Betrugsprävention ist ein wichtiger Aspekt für jedes Unternehmen, das Online-Zahlungen akzeptiert. Unternehmen arbeiten hart daran, sich und ihre Kunden vor betrügerischen Aktivitäten zu schützen. Allerdings kann es schwierig sein, die Performance von Tools und Strategien zur Betrugsprävention zu messen.
In diesem Artikel untersuchen wir:
Wie Erfolge in der Betrugsprävention definiert werden
Welche Performance-Indikatoren Sie messen können
Welche Herausforderungen Sie bei der Messung und Verbesserung ihrer Betrugsprävention berücksichtigen sollten
Die Definition von Erfolg
Bei der Bewertung von Maßnahmen zur Betrugsprävention ist es wichtig, den Gesamterfolg von Zahlungen als ultimative Matrix zu betrachten. Es mag zwar verlockend sein, alle Transaktionen zu blockieren, um Betrug vollständig auszuschließen, aber aus geschäftlicher Sicht ist dieser Ansatz natürlich nicht praktikabel. In der Praxis könnte dies dazu führen, dass viele legitime Transaktionen blockiert werden und wertvolle Einnahmen verloren gehen (Weitere Informationen über einen differenzierten Ansatz zur Risikobewertung finden Sie hier).
Um den Umsatz zu maximieren, müssen Unternehmen verschiedene Kompromisse über den gesamten Zahlungsfluss hinweg abwägen. Dazu gehören beispielsweise betrügerische vs. legitime Einnahmen, Conversion vs. Reibungsverluste während der Authentifizierung sowie Transaktionserfolg und Kosten in Autorisierungsprozessen. Letztendlich suchen Unternehmen nach der optimalen Balance ihres Payment Set-ups, die den Nettoumsatz maximiert – abzüglich Kaufabbrüche, Kosten und Chargebacks.
Wichtige Performance-Indikatoren (KPIs)
Unternehmen müssen sich auf bestimmte KPIs konzentrieren, um den Erfolg ihrer Betrugsprävention zu messen. Dazu gehören beispielsweise wichtige Kennzahlen wie die Chargeback- und Autorisierungsquote.
Die Berücksichtigung von Gemeinkosten, wie z.B. die für die Risikoprävention aufgewendeten Ressourcen, ermöglicht eine genauere Bewertung der Gesamteffektivität und -effizienz von Betrugspräventions-Strategien.
Die Rolle von Mensch und Technik
Die Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning hat die Betrugsprävention revolutioniert. Während Machine Learning die Erkennung von Betrugstrends automatisieren kann, muss man jedoch daran denken, dass auch Betrüger ihre Taktiken ständig weiterentwickeln.
Dies gilt insbesondere für ausgeklügelte Betrugsmethoden wie Phishing. Das menschliche Urteilsvermögen ist bei der Bearbeitung komplexer und differenzierter Betrugsfälle nach wie vor entscheidend. Daher ist eine Kombination aus KI-gesteuerten Tools und erfahrenen Fraud Teams erforderlich, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
Betrug messen
Unternehmen stehen bei der Messung des Erfolgs ihrer Betrugsprävention vor verschiedenen Herausforderungen. Begrenzter Datenzugang, unzureichende Tools und die Komplexität von bestehenden Tools können eine genaue Bewertung erschweren.
Zudem erschweren subjektive Faktoren wie die Interpretation von Richtlinien-Verletzungen und Image-Risiken eine objektive Erfolgsmessung. Unternehmen müssen die richtige Balance zwischen Betrugsprävention, Image-Management und dem Vertrauen ihrer Kunden finden.
Transparenz und Zusammenarbeit
Unternehmen stehen oft vor der Frage, wie transparent sie ihre Maßnahmen zur Betrugsprävention gestalten sollen. Während der Austausch von Wissen und Erfahrungen für die Gemeinschaft von Vorteil sein kann, kann ein Übermaß an Informationen Betrüger ermutigen.
Es ist schwierig, ein kollaboratives System zu schaffen, in dem die richtigen Personen Zugang zu Fachwissen haben, ohne die allgemeine Sicherheit der Unternehmen zu gefährden.
Unternehmen sollten dieses Thema sorgfältig angehen und dabei ihr Image, die Kundenwahrnehmung und die Risiken einer zu großen Informationsweitergabe berücksichtigen. Lesen Sie hier mehr über die Bedeutung von Proaktivität und Zusammenarbeit bei der Betrugsbekämpfung.
Benchmarks aus der Branche
Das Benchmarking von Maßnahmen für die Betrugsprävention ist für Händler entscheidend, um die Wirksamkeit ihrer Strategien zu messen. Organisationen wie der Merchant Risk Council (MRC) stellen Ressourcen und Berichte zur Verfügung, die wertvolle Benchmarks für die Branche bieten. Insbesondere der Fraud Report des MRC (Seite 16) bietet Einblicke in Betrugstrends und Benchmarks, anhand derer Händler ihre Performance mit aktuellen Branchenstandards vergleichen können.
Das Fazit
Erfolgreiche Betrugsprävention geht über die bloße Reduzierung der Betrugsrate hinaus. Unternehmen müssen sich auf Kennzahlen wie Chargeback-Raten, Auswirkungen auf Autorisierungsraten und Betriebskosten konzentrieren, um die Wirksamkeit ihrer Strategien zu bewerten.
Die Kombination von KI-gesteuerten Tools und menschlicher Expertise ist entscheidend, um Betrugstaktiken zu bekämpfen. Herausforderungen wie begrenzter Datenzugang und subjektive Faktoren erschweren die Erfolgsmessung. Transparenz und Zusammenarbeit müssen vorsichtig angegangen werden, um die richtige Balance zwischen Wissensaustausch und Sicherheit zu finden.
Durch die Nutzung von Branchenbenchmarks und -standards können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen, um ihre Betrugsprävention zu optimieren und ihr Unternehmen und ihre Kunden vor Betrug zu schützen.
Sie haben die ersten beiden Teile unserer Blogserie verpasst? Kein Problem, hier können Sie die Beiträge nachlesen.
Im ersten Teil beleuchten wir die gängigsten Betrugsmaschen und erklären, wie Unternehmen Risiken erkennen und sich davor schützen können.
Im zweiten Teil gehen wir darauf ein, wie wichtig es ist, proaktiv zu handeln und zusammenzuarbeiten, um die Payment-Landschaft für alle sicherer zu gestalten.
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