Fraudsters are using the fear caused by the COVID19 pandemic.

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Unsere Betrugsprävention in der Finanzierung von Kfz basiert auf Mustererkennung, dem Datenaustausch von Auskunfteien und der Steuerung von Reaktionen auf Verdachtsfälle. Die Schäden einzelner Fälle sind meist zu hoch, um davon genug für Analysen zu sammeln und die Anzahl der Fälle von unterschiedlichen Betrugsmustern ist oft zu niedrig für maschinelle Lernverfahren. Hier ist Erfahrungswissen gefragt, das geschickt in Regeln umgesetzt und durch Analytik optimiert wird.

Wenn Du als Finanzierungsdienstleister nicht die Möglichkeit hast, jedes Mal eine vollständige Unterlagenprüfung durchzuführen, bevor Du einen Antrag bewilligst, dann müssen wir auf andere Kennwerte achten: Trends bei Absatzzahlen, Hinweise aus früheren Entscheidungen und gleiche Daten wie bei vorangegangenen Verdachtsfällen können hierbei ausschlaggebend sein.

Die Reaktion auf einen solchen Verdachtsfall kann automatisiert oder manuell über Risiko-Score-Werte gesteuert werden. Gerade in dieser manuellen Maßnahme muss aber natürlich weiterhin immer das Ziel sein, dass das Kundenerlebnis nicht gestört wird. Für eine schnelle Prüfung ist es also besonders wichtig, dass Deine Mitarbeiter alle relevanten Informationen in einer Oberfläche haben und notwendige Maßnahmen direkt auslösen können.

Online-Services brauchen Entscheidungen in Echtzeit und lassen dadurch eine manuelle Bearbeitung im laufenden Prozess nicht zu. Es ist daher umso wichtiger, viele Informationen automatisiert zu nutzen. Auskünfte zum Endgerät, das für den Kauf genutzt wird, sind ein Schlüssel zur erfolgreichen Betrugsprävention.

Wir verfügen über einen Datenpool, der Hinweise zu Geräten liefert, die zuvor bereits für einen Betrug genutzt wurden. Die Auskünfte Deiner Transaktionen gleichen wir mit diesem ab. Außerdem liefern die Endgeräte selbst häufig Hinweise, denn oft passen die Informationen nicht zu den Angaben oder auch zum Verhalten des Kunden.

Im nächsten Schritt ist es natürlich wichtig, dass auf einen solchen Verdachtsfall mit korrekten Maßnahmen reagiert wird. Du kannst beispielsweise nur eine wirklich sichere Zahlungsart anbieten. Auch später können zum Beispiel Händler und Logistik noch die Aussendung oder Zustellung verhindern.

Stehen Dir genug Daten zur Verfügung, nutzen wir ein individuelles Regelset, bieten aber auch Best-Practice-Regelsets, falls Du gerade erst anfängst. Unseren Service kannst Du auch an Deine Kunden als Wettbewerbsvorteil weitergeben. Jeder gewinnt, nur die Betrüger verlieren.

Du brauchst im Zuge Deines Fraud Managements eine stabile Abwehrstrategie mit allen verfügbaren Datenquellen, um Deinen Kunden einen verlässlichen Service zu bieten und Betrügern keine Chance zu lassen. Der erste Schritt sind hier die klassischen Antrags- und Auskunftsinformationen. Mit unserem Service DEVICE IDENT kannst Du diese Quellen um Gerätedaten erweitern. Im besten Fall bekommst Du von Deinem Marketing noch Herkunftsdaten und nutzt sogar biometrische Verfahren.

Durch diese umfangreichen Präventionssysteme hast Du einen Verdachtsfall entdeckt. Wie geht es jetzt weiter? Du kannst an diesem Punkt Deine nächsten Schritte weiterhin automatisieren, um das Surferlebnis Deiner Kunden nicht negativ zu beeinflussen. Der Antrag wird natürlich gestoppt, bis neue Auflagen erfüllt sind, mit denen Du eindeutig feststellen kannst, ob es sich um einen Betrugsversuch handelt. Du kannst zum Beispiel zusätzliche Unterlagen oder eine andere Identifikation anfordern. In der manuellen Sachbearbeitung nutzt Du Risiko-Scores und Hinweise, die das Regelwerk liefert.

Betrüger werden auf Deine Anforderung häufig nicht mehr reagieren. Die Nachbearbeitung dieser Fälle ist besonders wichtig, da erkannte Betrugsversuche in die Analytik einfließen und neue Betrugsmuster dann schneller erkannt werden können.

The fraud prevention methods we use to determine fraudulent cases in motor vehicle financing include pattern recognition, the exchange of data from credit agencies and the control of reactions to suspicious cases. Because the damage to individual cases is usually too high to collect enough for analysis and the number of cases by different fraudsters is usually too low, machine learning processes can only be used to a limited extent for fraud management in vehicle financing. Therefore, expert knowledge that can be skillfully translated into rules is necessary.

If you, as a bank or financing service provider, don’t have the ability to carry out complete document review prior to application approval, then other parameters can be used to identify problematic points, including: trends in sales figures, information from previous decisions and data from previous payment disruptions. The response to suspicious cases can be automated or controlled manually using risk score values. In the case of manual measures, however, the goal should be to minimize customer disturbance as much as possible. Quick checks are made possible by ensuring that your employees have all relevant information in one interface and can directly initiate any necessary fraud prevention measures.

RISK IDENT has a data pool that provides information on devices that have previously been used for fraud, and we can use this information to suss out whether or not those devices are being used for transactions on your site. In addition, the end devices themselves can often provide useful clues, for instance when their information does not match the customer data or customer behavior on file.

In order to prevent losses, it’s important to respond to suspicious cases effectively. In the complete chain of online purchase to delivery, for example, you have the ability to offer a secure payment method — and later, retailers and logistics can prevent dispatch and delivery. This entire process is based on a broad exchange of information, which feeds our software with the data necessary to quickly detect and halt ever-changing fraud patterns.

For large retailers who have an abundance of data, we can configure individual rule sets that are optimized in accordance with attack patterns. But we also offer best practice rule sets for smaller businesses. In both cases, fraud prevention benefits your customers and gives your business a competitive advantage. Everyone wins — except for scammers.

Reactions to suspicious cases can be largely automated in order to ensure a smooth customer experience. For example, questionable applications can be temporarily paused until the customer provides additional documentation, identification or account information that can help you determine if the application is fraudulent. (As a rule, fraudsters will not respond to your request for further information.) Risk scores and service levels can then be examined in manual processing.

The post-processing of any suspicious cases is particularly important, as recognized fraud attempts can be incorporated into the analysis and will help with the quick detection of new fraud patterns in the future. The knowledge gained will be shared with the entire DEVICE IDENT community, which enables your business to actively contribute to better fraud management (link to “What is Fraud”) for all participating companies — fraud prevention is not about competitive advantages.