Die 8 besten Lösungen zur Aufdeckung von Zahlungsbetrug für das Jahr 2026

Lösungen zur Aufdeckung von Zahlungsbetrug erkennen und verhindern betrügerische Transaktionen, bevor sie Ihnen Geld kosten. Die besten Lösungen leisten mehr als nur das Blockieren von Zahlungen. Sie schützen Ihren Umsatz, halten die Anzahlungsrückforderungen gering und sorgen dafür, dass treue Kunden den Bezahlvorgang reibungslos abschließen können.

Dieser letzte Punkt ist wichtiger, als die meisten Unternehmen annehmen. Bei unserer Arbeit bei ConnectPay stellen wir fest, dass Unternehmen durch fälschlicherweise abgelehnte Kunden genauso viel verlieren wie durch tatsächlichen Betrug. Ein Tool, das alles Verdächtige blockiert, blockiert auch viele echte Käufer.

In diesem Leitfaden werden acht führende Lösungen zur Erkennung von Zahlungsbetrug verglichen – von Scoring-Plattformen auf Basis maschinellen Lernens bis hin zu Modellen mit Rückbuchungsgarantie. Wir erläutern, wie die Erkennung von Zahlungsbetrug funktioniert, welche Funktionen entscheidend sind und wie sich die Ergebnisse nach der Einführung messen lassen. Außerdem gehen wir darauf ein, wie unsere eigene Betrugsbekämpfung ergänzt spezielle Software zur Betrugserkennung. Am Ende werden Sie wissen, welche Art von Tool zu Ihrem Geschäftsvolumen, Ihrer Risikotoleranz und Ihrem Team passt.

Was versteht man unter der Aufdeckung von Zahlungsbetrug?

Die Erkennung von Zahlungsbetrug deckt betrügerische Transaktionen auf und blockiert sie, bevor oder unmittelbar nachdem sie stattfinden. Moderne Lösungen zur Betrugserkennung kombinieren maschinelles Lernen mit regelbasierten Prüfungen. Maschinelles Lernen erkennt neue Muster. Regeln dienen der Abwehr bekannter Bedrohungen.

Die meisten Fälle von Zahlungsbetrug lassen sich in fünf Kategorien einteilen:

• Betrug ohne Vorlage der Karte (CNP): Jemand nutzt gestohlene Kartendaten online oder telefonisch. CNP-Betrug macht weltweit den größten Teil der Verluste durch Kartenbetrug aus.
• Betrug durch Kontoübernahme: Ein Betrüger meldet sich mit gestohlenen Zugangsdaten an und tätigt Ausgaben vom Konto eines echten Kunden.
• „Friendly Fraud“: Ein echter Kunde kauft etwas und beanstandet anschließend die Abbuchung bei seiner Bank.
• Betrug mit Geschenkkarten: Betrüger kaufen mit gestohlenen Karten Geschenkkarten und verkaufen diese dann weiter oder geben den Guthabenbetrag schnell aus.
• Betrug durch Kartentests: Bots führen kleine Zahlungen durch, um zu prüfen, welche gestohlenen Kartennummern noch funktionieren.

Einige Lösungen zur Betrugserkennung nutzen zudem die Graphenanalyse. Dabei werden Verbindungen zwischen Konten, Geräten, E-Mail-Adressen und Karten abgebildet. Zehn “unterschiedliche” Kunden, die sich ein Gerät und zwei Karten teilen, wirken plötzlich wie ein Betrugsring.

Wenn Sie einen Online-Shop betreiben, lauert der Zahlungsbetrug direkt neben Ihrer Kasse. Unser Leitfaden zu Zahlungsabwicklung im E-Commerce deckt diesen Teil des Stapels ab.

So funktioniert die Erkennung von Zahlungsbetrug

Eine gute Software zur Betrugserkennung stützt sich nicht auf ein einziges Signal. Sie führt mehrere Prüfungen nacheinander durch und wertet diese gemeinsam aus.

• Transaktionsüberwachung in Echtzeit. Moderne Software zur Betrugserkennung kann eine Transaktion in weniger als 100 Millisekunden analysieren.
• Geräte-Fingerprinting. Das Tool identifiziert das Gerät, das hinter jeder Zahlung steht, selbst wenn der Nutzer Cookies löscht oder das Konto wechselt.
• Geschwindigkeitskontrollen. Diese Aktivitäten lassen darauf schließen, dass sie zu schnell ablaufen, um von einem Menschen zu stammen. Zwanzig Kaufversuche innerhalb einer Minute von einer IP-Adresse stammen von einem Bot, nicht von einem Käufer.
• Verhaltensbiometrie und -analyse. Das System lernt, wie echte Nutzer tippen, scrollen und sich auf einer Seite bewegen.
• Tokenisierung. Tokens ersetzen sensible Kartendaten, sodass bei einem Datenleck keine verwertbaren Informationen offengelegt werden.
• 3D Secure 2. Dieses Protokoll sieht eine risikobasierte Bankprüfung für Zahlungen ohne physische Vorlage der Karte vor. Nur risikobehaftete Zahlungen lösen eine Sicherheitsabfrage aus, beispielsweise die Eingabe eines Codes in der Banking-App.

So greifen die einzelnen Ebenen ineinander. Ein Neukunde bezahlt um 3 Uhr morgens 800 € für Elektronikartikel. Sein Gerät taucht auf drei weiteren Konten auf, und die Rechnungsadresse stimmt nicht mit dem Land der Kreditkarte überein. Die Risikobewertung fällt hoch aus, und das System hält die Bestellung zurück.

Eine hohe Punktzahl sollte jedoch nicht automatisch zu einer Ablehnung führen. Zweifelsfälle müssen von Menschen geprüft werden. Betrugserkennung funktioniert nur dann, wenn sie Betrug verhindert, ohne dabei legitime Kunden abzuweisen.

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Die besten Lösungen zur Aufdeckung von Zahlungsbetrug: Ein kurzer Überblick

Hier sind unsere Empfehlungen nach Anwendungsfall:

• Am besten geeignet für Marktplätze mit hohem Umsatzvolumen: Sieben
• Am besten geeignet für sofortige, identitätsbasierte Entscheidungen: Forter
• Am besten geeignet für eine Carefree-Rückbuchungsgarantie: Riskified
• Am besten geeignet für garantierten Schutz beim Online-Handel: Signifyd
• Am besten geeignet für den Schutz vor Betrug im Zusammenhang mit PSP-Paketen: Kount
• Am besten geeignet für Banken und Zahlungsabwickler: Feedzai
• Am besten geeignet für eine transparente Preisgestaltung für KMU: SEON
• Am besten geeignet für eine Kombination aus KI und Überprüfung durch menschliche Analysten: ClearSale

Die 8 besten Lösungen zur Aufdeckung von Zahlungsbetrug

Diese Liste umfasst spezialisierte Anbieter von Lösungen zur Betrugserkennung. Auf ConnectPay gehen wir später gesondert ein, da unsere Betrugsüberwachung Teil einer umfassenderen Zahlungsplattform ist und nicht als eigenständiges Tool im Wettbewerb steht. Da jeder der unten aufgeführten Anbieter einen anderen Ansatz verfolgt, haben wir uns darauf konzentriert, für wen sich der jeweilige Anbieter am besten eignet.

1. Sieben

Am besten geeignet für: Marktplätze und Plattformen mit hohem Transaktionsvolumen, die eine flexible, konfigurierbare ML-Scoring-Plattform benötigen.

Sift nutzt maschinelles Lernen und Verhaltensanalysen, um Betrugsfälle in Echtzeit aufzudecken. Das System deckt nicht nur Zahlungen ab, sondern überwacht auch Kontoeröffnungen, Anmeldungen und andere digitale Interaktionen, wie beispielsweise gefälschte Angebote oder Spam-Nachrichten auf einem Marktplatz.

Sift gibt für jedes Ereignis eine Risikobewertung aus. Ihr Team entscheidet, wie damit verfahren wird. Sie können niedrige Bewertungen automatisch genehmigen, hohe blockieren und den mittleren Bereich zur manuellen Überprüfung weiterleiten. Außerdem können Sie eigene Regeln festlegen und die Schwellenwerte im Laufe der Zeit anpassen.

Genau diese Flexibilität ist der Grund, warum viele Teams Sift als die beste Software zur Betrugserkennung ansehen, sobald regelbasierte Tools nicht mehr ausreichen. Ein Marktplatz mit einigen hundert manuell erstellten Regeln wechselt oft zu Sift, da Betrugsmuster zu komplex werden, um sie manuell nachverfolgen zu können.

Es gibt jedoch eine Einschränkung: Die Modelle von Sift funktionieren am besten bei hohem Transaktionsvolumen. Je mehr Daten Sie ihnen zuführen, desto präziser wird die Bewertung. Kleinere Unternehmen erzielen möglicherweise anfangs nicht dieselbe Genauigkeit.

2. Forter

Am besten geeignet für: Unternehmen, die sofortige, identitätsbasierte Genehmigungs- oder Ablehnungsentscheidungen bei hohem Datenaufkommen benötigen.

Forter verfolgt einen anderen Ansatz als herkömmliche Bewertungsplattformen. Es liefert Ihnen keine Punktzahl, die Sie interpretieren müssen. Stattdessen erhalten Sie in Echtzeit eine Entscheidung: Genehmigen oder Ablehnen.

Die Vertrauensplattform von Forter erstellt ein Gesamtbild der Identität jedes Kunden im gesamten Händlernetzwerk von Forter. Wenn ein Käufer zur Kasse geht, stellt Forter eine Frage: Ist dies die Person, für die sie sich ausgibt? Die Antwort erfolgt in Echtzeit anhand von Signalen, die aus dem bisherigen Verhalten dieses Kunden bei zahlreichen Händlern gewonnen werden.

Für große Händler bedeutet dies eine Reduzierung des manuellen Aufwands. Ein globaler Modehändler, der stündlich Tausende von Bestellungen bearbeitet, kann Grenzfälle nicht manuell prüfen. Das Modell von Forter ist für diese Größenordnung ausgelegt.

Aus diesem Grund zählt Forter häufig zu den führenden Betrugserkennungsprogrammen für große E-Commerce-Marken. Es eignet sich für Händler, denen Schnelligkeit und Automatisierung wichtiger sind als manuelle Kontrolle. Wenn Ihr Risikomanagement-Team jede Regel selbst anpassen möchte, ist eine Scoring-Plattform wie Sift möglicherweise die bessere Wahl.

3. Riskified

Am besten geeignet für: Große Online-Händler, die eine wartungsfreie Lösung zur Betrugsbekämpfung mit Rückbuchungsgarantie suchen.

Riskified bietet Schutz vor Betrug im E-Commerce mit einer Rückbuchungsgarantie. Wenn Riskified eine Bestellung genehmigt und sich diese später als Betrug herausstellt, übernimmt Riskified die Kosten.

Die Modelle des maschinellen Lernens konzentrieren sich darauf, mehr Bestellungen zu genehmigen, anstatt nur die verdächtigen zu blockieren. Viele Einzelhändler lehnen aus Vorsicht auch gültige Bestellungen ab. Riskified wirbt damit, dass es einige davon sicher genehmigen kann, was den Umsatz steigert.

Und so funktioniert es: Ein Luxus-Einzelhändler lehnte früher jede Bestellung ab, bei der die Rechnungs- und Lieferadresse nicht übereinstimmten. Diese Regel verhinderte zwar Betrugsfälle, verhinderte aber auch, dass Kunden Geschenke verschicken konnten. Dank einer Garantie kann der Einzelhändler diese Bestellungen nun genehmigen und das Risiko von Riskified tragen lassen.

Der Nachteil sind die Kosten. Bei Garantiemodellen wird das finanzielle Risiko auf den Anbieter verlagert, sodass sie in der Regel pro Transaktion teurer sind als Tools zur Betrugserkennung, die ausschließlich auf Scoring basieren. Für Einzelhändler mit hohen Margen und hohem Rückbuchungsrisiko zahlt sich dieser Aufpreis oft aus.

4. Signifyd

Am besten geeignet für: E-Commerce-Händler aus dem Mittelstand und aus Großunternehmen, die garantierten Schutz sowie Absicherung bei Nichtlieferung von Artikeln und Missbrauch der Richtlinien wünschen.

Signifyd betreibt eine Plattform zum Schutz im E-Commerce. Diese kombiniert die Erkennung von Zahlungsbetrug mit einer garantierten Haftungsumkehr bei genehmigten Bestellungen. Wenn Signifyd eine Bestellung genehmigt, die später zu einer Rückbuchung aufgrund von Betrug führt, übernimmt Signifyd die Kosten.

Was das Unternehmen auszeichnet, ist der Schutz, der über Betrugsfälle hinausgeht. Signifyd deckt auch Rückbuchungen ab, die nicht auf Betrug zurückzuführen sind, wie beispielsweise Reklamationen wegen nicht erhaltener Ware. Einige Wettbewerber decken diese Fälle überhaupt nicht ab. Außerdem hilft es Händlern dabei, Missbrauch von Rückerstattungsrichtlinien zu erkennen, beispielsweise wenn Kunden immer wieder Rückerstattungen beantragen.

Stellen Sie sich ein Elektronikgeschäft vor, das jeden Monat Geld durch Reklamationen wegen “nicht erhaltener Pakete” verliert. Tools, die ausschließlich auf Betrugsfälle ausgerichtet sind, helfen hier nicht weiter, da der Kunde tatsächlich existiert. Signifyd schließt diese Lücke.

Für Händler, die mit verschiedenen Arten von Rückbuchungen konfrontiert sind, ist Signifyd ein starker Anwärter auf den Titel der besten Lösung zur Betrugsbekämpfung. Es eignet sich für mittelständische und große E-Commerce-Unternehmen, die einen einzigen Partner für den Schutz vor Betrug und Missbrauch suchen.

5. Kount

Am besten geeignet für: Unternehmen, die bereits einen Zahlungsdienstleister (PSP) nutzen, der Kount integriert hat, und umfassende Identitätsdaten von dessen Partner Equifax erhalten möchten.

Möglicherweise nutzen Sie Kount bereits, ohne es zu wissen. Viele Zahlungsdienstleister integrieren Kount in ihr Angebot, sodass zahlreiche Händler die Funktion ohne separaten Kauf aktivieren können.

Kount ist ein Unternehmen von Equifax. Es kombiniert maschinelles Lernen, Geräte-Fingerprinting und Konsortialdaten, um eine präzise Betrugsprävention zu gewährleisten. Durch die Zugehörigkeit zu Equifax hat das Unternehmen Zugriff auf umfangreiche Identitätsdaten, anhand derer es beurteilen kann, ob ein Kunde tatsächlich der ist, für den er sich ausgibt.

Die Funktionen des Dienstes gehen über den E-Commerce-Bezahlvorgang hinaus. Auch Finanzinstitute nutzen die Identitäts- und Gerätesignale von Kount, wodurch das Unternehmen zu den Tools zur Aufdeckung von Bankbetrug zählt, auf die sich einige Kreditgeber und Fintech-Unternehmen verlassen.

Bevor Sie sich nach einem neuen Anbieter umsehen, sollten Sie Ihren aktuellen PSP-Vertrag prüfen. Falls Kount darin bereits aufgeführt ist, fangen Sie dort an und testen Sie, wie weit Sie damit kommen.

6. Feedzai

Am besten geeignet für: Banken und Zahlungsabwickler, die eine Betrugserkennung in Echtzeit sowohl für Zahlungs- als auch für Bankkanäle benötigen.

Feedzai entwickelt Lösungen zur Betrugserkennung für Finanzinstitute, nicht nur für Online-Shops. Die KI-Plattform des Unternehmens erkennt und verhindert Finanzbetrug in Echtzeit über alle Zahlungs- und Bankkanäle hinweg.

Dieser umfassendere Anwendungsbereich ist der entscheidende Unterschied. E-Commerce-Tools konzentrieren sich auf den Bezahlvorgang. Feedzai betrachtet die gesamte Kundenbeziehung, einschließlich Kontoeröffnungen, Überweisungen, Kartenzahlungen und Anmeldungen.

Hier ein typischer Anwendungsfall: Ein Bankkunde erhält einen Anruf von jemandem, der sich als Mitarbeiter des Betrugsbekämpfungsteams der Bank ausgibt. Ihm wird gesagt, er solle seine Ersparnisse auf ein “sicheres” Konto überweisen. Feedzai kann diese Überweisung als ungewöhnlich für diesen Kunden kennzeichnen, auch wenn der Kunde sie selbst autorisiert hat.

Feedzai unterstützt zudem die automatisierte Betrugserkennung in großem Maßstab, sodass sich die Analystenteams auf echte Bedrohungen konzentrieren können, anstatt sich mit Routinewarnungen zu beschäftigen. Die Lösung eignet sich eher für Banken und Anbieter von Zahlungsinfrastrukturen als für reine E-Commerce-Händler.

7. SEON

Am besten geeignet für: KMU, die transparente, veröffentlichte Preise und eine schnelle Einrichtung wünschen.

SEON zeichnet sich durch Transparenz aus. Das Unternehmen veröffentlicht seine Preise, was nur wenige betrügerische Anbieter tun. Die Integration dauert in der Regel etwa zwei Wochen.

Im Mittelpunkt seines Ansatzes steht die Analyse des digitalen Fußabdrucks. SEON überprüft die E-Mail-Adresse, die Telefonnummer und die Gerätedaten eines Kunden in Echtzeit. Dabei wird geprüft, ob die E-Mail-Adresse mit Social-Media-Profilen verknüpft ist, wie alt die Telefonnummer ist und ob das Gerät verdächtig erscheint.

Ein gefälschtes Konto verfügt oft über eine brandneue E-Mail-Adresse ohne Online-Präsenz und eine Wegwerf-Telefonnummer. Ein echter Kunde hat in der Regel eine jahrelange digitale Historie. SEON nutzt diese Unterschiede, um das Risiko zu bewerten.

Damit ist SEON eine der erschwinglicheren Softwarelösungen zur Betrugsbekämpfung für kleinere Teams. Ein wachsender Online-Shop kann die Lösung ohne langwierigen Verkaufsprozess oder große Vorabverpflichtungen testen.

8. ClearSale

Am besten geeignet für: Unternehmen, die KI-gestützte Entscheidungsfindung in Kombination mit einer Überprüfung durch menschliche Analysten wünschen, insbesondere im internationalen Vertrieb.

ClearSale verbindet Technologie mit menschlicher Arbeit. Das Unternehmen kombiniert statistische Modelle und KI-Modelle mit einem großen Team aus Betrugsanalysten, die Bestellungen manuell prüfen.

Die meisten Tools zur Betrugserkennung zielen darauf ab, den Prozess so weit wie möglich zu automatisieren. ClearSale verfolgt bewusst einen hybriden Ansatz. Seine Modelle bearbeiten eindeutige Fälle. Bei Bestellungen, die menschliches Urteilsvermögen erfordern, greifen Analysten ein.

Das funktioniert gut im internationalen Vertrieb. ClearSale deckt mehr als 160 Länder ab. Einem Händler, der in einen neuen Markt expandiert, fehlen möglicherweise die Daten, um normale Käufer von Betrügern zu unterscheiden. Ein menschlicher Analyst kann Zusammenhänge erkennen, die einem auf anderen Märkten trainierten Modell möglicherweise entgehen.

Stellen Sie sich einen US-Einzelhändler vor, der beginnt, Waren nach Brasilien und Südostasien zu versenden. Nach den bestehenden Regeln werden die meisten dieser Bestellungen als risikobehaftet eingestuft. Die Analysten von ClearSale können die legitimen Bestellungen freigeben und echte Betrugsfälle aufdecken.

ClearSale eignet sich für international tätige Unternehmen, die statt einer vollständigen Automatisierung eine Kombination aus KI und menschlicher Überprüfung bevorzugen.

Lösungen zur Aufdeckung von Zahlungsbetrug: Vergleich

Hier sehen Sie alle 8 Anbieter im Vergleich. Ihre Händlereinstellungen bestimmen zudem, welche Tools Sie integrieren können. Sehen Sie sich daher unsere Liste an Zahlungsdienstleister falls du dich noch nicht entschieden hast.

Wichtigste Merkmale von Lösungen zur Aufdeckung von Zahlungsbetrug

Nachdem Sie sich die Anbieter angesehen haben, ist es hilfreich, diese in Kategorien einzuteilen. Die wichtigsten Funktionen von Lösungen zur Erkennung von Zahlungsbetrug hängen davon ab, zu welcher Kategorie ein Tool gehört. Der Markt lässt sich in drei Bereiche unterteilen:

• Bewertungsplattformen eine Entscheidung über die Genehmigung oder Ablehnung oder eine Risikobewertung ausgeben, auf deren Grundlage Sie handeln. Sift und SEON funktionieren auf diese Weise.
• Garantiemodelle Die Haftung für Rückbuchungen auf den Anbieter verlagern. Hier sind Riskified und Signifyd führend.
• Werkzeuge für die Signalschicht Geräte- und Browserdaten erfassen und in eine Bewertungsplattform einspeisen.

Die meisten Unternehmen benötigen Tools aus mindestens zwei dieser Kategorien, nicht nur aus einer. Eine gängige Konfiguration kombiniert ein Tool auf Signalebene mit einer Scoring-Plattform. Eine andere Variante bietet eine Garantie ausschließlich für Aufträge mit hohem Wert.

Über die Kategorie hinaus sollten Sie folgende Kriterien prüfen:

• Einhaltung der PCI-DSS-Vorgaben für jedes Tool, das mit Kartendaten in Berührung kommt
• Integrationsmöglichkeiten mit Ihrer derzeitigen Zahlungsinfrastruktur, einschließlich Ihres Zahlungsdienstleisters (PSP), Ihres Checkout- und Bestellsystems
• Unterstützung der Multi-Faktor-Authentifizierung bei Anmeldungen und risikoreichen Aktionen
• Anpassbare Risikoregeln, damit Ihr Team auf neue Betrugsmuster reagieren kann, ohne auf den Anbieter warten zu müssen

Der Integration sollte besondere Aufmerksamkeit gewidmet werden. Ein leistungsstarkes Tool, das keinen Zugriff auf Ihre Zahlungsdaten hat, nützt nichts. Prüfen Sie, wie die einzelnen Anbieter eine Verbindung zu Ihrem Händlerdienstleistungen Einrichtung vor der Unterzeichnung.

Wie ConnectPay bei der Betrugsbekämpfung vorgeht

Wir verfolgen einen anderen Ansatz als die oben genannten Anbieter. Bei ConnectPay verkaufen wir die Betrugserkennung nicht als eigenständiges Produkt. Wir integrieren die Betrugserkennung und die Transaktionsüberwachung in unsere Zahlungs- und Kontoinfrastruktur.

Wenn Sie unsere Konten, Karten oder Zahlungsdienste nutzen, läuft im Hintergrund ein System zur Verhinderung von Zahlungsbetrug. Im Rahmen unserer integrierte Compliance Einrichtung. Sie müssen keinen separaten Anbieter hinzufügen, um einen Basisschutz zu erhalten.

Dies eignet sich für Unternehmen, die eine Betrugsüberwachung als Teil ihrer Bank- und Zahlungslösungen wünschen. Ein Marktplatz, der beispielsweise Verkäufer auszahlt, erhält eine Transaktionsüberwachung für jede Auszahlung, ohne dass ein separater Vertrag erforderlich ist.

Die Spezialtools auf dieser Liste ersetzen wir nicht. Wenn Sie einen E-Commerce-Checkout mit hohem Durchsatz betreiben, benötigen Sie möglicherweise dennoch Sift, Signifyd oder einen anderen spezialisierten Anbieter für fundiertere, checkout-spezifische Entscheidungen. Unsere Überwachung liefert Ihnen eine Grundlage, auf die Sie ein Spezialtool aufsetzen können.

Messung der Wirksamkeit von Strategien zur Betrugsbekämpfung

Die Auswahl eines Anbieters ist der Anfang, nicht das Ende. Ein guter Vergleich von Lösungen zur Betrugserkennung endet nicht mit der Vertragsunterzeichnung. Er geht weiter, während Sie die Ergebnisse im Laufe der Zeit auswerten.

1. Legen Sie die Erfolgskennzahlen im Vorfeld fest. Legen Sie vor dem Start fest, was “funktionieren” bedeutet. Geringere Betrugsverluste? Weniger unberechtigte Ablehnungen? Beides?
2. Verfolgen Sie die Betrugs- und Rückbuchungsquote. Diese beiden KPIs zeigen, ob Betrugsfälle durchrutschen und welche Kosten Ihnen dadurch entstehen. Auch die Kartensystembetreiber überwachen die Rückbuchungsquoten, und hohe Quoten können Strafen nach sich ziehen.
3. Mit Branchenstandards vergleichen. Vergleichen Sie Ihre Preise mit denen anderer Unternehmen in Ihrer Branche und Region. Ein Preis, der für sich genommen angemessen erscheint, kann deutlich über dem Ihrer Mitbewerber liegen.
4. Risikoregeln testen und anpassen. Führen Sie Tests durch. Lockern Sie eine Regel für einen kleinen Teil des Datenverkehrs und beobachten Sie, wie sich dies auf die Betrugs- und Genehmigungsraten auswirkt.
5. Messen Sie die mittlere Zeit bis zur Erkennung. Wie lange dauert es, bis ein neues Betrugsmuster aufgedeckt wird? Je kürzer, desto besser.

Betrachten Sie dies als einen fortlaufenden Prozess. Betrüger ändern ihre Vorgehensweisen, daher müssen Sie Ihre Maßnahmen entsprechend anpassen.

So wählen Sie die beste Lösung zur Betrugserkennung aus

Die besten Lösungen zur Aufdeckung von Zahlungsbetrug für Ihr Unternehmen hängen von vier Faktoren ab.

1. Transaktionsvolumen. Bewertungsplattformen benötigen große Datenmengen, um ihre Modelle zu trainieren.
2. Risikotoleranz. Möchten Sie Entscheidungen im Zusammenhang mit Betrugsfällen selbst treffen oder einen Dienstleister damit beauftragen, das Risiko zu übernehmen? Eine Rückbuchungsgarantie kostet zwar mehr, verwandelt aber einen unvorhersehbaren Verlust in eine feste Gebühr.
3. Geografischer Geltungsbereich. Wenn Sie international verkaufen, sollten Sie nach den besten globalen Zahlungslösungen zur Betrugserkennung in Ihren Zielmärkten suchen. Ein Tool, das hauptsächlich auf US-Daten trainiert wurde, könnte Käufer in anderen Ländern falsch einschätzen.
4. Kapazität für manuelle Überprüfungen. Wie viele Personen können markierte Bestellungen prüfen? Ein kleines Team benötigt mehr Automatisierung. Ein größeres Risikomanagement-Team kann mit Bewertungen und Regeln arbeiten.

So würden wir die Leser den jeweiligen Tools zuordnen:

• Marktplätze und Plattformen mit hohem Handelsvolumen: Sift
• Unternehmen, die das Risiko vollständig auslagern möchten: Riskified oder Signifyd
• Banken und Zahlungsabwickler: Feedzai
• KMU wünschen sich transparente Preisgestaltung: SEON
• Internationale Verkäufer, die eine manuelle Überprüfung wünschen: ClearSale
• Unternehmen, die eine integrierte Basisüberwachung in ihre Zahlungsinfrastruktur wünschen: ConnectPay

Wenn Sie gerade dabei sind, Zahlungen einzurichten, beginnen Sie mit unserer Anleitung dazu, wie Sie Zahlungen online entgegennehmen, und fügen Sie dann noch Betrugswerkzeuge hinzu.

Betrug verhindern, ohne seriöse Kunden auszuschließen

Bei der Betrugsprävention geht es um Ausgewogenheit, nicht um eine maximale Anzahl an Sperrungen. Welche Lösung zur Erkennung von Zahlungsbetrug für Sie am besten geeignet ist, hängt von Ihrem Transaktionsvolumen, Ihrer Risikotoleranz und davon ab, wie viel Verantwortung Sie abgeben möchten und wie viel Sie lieber selbst verwalten wollen.

Behalten Sie Fehlablehnungen im Blick. Jeder legitime Kunde, den Sie ablehnen, kostet Sie diesen Verkauf – und oft auch die nächsten zehn. Ein Tool, das zwar Betrugsverluste reduziert, aber die Zahl der Fehlablehnungen erhöht, könnte Sie letztendlich schlechter dastehen lassen.

Wenn Sie bereits auf unserer Zahlungsinfrastruktur aufbauen, bietet Ihnen unsere integrierte Betrugsüberwachung vom ersten Tag an eine solide Grundlage. Wenn Ihr Transaktionsvolumen wächst, können Sie ein spezielles Tool aus dieser Liste hinzufügen, um fundiertere Entscheidungen beim Bezahlvorgang zu treffen. Auf diese Weise wächst der Schutz mit Ihrem Unternehmen mit, anstatt ihm vorauszulaufen.

Um zu erfahren, wie sich die Betrugsüberwachung in den Bereich Konten, Karten und Zahlungen einfügt, besuchen Sie ConnectPay.