Bekämpfung von Lieferbetrug: Eine RegTech-Lösung

Der Komfort von Liefer-Apps hat in den letzten Jahren enorm zugenommen, doch mit diesem Wachstum geht eine Zunahme betrügerischer Aktivitäten einher. Von gefälschten Konten und gestohlenen Kreditkarten bis hin zu Bots, die falsche Bestellungen aufgeben, sind die finanziellen Auswirkungen von Lieferbetrug erheblich. Unternehmen verlieren Geld, ehrliche Kunden erleben Verzögerungen und das Vertrauen in das System schwindet. Dieser Beitrag untersucht die Herausforderungen des Betrugs bei Liefer-Apps und wie eine robuste Identitätsprüfung und eine Standortvalidierung diese Risiken mindern können.

Wichtigste Erkenntnis 1 Betrügerische Bestellungen im Lieferbereich nehmen exponentiell zu und verursachen Unternehmen durchschnittlich 1-3% Umsatzverluste.

Wichtigste Erkenntnis 2 Traditionelle Betrugspräventionsmethoden sind oft unzureichend gegen ausgeklügelte Bots und synthetische Identitäten.

Wichtigste Erkenntnis 3 Die Implementierung einer mehrschichtigen Verifizierung, einschließlich Geräte-Fingerprinting, IP-Analyse und Echtzeit-Standortprüfungen, ist entscheidend für eine effektive Betrugsprävention.

Wichtigste Erkenntnis 4 Eine starke RegTech-Lösung kann die Betrugserkennung automatisieren, manuelle Überprüfungen reduzieren und das Kundenerlebnis insgesamt verbessern.

Die wachsende Welle des Betrugs bei Liefer-Apps

Das Problem beschränkt sich nicht auf einige isolierte Vorfälle, sondern ist ein systemisches Problem. Ein aktueller Bericht von Juniper Research schätzt, dass die globalen Verluste durch Online-Zahlungsbetrug bis 2027 343 Milliarden Dollar übersteigen werden. Ein erheblicher Teil dieses Betrugs geschieht im Lieferbereich. Mehrere Faktoren tragen dazu bei:

• Niedrige Markteintrittsbarrieren: Das Erstellen gefälschter Konten ist oft einfach und erfordert minimale Informationen.
• Anonymität: Online-Transaktionen bieten ein gewisses Maß an Anonymität, das Betrüger ausnutzen.
• Skalierbarkeit von Angriffen: Bots können die Erstellung betrügerischer Konten und die Aufgabe zahlreicher falscher Bestellungen automatisieren.
• Ausnutzung von Aktionen: Betrüger zielen oft auf Werbeaktionen und Rabatte ab.

Betrachten Sie ein hypothetisches Szenario: Ein Restaurant arbeitet mit einer Liefer-App zusammen. Ein Botnetz, bestehend aus Tausenden kompromittierter Geräte, beginnt, Hunderte von Bestellungen für teure Artikel aufzugeben, wobei gestohlene Kreditkartendetails verwendet werden. Das Restaurant erfüllt die Bestellungen, nur um später festzustellen, dass die Transaktionen betrügerisch sind, was zu erheblichen finanziellen Verlusten und verschwendeten Ressourcen führt.

Arten von Lieferbetrug

Die Arten von Betrug sind vielfältig, aber hier sind einige gängige Beispiele:

• Kontoübernahme (ATO): Hacker erhalten Zugriff auf legitime Benutzerkonten und geben betrügerische Bestellungen auf.
• Synthetischer Identitätsbetrug: Erstellung völlig neuer Identitäten unter Verwendung einer Kombination aus realen und erfundenen Informationen.
• Triangulationsbetrug: Verwendung des Kontos eines legitimen Kunden, um gestohlene Waren an eine andere Adresse zu versenden.
• Falsche Bestellungen: Aufgabe von Bestellungen ohne Absicht zu zahlen oder die Lieferung zu erhalten.
• Missbrauch von Aktionen: Erstellung mehrerer Konten, um Werbeaktionen und Rabatte auszunutzen.

Diese betrügerischen Aktivitäten wirken sich nicht nur auf das Ergebnis aus, sondern auch auf den Lieferprozess für echte Kunden, was zu negativen Bewertungen und Imageschäden führt.

Die Rolle der Identitätsprüfung und Standortvalidierung

Eine wirksame Bekämpfung von Lieferbetrug erfordert einen mehrschichtigen Ansatz. Einfache Prüfungen wie die CVV-Prüfung sind nicht mehr ausreichend. Identitätsprüfung und Standortvalidierung sind entscheidende Bestandteile einer robusten Betrugspräventionsstrategie.

Die Identitätsprüfung beinhaltet die Bestätigung der Identität des Benutzers, der die Bestellung aufgibt. Dies kann Folgendes umfassen:

• Dokumentenprüfung: Überprüfung der Echtheit amtlicher Ausweisdokumente.
• Biometrische Authentifizierung: Verwendung von Gesichtserkennung oder anderen biometrischen Daten, um die Identität des Benutzers zu bestätigen.
• Geräte-Fingerprinting: Identifizierung des Geräts, das für die Aufgabe der Bestellung verwendet wird, und Kennzeichnung verdächtiger Geräte.

Die Standortvalidierung stellt sicher, dass die Lieferadresse legitim ist und mit dem Standort des Benutzers übereinstimmt. Dies kann Folgendes beinhalten:

• IP-Adressen-Geolocation: Bestimmung des geografischen Standorts der IP-Adresse des Benutzers.
• GPS-Tracking: Überprüfung des Standorts des Benutzers unter Verwendung von GPS-Daten. (mit Zustimmung des Benutzers)
• Address Verification System (AVS): Bestätigung, dass die Rechnungsadresse mit der bei der Kreditkartengesellschaft hinterlegten Adresse übereinstimmt.

Wie Didit hilft

Didit bietet eine umfassende Identitätsprüfungsplattform, die auf die spezifischen Herausforderungen des Lieferbetrugs zugeschnitten ist. Unsere Plattform bietet:

• Echtzeit-Betrugsbewertung: Für jede Transaktion wird ein Risikowert generiert, der auf mehreren Datenpunkten basiert, darunter Gerätedaten, IP-Adresse und Benutzerverhalten.
• Automatisierte Verifizierungs-Workflows: Anpassbare Workflows können konfiguriert werden, um verdächtige Bestellungen automatisch zur manuellen Überprüfung zu markieren.
• Standortvalidierung: Präzise Standortvalidierung unter Verwendung von IP-Geolocation und optionalem GPS-Tracking (mit Zustimmung) zur Sicherstellung legitimer Lieferadressen.
• Wiederverwendbares KYC: Ermöglicht verifizierten Benutzern, ihre Identität für mehrere Bestellungen wiederzuverwenden, wodurch Reibungsverluste reduziert und das Kundenerlebnis verbessert werden.
• API-Integration: Nahtlose Integration mit bestehenden Liefer-Apps über unsere RESTful API.

Beispielsweise könnte eine Liefer-App, die Didit verwendet, einen Workflow implementieren, der von neuen Benutzern verlangt, ihre Identität mit einem amtlichen Ausweis und einem Selfie zu verifizieren. Das System würde auch die IP-Adresse des Benutzers überprüfen und mit seiner Rechnungsadresse vergleichen. Bestellungen, die von verdächtigen Standorten aufgegeben werden oder verdächtige Geräte verwenden, würden automatisch abgelehnt oder zur manuellen Überprüfung markiert. Dieser mehrschichtige Ansatz reduziert das Risiko betrügerischer Transaktionen erheblich.

Bereit anzufangen?

Lassen Sie nicht zu, dass Lieferbetrug Ihre Gewinne untergräbt und Ihren Ruf schädigt. Schützen Sie Ihr Unternehmen mit den robusten Identitätsprüfungs- und Standortvalidierungslösungen von Didit.

Erfahren Sie mehr über unsere Preise: https://didit.me/pricing

Fordern Sie eine Demo an: https://demos.didit.me

FAQ

1. Wie genau ist die Standortvalidierung von Didit?

Didit verwendet mehrere Datenquellen, einschließlich IP-Geolocation und optionaler GPS-Daten, um eine hochgenaue Standortvalidierung zu gewährleisten. Wir erreichen eine Genauigkeitsrate von 99% für IP-Geolocation und können die Genauigkeit mit GPS-Daten des Benutzers weiter verbessern.

2. Welche Arten von Ausweisdokumenten unterstützt Didit?

Didit unterstützt über 14.000 Dokumenttypen aus über 220 Ländern, darunter Reisepässe, Führerscheine und Personalausweise. Unser System erkennt den Dokumenttyp automatisch und extrahiert relevante Informationen.

3. Wie schützt Didit die Privatsphäre der Benutzer?

Didit setzt sich für den Schutz der Privatsphäre der Benutzer ein. Wir halten uns an die DSGVO und andere relevante Datenschutzbestimmungen. Persönliche Daten werden sicher verarbeitet und nur für den Zweck der Identitätsprüfung und Betrugsprävention verwendet. Wir verwenden datenschutzwahrende Technologien wie Selfie-Verarbeitung im Speicher und speichern keine Rohbiometriedaten.

4. Wie lange dauert es, Didit in unsere bestehende Liefer-App zu integrieren?

Die meisten Teams schließen ihre Integration in weniger als einer Stunde mit unserer benutzerfreundlichen API und unseren SDKs ab. Wir stellen umfassende Dokumentation und Unterstützung bereit, um einen reibungslosen Integrationsprozess zu gewährleisten.