Was Ihnen hochwertiger digitaler Handel über Betrugsprävention beibringen kann

Digitaler Betrug ist kein gelegentliches Ereignis mehr, sondern gehört zur täglichen Routine des E-Commerce. Aus den Daten von Ethon geht hervor, dass mutmaßliche Betrugsversuche im Januar und Februar weiterhin über 400 Millionen lagen, was darauf hindeutet, dass Betrüger auch dann weiterhin Nutzer ins Visier nehmen, wenn das Volumen der Rücksendungen, Rückerstattungen und Beschwerden ihren Höhepunkt erreicht, was die Erkennung noch schwieriger macht.

Das Hauptaugenmerk dieser Aktionen liegt auf dem hochwertigen digitalen Handel, wie z.B. E-Commerce-Shops, die hochpreisige Produkte verkaufen, und Unternehmen der Flugticketbranche Diese Unternehmen sind, weil sie für Kriminelle attraktiver sind, gezwungen, schneller als andere Innovationen zu entwickeln und zu Labors für die neuesten Technologien zur Betrugserkennung zu werden.

Was eine Transaktion zu einem hohen Risiko macht (sog “High-Risk-Geschäft”), ist die Assoziation mit hochwertigen Operationen, sofortiger Liquidität oder großem VolumenWir sprechen über:

E-Commerce-Plattformen für teure Artikel wie Elektronik und Premium-Markenmarktplätze, die Produkte verarbeiten, die auf dem informellen Markt leicht weiterverkauft werden können;

Online-Spiele und Wetten, die eine schnelle Bewegung und Multiplikation von Ressourcen ermöglichen;

Tourismus- und Flugtickets mit hohen durchschnittlichen Transaktionswerten und unmittelbarem Wiederverkaufspotenzial;

Kryptowährungen und digitale Vermögenswerte, die Transaktionen ermöglichen, die durch Anonymität, Liquidität und das Fehlen von Grenzen gekennzeichnet sind;

Fintech-Dienste, bei denen Kontoeröffnung und Kundeninteraktionen anfällig für Social Engineering und Kontoübernahmebetrug sind.

Unternehmen mit diesem Profil sind täglich anspruchsvollen Bedrohungen ausgesetzt, was sie dazu zwingt, ihre Sicherheitsstandards zu erhöhen und kontinuierlich Innovationen voranzutreiben. Diejenigen außerhalb dieser Gruppe sollten genau darauf achten, da sich die Risiken, denen diese Unternehmen heute ausgesetzt sind, tendenziell in kurzer Zeit auf den gesamten Markt ausbreiten.

Die Probleme traditioneller Präventionsansätze

Die klassische Reaktion auf Betrug ist die Blockierung auf der Grundlage von Registrierungsdaten und Transaktionsverlauf. Dies ist ein statisches Modell mit klaren Einschränkungen, wie z. B. übermäßiger Blockierung, die die Anzahl falsch positiver Ergebnisse erhöht und zum Verlust legitimer Kunden führt. Darüber hinaus ist dies der Fall Das traditionelle Modell hält nicht mit der Dynamik von Angriffen Schritt, und erfahrene Betrüger wissen bereits, wie man statische Daten wie Dokumentnummern, Adressen und geklonte Karten manipuliert.

Am Ende kostet die Blockierung zu viel Umsatz; eine zu geringe Blockierung generiert finanzielle Verluste Deshalb ist es so wichtig, andere Elemente in die Gleichung einzubeziehen, wie z.B. die Verhaltensanalyse, Das ist bereits ein Lernen von Hochrisikosektoren, die ihre Auswertungen nicht mehr auf das beschränken, was der Nutzer berichtet, sondern auch analysieren, wie er sich online verhält.

Einige erfolgreich angewandte Verhaltensmetriken umfassen:

Geschwindigkeit und Tippmuster;

Geolokalisierung und Abweichungen von der Rechnungsadresse;

Verwendung von VPNs oder Geräteemulatoren;

Navigationsablauf (Zeit auf Seiten, wiederholte Versuche, Klickpfade).

Betrüger können Katasterdaten erhalten, aber es ist viel schwieriger, ein legitimes Verhaltensmuster konsequent zu reproduzieren.

Künstliche Intelligenz an vorderster Front

Die wichtigste Lektion, die der hochwertige digitale Handel über Betrugsprävention lehren kann, ist, dass er niemals statisch ist: Es handelt sich um einen fortlaufenden Prozess, der als Reaktion auf sich entwickelnde kriminelle Techniken ständige Aktualisierungen erfordert.

Jeder E-Commerce, selbst das geringste Risiko, sollte sich von diesem dynamischen Ökosystem inspirieren lassen und eine proaktive Haltung einnehmen, da Reputation, Cashflow und Kundenbeziehungen von der Fähigkeit abhängen, Bedrohungen zu erkennen und zu blockieren.

Der massive Einsatz von Technologien wie Künstlicher Intelligenz (KI) ermöglicht die Erkennung von Anomalien in Echtzeit, was in Sektoren, in denen Entscheidungen sofort getroffen werden müssen, von wesentlicher Bedeutung ist. Darüber hinaus verfügen diese Systeme über kontinuierliche Lernfähigkeiten und MODELLE verbessern sich, wenn sie neue Angriffe identifizieren Vektoren, die schnellere und effektivere Reaktionen auf neu auftretende Verhaltensweisen ermöglichen.

KI hat die Humananalyse noch nicht vollständig ersetzt, aber sie unterstützt Betrugsbekämpfungsteams, indem sie riesige Mengen an Versuchen automatisiert und so eine Kombination schafft, die die Verteidigung viel robuster macht.

Was alle Branchen verstehen müssen (und zwar schnell)

Investitionen und Sicherheitsstrategien von Hochrisikosektoren sollten als Referenz für den gesamten Markt behandelt werden, schließlich geschieht die technologische Evolution auf beiden Seiten & Betrüger & IDF und was heute in stark zielgerichteten Sektoren getestet wird, kann sehr bald auf andere übergreifen.

Wie die Daten zeigen, ist Betrug immer dynamischer, nicht mehr auf wichtige Daten im Geschäftskalender beschränkt, und es ist ein Fehler, ihn als “IT-IT-Team-Problem” zu behandeln.

In der Praxis bedeutet dies, dass die Verstärkung der Abwehrkräfte gerade im November, vor dem Black Friday, nicht ausreicht Selbst für Sektoren mit moderatem Risiko besteht der Weg darin, Investitionen in Verhaltenstechnologie und KI zu priorisieren.

Wer genau verfolgt, wie Hochrisikosektoren mit Betrug umgehen, ist besser auf die Herausforderungen vorbereitet, die bereits an die Tür des Gesamtmarktes klopfen. „Die Prävention von RADbetrug ist eine Geschäftsstrategie und nicht nur eine Verteidigungsmaßnahme.

Von Thiago Bertacchini, Leiter Vertrieb bei Nethone