22.11.23 – Gastbeitrag
Gemeinsam gegen Betrug: Wie der Elektrohandel E-Commerce von KI-basierten Zahlungsmethoden profitiert
Mit der rasanten Zunahme des Online-Handels im Elektro- und Consumer-Electronics-Segment wächst die Gefahr von Cyberkriminalität. Eine effektive Betrugsprävention wird unerlässlich, nicht nur im B2C, sondern vor allem im B2B-E-Commerce. Denn der durchschnittliche Schaden eines B2B-Betrugsfalls liegt meist höher als im B2C-Bereich. Elektroartikel, insbesondere High-End-Geräte, sind aufgrund des hohen Wiederverkaufswerts beliebte Ziele für Betrüger:innen. Speziell, wenn diese in großen Mengen bestellt werden, sollten Händler wachsam sein.
Natalia Lyarskaya ist VP Data Science and Risk bei Billie, 40under40-Data Scientist und verantwortlich für das Thema KI und Fraud-Prevention. © Billie
Doch nicht jeder Bestellvorgang kann individuell geprüft werden. Außerdem setzen Betrüger:innen immer öfter Künstliche Intelligenz ein, um ihre Maschen zu verbessern und sind dadurch schwerer zu enttarnen. Abhilfe schaffen “Buy Now, Pay Later”-Lösungen (BNPL), die den digitalen Rechnungskauf so reibungslos wie möglich gestalten und einen entscheidenden Vorteil haben: Sie bieten Händlern kompletten Schutz vor Zahlungsausfall – selbst bei Betrug. Wenn sie richtig konzipiert ist, hat die Zahlungsmethode einen weiteren Sicherheitsaspekt. Mithilfe einer geschulten KI kann sie Betrugsmaschen frühzeitig entlarven. So wird Betrug verhindert, bevor ein Schaden entsteht.
So können sich Händler schützen
- Frühzeitig investieren: Grundlage für den Schutz gegen die gängigen Betrugsmaschen ist eine sichere Plattform für den eigenen Onlineshop. Darüber hinaus können B2B-Händler schon heute einen Teil zur Betrugsprävention beitragen, indem sie für ihren Rechnungskauf in KI-basierte BNPL-Lösungen investieren. Diese sollten Legitimationsprüfungen und Zahlungsausfallrisiken abdecken und so das Risiko für den Händler auf ein Minimum reduzieren.
- Kaufverhalten analysieren: Jeder Kundenstamm ist individuell. Der Schlüssel für Betrugsprävention ist es deshalb, seine eigenen Kund:innen und ihre Verhaltensmuster zu kennen. Wenn Anomalien auftreten, ist es einfach, Betrugsversuche zu erkennen. Da das Monitoring und die Analyse jedoch sehr genau sein müssen und bei großen Mengen an Bestellungen sehr aufwändig werden, sind automatisierte, KI-basierte Tools umso wichtiger.
- Zusammenarbeiten: Betrugstaktiken verändern sich ständig, kommen dann aber bei einer großen Masse an Anbietern zum Einsatz. Betrüger:innen haben dabei einen Vorteil: Sie vernetzen und tauschen sich im Dark Web aus. Händler können jedoch nachziehen und vom Austausch mit anderen Brancheninsidern profitieren. Die Zusammenarbeit untereinander trägt dazu bei, neue Muster zu erkennen und Lücken im System zu schließen.
- Mitarbeitende aufklären: Wenn menschliche Intuition und die Fähigkeiten der KI verschmelzen, können sich Händler optimal schützen. Denn eine KI kann eine Anomalie erkennen, aber ein Mensch kann den Kontext verstehen, besonders bei komplexen Geschäftsbeziehungen. Alle Mitarbeitenden – und nicht nur die Abteilung für Betrugsprävention – einzubeziehen und weiterzubilden, ist von größter Bedeutung.
