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Betrugsprävention: Neue Lösung von Experian steigert Umsatz im Onlinehandel

Verantwortlicher Redakteur:in: Heiner Sieger 4 min Lesedauer

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Experian hat jetzt eine neue Lösung zur Betrugsprävention eingeführt. AI:drian kann bis zu 99,9 Prozent aller Transaktionen treffsicher einschätzen und somit Betrug im E-Commerce zuverlässig herausfiltern.

(Quelle: putilov_denis - Adobe Stock)
(Quelle: putilov_denis - Adobe Stock)

Die neue Lösung AI:drian kann die Anzahl der fälschlich als betrügerisch identifizierten Transaktionen („False-Positive-Rate“) reduzieren und damit den Umsatz um bis zu 15 Prozent steigern. Herzstück der neuen Lösung ist die Machine-Learning-Komponente „Transaction Miner“. Die in Deutschland entwickelte Lösung AI:drian ist ab sofort in der DACH-Region verfügbar. Betrugsprävention ist traditionell ein Balanceakt zwischen der Abwehr tatsächlicher Betrüger und der Annahme guter Kunden. Bisherige Systeme zur Betrugsprävention agieren dabei als Türsteher, die lieber einen realen Kunden zu viel abweisen, als Betrüger passieren zu lassen.

Mit einer entsprechend hohen False-Positive-Rate haben alle Unternehmen zu kämpfen, die online Geschäfte treiben, zumal digitaler Betrug stets komplexer wird. Die Umsatzausfälle aufgrund von False Positives können schmerzhafte Ausmaße annehmen. Laut der Payment-Beratung CMSPI lagen 2020 die Umsatzverluste durch gezielten Kartenbetrug in Europa bei etwa zwei Milliarden Euro. Die Verluste durch False Positives erreichten hingegen rund 23 Milliarden Euro. Da AI:drian die False Positives signifikant reduzieren kann, verwandelt sich die Rolle der Betrugsprävention vom Türsteher zum Umsatzbringer.

Betrugsprävention: False-Positive-Rate deutlich senken

Das Beispiel eines Pilot-Kunden aus der E-Commerce-Branche verdeutlicht, wie signifikant die Rollenverschiebung ist. AI:drian konnte die False-Positive-Rate um 60 Prozent senken. 99,9 Prozent der Transaktionen, die das Machine-Learning-Tool aufgrund seines Trainings als legitim identifizierte, waren nicht betrügerisch. Diese wurden daher auch nicht abgelehnt. Statt monatlich rund 7.000 Bestellanfragen musste das Unternehmen nur noch 300 manuell prüfen – eine Arbeitserleichterung um mehr als 95 Prozent.

„Es ist selten, dass man einen echten Paradigmenwechsel und den Start einer neuen Ära ankündigen kann, wie uns das mit AI:drian gelungen ist“, erklärt Martina Neumayr, Senior Vice President Credit Risk & Fraud Services bei Experian DACH. „Ich bin extrem stolz auf das gesamte Team, das AI:drian entwickelt hat, und zuversichtlich, dass die neue Lösung für uns und unsere Kunden zu einem großen Erfolg auf dem DACH-Markt und darüber hinaus wird.“

Vorteile von AI:drian im E-Commerce und in der TK-Branche

Experian AI:drian kann gewinnbringend nicht nur im E-Commerce, sondern auch in anderen Branchen eingesetzt werden. So steht die Senkung der operativen Kosten in der Telekommunikationsbranche ganz weit oben auf der Prioritätenliste. Gerade bei hoher Nachfrage, wenn zum Beispiel ein neues Smartphone eingeführt wird, sind die internen Aufwände für die Betrugsprävention enorm. Zudem sind die Mitarbeiter in der Betrugsabteilung mit der Prüfung von Vertragsabschlüssen oder Ratenzahlungen für neue Endgeräte sind stark belastet. Weil das Machine-Learning-Modell Vertragsanfragen intelligent, zuverlässig und treffsicher bewertet, müssen 99,4 Prozent der vom Modell angenommenen Transaktionen nicht in die letzte Mahnstufe oder den Inkassoprozess übergeben werden.

Betrugsprävention: Bestellabschlüsse scheitern an Regelwerk

Auch in der Payment-Branche definiert AI:drian Betrugsprävention neu. Allzu häufig scheitert der erfolgreiche Bestellabschluss beim Online-Kauf an einem strengen, konservativ ausgesteuerten Regelwerk, das Kunden fälschlicherweise ablehnt. Das beschert beiden Seiten Verluste: einerseits dem Online-Händler, der seine Ware nicht verkaufen kann, andererseits dem Payment-Anbieter, dem mit jeder nicht erfolgten Transaktion der entsprechende Umsatz entgeht. AI:drian bewertet Transaktionen treffsicher. Interne Ressourcen lassen sich einsparen, da AI:drian jeden Fall automatisch kategorisiert: annehmen, ablehnen oder prüfen. Die Erfolgsquote liegt bei bis zu 99,9 Prozent, sodass der Aufwand für manuelle Nachprüfungen deutlich gesenkt wird.

Cloud-Plattform mit Modulen und Schnittstellen

Wichtige Funktionen der Betrugspräventions-Lösung AI:drian im Überblick:

  • Zentrale Cloud-Plattform: Alle Informationen und Daten werden in einem System zusammengeführt, in das Zusatzinformationen und neue Datenpunkte jederzeit eingespeist werden können. Des Weiteren können Drittsysteme auf einfache Weise durch einen Push-Mechanismus mit den Resultaten der verarbeiteten Daten gefüttert werden.

  • Modularer Aufbau: Durch die Kombination der Komponenten Case Management, Rule Engine, Device Intelligence und Transaction Miner lässt sich die Lösung passgenau auf die Bedürfnisse der Kunden abstimmen.

  • Moderne Schnittstellen: Die Kommunikation mit AI:drian erfolgt über REST-Schnittstellen nahezu in Echtzeit.

  • Höchste Datensicherheit: Das Hosting für die Bare-Metal-Cloud-Plattform findet in Deutschland statt.

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  • International erweiterbar: Dank horizontal skalierbarer Datenbank-Technologie ist ein beliebig großes Transaktionsvolumen in nur einer Instanz möglich.

  • Schnelle Implementierung: Experian implementiert AI:drian in weniger als vier Wochen, auch in bestehende Systeme.

  • Unterstützte Programmiersprachen: GO, React, Python und NodeJS.

Experian ist Anbieter von Informations- und IT-Dienstleistungen. Unternehmen unterstützt Experian dabei, smarte, wachstumsfördernde Entscheidungen zu treffen. Kreditnehmer begleitet das Unternehmen beim verantwortungsbewussten Umgang mit Krediten. Organisationen erhalten das nötige Handwerkszeug, um sich gegen Identitäts-Fraud und Kriminalität zu schützen. 2020 hat Experian einen Mehrheitsanteil an dem Geschäftsbereich Risk Management von Arvato Financial Solutions erworben und etabliert so Experian DACH als Dienstleister für Risiko-, Fraud- und Identitäts-Management. Bei Bedarf entwickelt Experian DACH auch unternehmensspezifische Lösungen. (sg)

Lesen Sie auch: TTDSG: Warum Online-Händler künftig bei Betrugsprävention aufpassen müssen

Aufmacherbild: putilov_denis - Adobe Stock

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