Automatisierte Untersuchungsabläufe: Betrug schneller stoppen (DE)

Wichtige Erkenntnis 1 Fraud Operations Teams verbringen bis zu 60 % ihrer Zeit mit manuellen, sich wiederholenden Aufgaben. Automatisierung kann diese Zeit für wertvollere Untersuchungen zurückgewinnen.

Wichtige Erkenntnis 2 Die Implementierung von automatisierten Workflows auf Basis der Risikobewertung reduziert die Anzahl falsch positiver Ergebnisse deutlich und konzentriert die Anstrengungen der Ermittler auf echte Bedrohungen.

Wichtige Erkenntnis 3 KI-gestützte Tools innerhalb von Betrugsuntersuchungsplattformen können Muster und Anomalien erkennen, die Menschen möglicherweise übersehen, was zu schnelleren und präziseren Lösungen führt.

Wichtige Erkenntnis 4 Ein robustes System für die Betrugsuntersuchung reduziert Rückbuchungen, senkt die Betriebskosten und verbessert das Kundenvertrauen.

Die hohen Kosten manueller Betrugsuntersuchung

Betrug ist eine unerbittliche und sich ständig weiterentwickelnde Bedrohung. Traditionelle, manuelle Betrugsuntersuchungsprozesse haben Schwierigkeiten, mitzuhalten. Stellen Sie sich folgendes Szenario vor: Ein Fintech-Unternehmen verarbeitet täglich Tausende von Transaktionen. Ihr Betrugsteam verlässt sich auf regelbasierte Warnungen und die manuelle Überprüfung markierter Transaktionen. Dieser Ansatz ist reaktiv, langsam und unglaublich teuer. Ein typischer Ermittler der Stufe 1 kostet 70.000 bis 100.000 Dollar pro Jahr, und seine Zeit ist wertvoll. Für jede Stunde, die mit einem falsch positiven Ergebnis verbracht wird, steht keine Stunde zur Verfügung, um echten Betrug zu untersuchen. Eine Studie von Juniper Research schätzte, dass die globalen Betrugsverluste bis 2025 343 Milliarden Dollar übersteigen werden. Der aktuelle manuelle Ansatz ist einfach nicht skalierbar oder nachhaltig.

Aufbau eines automatisierten Untersuchungsablaufs

Die Lösung liegt in der Entwicklung automatisierter Untersuchungsabläufe. Diese Workflows nutzen Technologie, um Warnungen zu priorisieren, unterstützende Daten zu sammeln und Untersuchungen auf der Grundlage des Risikos zu priorisieren. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Aufschlüsselung:

1. Risikobewertung: Implementieren Sie ein robustes Risikobewertungsmodell, das jeder Transaktion oder jedem Benutzer einen Score zuweist, der auf einer Vielzahl von Faktoren basiert. Zu diesen Faktoren gehören Velocity-Checks (Anzahl der Transaktionen innerhalb eines bestimmten Zeitraums), geografische Diskrepanzen, Geräte-Fingerprinting und Daten aus externen Betrugsaufklärungsquellen. Die internen Daten von Didit zeigen, dass die Integration von Geräte-Fingerprinting die Betrugserkennungsraten um 15 % erhöht.
2. Automatisierte Datenanreicherung: Bereichern Sie markierte Transaktionen automatisch mit zusätzlichen Datenpunkten. Dies kann eine IP-Adressen-Suche, E-Mail-Reputationsprüfungen und Informationen aus Social-Media-Profilen umfassen. Dies spart Ermittlern wertvolle Zeit, die sie sonst mit der manuellen Beschaffung dieser Daten verbringen würden.
3. Fallmanagementsystem: Ein zentrales Fallmanagementsystem ist unerlässlich. Dieses System sollte automatisch einen Fall für jede markierte Transaktion erstellen, ihn einem Ermittler zuweisen und seinen Fortschritt durch jede Phase der Untersuchung verfolgen.
4. Workflow-Automatisierung: Konfigurieren Sie automatisierte Workflows, um verschiedene Risikostufen zu verarbeiten. Beispielsweise könnten Transaktionen mit einem niedrigen Risikowert automatisch genehmigt werden, während solche mit einem hohen Risikowert zur manuellen Überprüfung an einen Ermittler weitergeleitet werden. Workflows können auch automatisierte Aktionen beinhalten, z. B. das Senden eines SMS-Bestätigungscodes an den Benutzer oder die vorübergehende Sperrung des Kontos.
5. KI-gestützte Anomalieerkennung: Integrieren Sie KI-gestützte Anomalieerkennungstools, um ungewöhnliche Muster und Verhaltensweisen zu identifizieren, die auf Betrug hindeuten könnten. Diese Tools können aus historischen Daten lernen und sich an neue Betrugstaktiken anpassen.

Ein reales Beispiel: Betrug auf einem E-Commerce-Marktplatz

Betrachten wir einen E-Commerce-Marktplatz, der von betrügerischen Verkäuferkonten geplagt wird. So könnte ein automatisierter Workflow dies beheben:

1. Auslöser: Es wird ein neues Verkäuferkonto erstellt.

2. Risikobewertung: Dem Konto wird ein Risikowert zugewiesen, der auf Faktoren wie dem Alter der E-Mail-Domain, Diskrepanzen bei der Rechnungsadresse und dem Status der Bankkontoverifizierung basiert.

3. Automatisierte Datenanreicherung: Das System prüft die E-Mail-Adresse des Verkäufers automatisch in bekannten Betrugsdatenbanken und verifiziert die Bankkontodaten.

4. Workflow-Verzweigung:

• Geringes Risiko (Score < 30): Konto wird automatisch genehmigt.
• Mittleres Risiko (Score 30-70): Konto wird zur manuellen Überprüfung gekennzeichnet. Der Ermittler erhält eine Benachrichtigung mit allen relevanten Daten.
• Hohes Risiko (Score > 70): Konto wird automatisch gesperrt, und der Verkäufer wird benachrichtigt.

5. Manuelle Überprüfung (falls zutreffend): Der Ermittler überprüft das markierte Konto, untersucht die Transaktionshistorie und trifft eine endgültige Entscheidung.

Die Implementierung dieses Workflows führte bei einem unserer Kunden zu einer Reduzierung betrügerischer Verkäuferkonten um 40 %, was zu Einsparungen von schätzungsweise 250.000 Dollar pro Jahr bei Rückbuchungsverlusten führte.

Die Rolle der Risikobewertung bei effektiven Workflows

Risikobewertung ist die Grundlage für jeden erfolgreichen automatisierten Untersuchungsablauf. Ein gut konzipiertes Risikobewertungsmodell identifiziert genau risikoreiche Transaktionen und Benutzer, sodass Ermittler ihre Bemühungen dort konzentrieren können, wo sie am dringendsten benötigt werden. Wichtige Überlegungen beim Aufbau eines Risikobewertungsmodells sind:

• Datenqualität: Stellen Sie sicher, dass die zur Berechnung des Risikowerts verwendeten Daten korrekt, zuverlässig und aktuell sind.
• Feature Engineering: Wählen Sie sorgfältig die Merkmale aus, die am besten Betrug vorhersagen.
• Modellkalibrierung: Kalibrieren Sie das Risikobewertungsmodell regelmäßig, um sicherzustellen, dass es im Laufe der Zeit genau bleibt.

Wie Didit hilft

Die All-in-One-Identitätsplattform von Didit bietet Ihnen die Tools und die Infrastruktur, die Sie benötigen, um ausgefeilte automatisierte Untersuchungsabläufe zu erstellen und bereitzustellen. Wir bieten:

• Umfassende Identitätsprüfung: Verifizieren Sie Benutzeridentitäten mit branchenführender Genauigkeit mithilfe der ID-Dokumentenprüfung, der biometrischen Authentifizierung und der Lebenderkennung.
• Robustes Risikobewertung: Nutzen Sie unser vorgefertigtes Risikobewertungsmodell oder erstellen Sie Ihr eigenes benutzerdefiniertes Modell.
• Workflow-Automatisierungs-Engine: Erstellen Sie komplexe Workflows visuell mit unserem No-Code-Workflow-Builder.
• Fallmanagementsystem: Verwalten Sie Untersuchungen effizient mit unserem zentralen Fallmanagementsystem.
• API-Integration: Integrieren Sie Didit nahtlos in Ihren bestehenden Betrugspräventionsstack.

Bereit zum Starten?

Lassen Sie sich nicht von manuellen Betrugsuntersuchungsprozessen aufhalten. Fordern Sie noch heute eine Demo an, um zu sehen, wie Didit Ihnen helfen kann, Ihre Workflows zu automatisieren, Betrugsverluste zu reduzieren und die Effizienz Ihres Teams zu verbessern. Entdecken Sie unsere Preisgestaltung oder kontaktieren Sie uns für eine maßgeschneiderte Lösung!