren und das Kauferlebnis für echte Kunden weiterhin zu maximieren.
Die technischen Lösungen, die unsere Kunden aus dem eCommerce einsetzen, um Betrug zu verhindern, sind vielfältig.

KI-basierte Engines arbeiten erfolgreich, wenn ein hohes Volumen an Daten vorhanden ist.

Datenbankenabgleich und Identitätschecks schützen Endkunden vor den Folgen eines Datendiebstahls. Bonitätsschecks können bereits während des Einkaufs Daten ermitteln, die dem Käufer optimale Zahlarten anbieten. Kurzum: Ein ideales Zusammenspiel von Providern aus dem Paymentuniversum ist entscheidend, um Betrug zu vermeiden und eine optimale Conversion zu erzielen. Technisch-automatisch lassen sich bis zu 90 % aller Bestellungen auf Betrug prüfen – bei den übrigen 10 bis 15 % setzen die führenden eCommerce-Händler auf Case Management und manuelle Überprüfungen. Denn so bleibt der Check-Out schnell, angenehm und zahlungsbereite Kunden werden nicht durch zusätzliche Hürden vom Kauf abgehalten. Und es kommt nicht zu Verzögerungen bis der Kunde den gewünschten Artikel bei sich zuhause in Empfang nehmen kann.

Case Management – was steckt eigentlich dahinter?

Bei uns sind es auf Datenanalyse spezialisierte Kollegen, die Bestellungen anhand von gut 1000 statistischen Entscheidungspunkten auf individueller Ebene prüfen. Ein Beispiel? Nehmen wir einmal an, dass ich gerade im Urlaub bin und ein neues Handy nutze. Durch neue Bekanntschaften stolpere ich über ein neues Hobby und ich möchte mir jetzt sofort ein eigenes Surfbrett bestellen. Diese für mich vollkommen unübliche Bestellung eines hochpreisigen Sportgeräts, ein ggf. neuer Lieferort, abweichend vom Ort, an dem die Bestellung getätigt wurde sowie ein neues Handy: Das sind Kriterien, die möglicherweise einen Betrugsfall darstellen. Meine Bestellung ist demnach verdächtig. Würde mich der Shop deshalb als Kunden ablehnen wäre klar: dieses und zukünftiges Sport- und Lifestylezubehör würde ich mir dort nicht mehr bestellen.

Insgesamt kann dies einen klassischen Fall für das Case Management darstellen. Selbstverständlich würden nicht alle oben erwähnten 1000 Prüfpunkte auf meinen Fall angewendet werden. Ein Datenanalyst würde in diesem hypothetischen Fall die Adresse und die Zahlart überprüfen: Hotel am Meer, Warenannahme und Zimmernummer des Hotels als Lieferadresse und eine solide, seit Jahren von mir genutzte Kreditkarte. Ich würde mein Surfbrett erhalten und hätte von dieser Prüfung kaum etwas gemerkt, denn einen Zeitverzug im Bestellprozess gab es nicht. Unsere Mitarbeitende setzen für unsere Kunden diesen Prozess mit einer Genauigkeit von über 98 % um.

Herausragende Genauigkeit

Diese Sicherheit färbt auch auf die Marken unserer Händlerkunden ab: Denn Endkunden möchten in einem Shop einkaufen, der keine betrügerischen Bestellungen zulässt. Wenn Betrüger die Möglichkeit hätten, mit gestohlenen Daten zu zahlen, würde sich dies negativ auf das Markenimage auswirken.

Unübliche Bestellvorgänge

Bestellpreis

Bestellpreis

Auffällig hohe Summe

Lieferort

Lieferort

Starke Unterschiede zum normalen Ort

Standort

Standort

Unterschiedlicher Bestellstandort zum Lieferpunkt

Handy

Handy

Bestellung über anderes Gerät

Bei der Datenanalyse werden mehr als 1000 Entscheidungspunkte analysiert und ausgewertet. Beispiele dafür sind:

Haben Sie Fragen zum Thema?
Felix Martin Siepmann
Head of Operations Accounting & Collection Germany

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