Fraud Prevention mit Machine Learning
Jetzt Aidrian entdecken – unser neues Fraud-Ökosystem für wirklich effiziente und umsatzsteigernde Betrugsabwehr
Zum Demo Video Zum Product SheetVeraltete Fraud-Regeln blockieren Umsatzpotenzial
Digitaler Betrug wird zunehmend komplexer. Das spüren Unternehmen aller Branchen. Laut des Experian Fraud Reports sind drei von vier Unternehmen regelmäßig mit Betrugs-Angriffen konfrontiert. Dazu sind sich nahezu täglich ändernde Betrugsmaschen zu beobachten. Hier gilt es, die eigenen Systeme schnellstmöglich zu adaptieren. Denn es geht nicht nur um die Betrugsabwehr, sondern vor allem um die Umsätze, die Ihnen durch fehlende Anpassung entgehen.
Anders gesagt: Wird die Fraud-Erkennung nicht regelmäßig aktualisiert, veraltet sie schnell. Und dann stehen nicht selten gute Kunden vor der digital verschlossenen Ladentür. Die Folge: Der Kauf oder Vertragsabschluss wird abgelehnt und das Unternehmen verliert Umsatz durch sogenannte False Positives. Oder aber die Transaktion muss manuell geprüft werden. Dadurch entsteht manuelle Arbeit im Case Management für ihre Mitarbeiter.
Modulare Plattform gegen Betrug
Aidrian ist ein ML-basiertes Betrugsabwehr-System, das Ihr Online-Geschäft vor Betrug absichert und gleichzeitig den Umsatz steigert. Die Lösung passt sich Ihren individuellen Bedürfnissen bei der Betrugserkennung an. Sie entscheiden dabei selbst, wie Sie Ihre eigene Betrugsplattform gestalten wollen und können problemlos auf Ihre bestehenden Integrationen und Lösungen aufbauen. Der Transaction Miner, die Machine-Learning-Komponente von Aidrian, ist das Herzstück der Lösung und bestimmt die Vertrauenswürdigkeit von Transaktionen. Weitere Module wie die Rule Engine, Device Intelligence und das Case Management können flexibel zugeschaltet werden. So fügt sich Aidrian nahtlos, einfach und schnell in Ihr bestehendes Set-up ein.
„Unsere Partner sollen so einfach wie möglich eigenständig
auf Betrugsmuster reagieren können, um so ihren Umsatz bei
sinkender Betrugsrate zu maximieren.
Das erreichen wir, indem wir fortschrittliche Machine-Learning-
Modelle einsetzen und Prozesse und Tools in einem Fraud Setup
zusammenführen.“
– Özgür Ekici, Senior Fraud Consultant bei Experian
Die vier Kernelemente von Aidrian
Fraunhofer IPA bestätigt Qualität des Transaction Miner
Der Transaction Miner ist das Herzstück von Aidrian. Das Machine-Learning-Modell gleicht mehrere hunderte Kundenmerkmale ab und bewertet danach das Risiko einer Transaktion. Dabei werden Millionen von Datensätzen in Sekundenschnelle analysiert. Daraufhin gibt das Modell eine Empfehlung ab: Auftrag ablehnen, überprüfen oder genehmigen. Im Schnitt stellen sich 99,9 Prozent der angenommenen Transaktionen als tatsächlich vertrauenswürdig heraus und werden nicht ausgebucht. 99,4 Prozent der angenommenen Transaktionen landen nicht in der dritten Mahnstufe oder im Inkasso. Weiteres Plus: Aus den getroffenen Entscheidungen vergangener Fraud-Fälle lernt der Transaction Miner dazu und wird so immer präziser.
Dass diese intelligente Selektion sehr gut funktioniert, hat auch das Fraunhofer IPA anerkannt:
Zuverlässig präzise
Das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA) bestätigt dem Machine-Learning-Modell des Transaction Miners nach einem ausführlichen Audit sehr hohe Qualität während des gesamten Entwicklungsprozesses sowie in der Bewertung von Transaktionen. Das Audit hat gezeigt, dass der Transaction Miner die verfügbaren Daten effizient nutzt. Dabei trifft der Transaction Miner zuverlässige und für Experten nachvollziehbare Vorhersagen, welche zu verbesserten Entscheidungen führen.
Sie bestimmen die Regeln
Für jeden individuellen Fall lassen sich passende Regeln erstellen. Sie sind einfach zu implementieren und basieren auf benutzerdefinierten Kriterien, zum Beispiel den bisher getätigten Transaktionen eines Kunden. Die Regeln lassen sich auf Wunsch aktivieren und parametrisieren sowie mit weiteren Geräte-, Benutzer- und Transaktionsdaten verknüpfen. Ob Anpassung oder Tests, die Regelsätze lassen sich flexibel verwalten.
Kein Smartphone bleibt unerkannt
Die Device Intelligence sorgt dafür, dass für die Prüfung einer Transaktion weitere Gerätedaten wie Browsersprache, Sprachpakete oder Bildschirmauflösung herangezogen werden können. So lässt sich der Standort der IP-Adresse bestimmen und welcher Proxy-Server, also welches Netzwerk, vom Gerät benutzt wird. Aus über 100 Datenpunkten wird so eine individuelle Device ID erstellt.
Die Geräte werden selbst dann erkannt, wenn Software-Aktualisierungen oder -änderungen vorgenommen wurden.
Mehr Übersicht für Ihre Fraud-Agenten
Der Experian Investigator ist das Self-Service-Tool für die manuelle Prüfung Ihrer Fraud-Fälle. Darin können Transaktionen geprüft und bearbeitet werden. Dazu zeigt es verdächtige Transaktionen farbig an und enthält ein Alarmierungssystem. Auch verknüpfte Transaktionen werden visualisiert. Das Dashboard und die Steuerelemente (Widgets) zur Überwachung und Berichterstattung lassen sich individuell gestalten und auf der Benutzeroberfläche per Drag and Drop platzieren. Jeder Fall erhält eine Transaktionskarte zur weiteren Identifizierung von Betrugsrisiken. Das ermöglicht auch individuelle Einträge in Negativ- bzw. Positiv-Listen.
Ihre Vorteile mit Aidrian
Steigende Umsätze
Sie reduzieren False Positives und schaffen so neue Umsatzpotenziale. Mit den richtigen Daten, Regeln und Entscheidungsmodellen können Sie bis zu 15 Prozent mehr Geschäft machen.
Hohe Treffsicherheit
Sie können bis zu 99,9 % aller Transaktionen treffsicher einschätzen und Betrug zuverlässig herausfiltern. Aidrian spricht für Sie automatisiert eine Empfehlung aus, ob eine Transaktion akzeptiert, abgelehnt oder manuell überprüft werden soll.
Weniger manuelle Prüfungen
Manuelle Prüfungen entfallen zu großen Teilen. Sie schonen interne Ressourcen und Ihre Agents können sich effizient um die wirklich zu prüfenden Fälle kümmern sowie sich übergeordneten Aufgaben widmen.
In welcher Branche ist Ihr Unternehmen tätig?
Erfahren Sie mehr darüber, wie Aidrian Ihre Betrugsabwehr und damit Ihre Umsätze verbessern kann.
E-Commerce
Im Online-Fashion-Handel gibt es gerade zur Peak Season rund um Black Friday und Co. hohe Verluste durch offene Rechnungen und betrügerische Aktivitäten. Die Hürden: hohe manuelle Aufwände der Fraud-Agenten sowie fehlende Automatisierung der Entscheidungsprozesse.
Durch die geschickte Kombination von Transaction Miner, Device Intelligence und dem Experian Investigator konnte
- die False-Positive-Rate bei unserem Kunden um 60 % gesenkt werden
- 99,9 % der Transaktionen wurden als nicht betrügerisch eingestuft und wurden angenommen
- Statt 7.000 Bestellanfragen mussten nur noch 300 manuell geprüft werden – eine Arbeitserleichterung um 95 %
Payment Anbieter
Payment-Service-Provider nehmen dem Online-Händler die Risiken einer Online-Transaktion ab. Daher bewerten sie diese Transaktionen besonders streng und lehnen gute Kunden nach streng ausgesteuerten Regeln ab. Eine Lose-Lose-Situation für alle beteiligten: Händler, Käufer und Payment-Anbieter. Die Gegenmaßnahme: jeden verdächtigen Fall manuell prüfen. Doch bei den Massen an Käufen, die Payment-Anbieter prozessieren, ist daran nicht zu denken.
Mit einem Machine-Learning-Modell lösen Sie beide Probleme auf einen Streich:
- Sie bewerten Transaktionen treffsicherer als mit einem reinen Regelwerk
- Sie sparen dabei interne Ressourcen, da Aidrian jeden Fall automatisch kategorisiert: annehmen, ablehnen oder prüfen
- Die Treffsicherheit liegt bei 99,9 %, sodass auch der Aufwand im manuellen Transaction Monitoring deutlich gesenkt wir
Telekommunikation
In der wettbewerbsgetriebenen Telco-Branche steht operative Kostensenkung ganz weit oben auf der Prioritätenliste. Gerade zu Peak Seasons, wenn zum Beispiel ein neues Smartphone auf den Markt kommt, sind die internen Aufwände enorm. Mit der Prüfung von Vertragsabschlüssen oder Ratenzahlungen für neue Endgeräte sind die Fraud Agents im Prinzip dauerüberlastet.
Mit automatisierten Entscheidungen und einem Case Management, das sich individuell zusammenstellen lässt, werden die Fraud Agents entlastet. Das große Plus von Aidrian:
- 99,4 Prozent der angenommenen Transaktionen landen nicht in der letzten Mahnstufe oder im Inkasso, da das Machine-Learning-Modell jede Vertragsanfrage zuverlässig und treffsicher bewertet.
- Zudem lassen sich die unterschiedlichen Komponenten problemlos über Schnittstellen in die oft gesetzte IT-Landschaft der Telcos ohne enorme IT-Ressourcen implementieren.
- Der Integrationsaufwand von Aidrian ist gering und dauert weniger als vier Wochen.