Zahlungsbetrug effektiv bekämpfen

Bei so vielen neuen Möglichkeiten zum Verkauf bleibt die Frage: Wie bekämpft man Zahlungsbetrug?

In Einzelhandelskreisen wurde schon viel über Unified Commerce geschrieben. Der Wechsel zu Unified Commerce, der Verwendung einer einzigen Technologie-Plattform zur Verbindung von Käufen im Laden, auf mobilem Weg und über E-Commerce, wird so schnell nicht nachlassen.

Doch selbst während versierte Retail-Unternehmen ihre Modelle anpassen, um kanalübergreifend zu verkaufen, sind physische Ladenflächen alles andere als überholt.

Einzelhändler sind dazu angehalten, von beidem das Beste zu bieten – ein effizientes Ladenerlebnis und ein nahtloses digitales Erlebnis, das nicht vom Standort, der Zahlungsmethode oder dem Gerät einzelner Käufer abhängt.

Kauft jemand online und holt den Kauf im Laden ab? Kauft jemand im Laden und lässt die Ware nach Hause liefern? Kauft jemand über eine App und tauscht im Laden um? Die Möglichkeiten sind endlos.

Erfolgreiche Retailer sollten stets bemüht sein, ihren Kunden zahlreiche Optionen zum Einkauf und zur Zahlung zu bieten.

Betrugsbekämpfung mit Unified Data

Während viele Retailer einige offensichtliche Unified-Commerce-Hürden wie zentralisiertes Bestellmanagement und die Transformation von Inventaren und Wertschöpfungsketten überwunden haben, bleibt die Frage: Was ist bei so vielen Transaktionsarten die beste Methode zur Betrugsbekämpfung?

Adyen entwickelt seit Jahren eine branchenführende Risikolösung für Unified Commerce. Jeder Kanal birgt eigene Risiken.

Card Not Present (CNP), telefonische Bestellungen (MOTO) und Transaktionen im Laden (CP) verfügen allesamt über individuelle Eigenschaften und Risiken.

Darum haben Retailer auf sie zugeschnittene Ansätze entwickelt, um mit den jeweiligen Herausforderungen umzugehen. Doch da die Risiken so unterschiedlich sind, ist eine einzige, einheitliche Plattform ideal, um sie alle zentral zu verwalten.

Aus vielen Gründen macht eine einheitliche Plattform nicht nur das Frontend einer Zahlungstransaktion effizienter – sie sorgt für Stabilität, Integrität und schließlich verbesserte Autorisierungsraten und Performance. Darüber hinaus eignet sich eine einheitliche Plattform auch zum besten Mittel zur Betrugsbekämpfung.

Durch diese Unified Plattform werden traditionell isolierte Informationen zusammengeführt. Zum Beispiel kann eine Verbindung der persönlichen Daten und der bisherigen Einkäufe von Kunden, die online und im Laden einkaufen, wichtige Erkenntnisse liefern.

Ein einziges Zahlungssystem muss Daten im gesamten Omnichannel-Netzwerk sofort identifizieren, einordnen und verbinden können.

Der Balanceakt, ein nahtloses Einkaufserlebnis für Kunden zu schaffen, ohne das Gesamterlebnis zu trüben (das Betrugsmanagement muss für Kunden unsichtbar sein und darf keine zusätzlichen Hindernisse erzeugen), bildet das Kernstück unserer Vision von Adyens RevenueProtect.

Alle verfügbaren Daten nutzen

Strategie- und Marketingabteilungen nutzen schon seit Langem Daten, um das Verhalten und die Kaufgewohnheiten von Kunden zu verfolgen.

Nun müssen diese Daten zunehmend auch im Sinne der Bekämpfung von Zahlungsbetrügern genutzt werden.

Nehmen wir zum Beispiel einen Händler in New York City. Er könnte mit anonymisierten Daten (IP-Standorte und Rechnungsadressen) Heatmaps von Kunden erstellen lassen, die online einkaufen und ihre Ware in einem Geschäft abholen möchten.

Die Muster geben dem Händler sowohl einen Überblick über die Kaufgewohnheiten seiner Kunden als auch Messwerte, um Betrugsversuche festzustellen.

Transaktionen, die vom Muster abweichen, erregen sofort Verdacht.

Daten können zu wichtigen Erkenntnissen führen

Stellen Sie sich vor, ein Kunde betritt einen Laden in Brooklyn. Er kauft beispielsweise ein Paar Schuhe an einem Point-of-Sale-Terminal, bestätigt mit PIN (ein ideales Szenario für jeden Betrugsmanager, da sich die Haftungspflicht zugunsten des Retailers umkehrt).

Am selben Abend kauft derselbe Kunde ein zusätzliches Paar Socken auf der Website des Einzelhändlers. Seine IP-Adresse wird keine 20 Kilometer vom Laden entfernt registriert, den er vor ein paar Stunden besucht hat.

Selbst wenn der Kunde bei seinem Online-Einkauf eine andere Kreditkarte verwendet (was aufgrund der noch nicht vorhandenen bisherigen Käuferdaten als größeres Risiko eingestuft werden könnte), wüsste der Retailer, dass er für diesen neuen Einkauf den Zahlungsvorgang vereinfachen kann.

Millionen von korrelierten Datensätzen sagen ihm nämlich, dass die Wahrscheinlichkeit, dass es sich hier um eine echte Bestellung handelt, außergewöhnlich hoch ist.

In einem ähnlichen Szenario besucht ein Kunde, der bereits zahlreiche Online-Käufe getätigt hat, eines Tages ein Geschäft. Ausgerechnet an diesem Tag versagt die Chip-und-PIN-Kombination des Käufers.

Doch wenn das Betrugsbekämpfungssystem die zahlreichen bisherigen Online-Käufe des Käufers zusammen mit einer Anschrift in der Nähe erkennt, akzeptiert es eher ein einfaches Durchziehen der Karte (Magnetstreifen-Fallback), auch wenn es dies nicht von einer völlig „unbekannten“ Person akzeptieren würde.

Eine gute Zahlungsplattform kann daher Licht auf dezente Kundeninteraktionen werfen, aber sie sollte auch weniger auffällige Interaktionen bemerken.

Wenn Karten zum Beispiel an einem Standort verwendet werden und Minuten später hunderte Kilometer weiter auftauchen, ist das sofort ein Warnsignal für betrügerische Käufe.

Mit Bedacht blockieren

Seit Jahrzehnten entwickeln Retailer (und eigentlich alle Organisationen, die Zahlungen annehmen) manuelle, kanalspezifische Lösungen zur Betrugsbekämpfung.

Sowohl Chip als auch PIN zu verlangen ist ein reiner Authentifizierungsmechanismus für den Laden, so wie 3-D Secure Online-Transaktionen absichert. Als die Tools noch einfacher waren und E-Commerce noch neu war, reichten manuelle Prüfungen und individuelle Betrachtungen einzelner Fälle völlig aus.

Doch E-Commerce ist inzwischen ein globaler Wirtschaftsriese und Geschwindigkeit beim Checkout ist sowohl im physischen als auch im digitalen Bereich unerlässlich. In dieser neuen Welt gemischten Handels ist es heutzutage so wichtig wie nie zuvor, ein Zahlungssystem zu haben, das Daten aus allen Kanälen nutzt, um Händlern dabei zu helfen, intelligente Entscheidungen zu treffen.

Abraham Maslow schrieb: „Wenn man als Werkzeug nur einen Hammer hat, sieht jedes Problem wie ein Nagel aus.“ Doch für E-Commerce und im Einzelhandel ist der Hammer häufig ein zu stumpfes Werkzeug.

Beim Betrugsmanagement geht es nicht nur darum, „schlechte“ Transaktionen zu vermeiden, sondern auch darum, die „guten“ möglichst ohne Hindernisse zu bearbeiten.

Ein ganzheitlicher Betrugsmanagementansatz, bei dem alle verfügbaren Daten in einem System zusammengeführt werden, ist nicht nur der effektivste Ansatz zur Betrugsbekämpfung, sondern steigert langfristig auch den Umsatz, indem er Unternehmen ein durchdachtes Toolkit für ein kompliziertes Problem an die Hand gibt.

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