Betrugserkennung: Sichere Transaktionen in Millisekunden

Datenanalyse Betrugserkennung: Sichere Transaktionen in Millisekunden

14.07.2025 Ein Gastbeitrag von Pascal Neuhaus 5 min Lesedauer

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Im E-Commerce zählt jede Sekunde. Das gilt insbesondere für die Sicherheit. Betrug muss erkannt werden, bevor er passiert. Machine Learning ermöglicht eine effiziente Betrugserkennung: Die Technologie prüft Transaktionen in Echtzeit und schützt Händler vor Verlusten.

Betrugsversuche stellen eine zunehmende Bedrohung für den E-Commerce dar, die Händler wie Kunden gleichermaßen betrifft. Die Fähigkeit, Betrug in Echtzeit zu erkennen und zu verhindern, ist entscheidend für den Erfolg im Online-Handel. Eine präzise Betrugserkennung erfordert die Analyse einer Vielzahl von Daten – von Transaktionsdetails über Nutzerinformationen und Gerätedaten bis hin zu Verhaltensmustern und Informationen. Traditionelle Methoden zur Betrugserkennung beeinträchtigen die Customer Experience, weil sie zu langwierig oder ungenau sind. Machine Learning (ML) hingegen bewältigt die Analyse aller relevanten Informationen innerhalb von Millisekunden und erreicht einen hohen Präzisionsgrad.

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Stand: 16.12.2025

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