E-Commerce in Echtzeit führt zu Betrugsgefahren in Echtzeit
Die notorisch ungeduldige Willy Wonka-Figur Veruca Salt kann den Konsumenten von heute nicht das Wasser reichen, denn viele von ihnen erwarten, dass ihnen jeder Wunsch und Befehl augenblicklich gewährt wird. Angesichts der Geschwindigkeit dieses Verhaltens ist der On-Demand-Markt in den USA zu unglaublichen Höhen aufgestiegen. Dieser stieg von einer 22-Milliarden-Dollar-Industrie im Jahr 2015 auf eine 34-Milliarden-Dollar-Industrie im Jahr 2017 – mit der Erwartung, eine 57 Milliarden Dollar Industrie bis Ende 2018 zu werden.
Ein Aspekt dieser neuen On-Demand-Kultur ist die Erwartung von sofortiger Online-Kaufkraft. Ein Verbraucher kann herkömmliche Online-Sicherheitskontrollen umgehen und mit nur einem Klick oder sogar einem Sprachbefehl etwas auf seinen Computern, Tablets, Telefonen und anderen Geräten sofort kaufen. Und obwohl insta-pay zunehmend ein Feature ist, das Unternehmen bereitstellen müssen, um wettbewerbsfähig zu bleiben, besteht bei Echtzeit-Zahlungen das Risiko von Echtzeitbetrug.
Um die Reibungspunkte für Kunden, die eine einfache Zahlungsabwicklung erwarten, zu minimieren, fordern Unternehmen zunehmend immer weniger Informationen vor dem Check-out ein und investieren immer weniger Zeit mit der Überprüfung von Transaktionsaktivitäten. Während dies eine sehr bequeme Situation für vertrauenswürdige Kunden ist, ist es auch eine sehr bequeme und einfache Situation für Betrüger. Da Transaktionen sofort stattfinden, bleibt nicht genügend Zeit, um ein Warnsignal aufzuzeigen oder eine manuelle Betrugsüberprüfung durchzuführen – eine Gelegenheit, die Kriminelle gerne ausnutzen.
Eine Betrugslösung in Echtzeit zur Rettung
Die gute Nachricht ist, dass Unternehmen in der Lage sind, den Betrügern, welche die sofortigen Sicherheitslücken ausnutzen wollen, einen Schritt voraus zu sein. Eines der beliebtesten und effektivsten Tools in der heutigen insta-pay-Umgebung ist eine allumfassende Betrugspräventionssoftware, welche auf Machine Learning (ML) basiert. Genauso wie es die Betrugspräventionslösungen vor dem ML-Regelsatz tun konnten, funktionieren Lösungen zum maschinellen Lernen nun in Echtzeit. Sie unterscheiden sich von herkömmlichen Programmen darin, dass sie in der Lage sind, die modernste AI-Technologie der Welt zu nutzen, um Anomalien über jede Transaktion und jeden Kanal hinweg genau zu erkennen.Auf diese Weise können Betrugsmanager Betrugsangriffe nicht nur genau in dem Moment aufdecken und blockieren, in dem sie tatsächlich auftreten, sondern auch die meisten One-Click-Kaufaktivitäten mit extrem niedrigen False-Positive-Raten freigeben.
Wie bei jeder Entscheidung im Payment-Bereich muss ein Unternehmen den Komfort und die Erwartungen der Kunden mit dem Risikomanagement in Einklang bringen. Mit den heutigen ausgeklügelten Betrugslösungen können Unternehmen reibungslose Echtzeit-Kaufkraft bei geringem Betrugsrisiko bereitstellen. Ist es jedoch die Investition wert?
In der Vergangenheit haben eine komplizierte Implementierung von Betrugsprävention und hohen Kosten im Zusammenhang mit Upgrades die Unternehmen davon abgehalten, die Möglichkeiten der Betrugsprävention zu prüfen. Bei RISK IDENT sind die Dinge anders. Unsere ergebnisorientierten Produkte bieten einen einfachen Prozess für den Import und Export von Kunden- und Transaktionsdaten und bieten dann einen kosteneffizienten Betrugsschutz. Damit steht ein Unternehmen bei aktuellen und zukünftigen Zahlungsinnovationen an der Spitze – und das ist eine Investition, die es wert ist, getätigt zu werden.
