Betrug im E-Commerce. Wie können sich

Betrug im E-Commerce –
Wie können sich Onlineshops schützen?
Betrug bedeutet Zahlungsausfall!
Zahlungsausfall
Zahlungsunfähig
•
•
Ggf. erkennbares
Bonitätsrisiko
Schwer erkennbares
Bonitätsrisiko
Kurzfristige
Liquiditätsprobleme
„Versehen“
•
•
Unklare Datenlage
• Umzüge
• Einmeldung / Quelle
• Matching
Bestellung mutwillig ?
Zahlungsunwillig
Identitätsdiebstahl
Scheinidentität
Identitätsverfälschung
•
•
•
•
•
Vor- oder Nachname
bewusst verfälscht
Geburtsdatum
willentlich verändert
Anschrift bewusst
abgeändert
Fälschung von
Gehaltsabrechnungen
Fälschung von
Ausweisdokumenten
•
•
•
Ausweisdiebstahl
Nutzung eines
fremden Namens
Erzeugen einer
„fiktiven“ Person
„Interner“ Betrug
•
•
Unterstützung durch
Interne
Erhöhung der
Provisionen
Seite 2
Zahlungsausfall steigt bei Betrug!
Zahlungsausfall
Zahlungsunfähig
Ggf. erkennbares
Bonitätsrisiko
Schwer erkennbares
Bonitätsrisiko
Zahlungsunwillig
Identitätsverfälschung
Identitätsdiebstahl
Scheinidentität
Interner Betrug
Wirksamkeit der Kreditprüfung
Kosten in der Beitreibung
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Fraud Prevention: Analytischer Ansatz
Seite 4
Fraud Prevention: Clustern Sie Ihre Kunden!
Ausfallrisiko

Adresse bekannt (PAB)

Haushalt bekannt (PHB)

NeukundenScoring
Person bekannt (PPB)

Bestandskunden
Seite 5
Fraud Prevention: Clustern Sie Ihre Produkte
Ausfallrisiko
5
4
3
2
1

Multimedia - Produkte

Leuchten, Freizeitartikel, Elektrogeräte

Bekleidung, Camping

Gartengeräte, Haushaltsgeräte

Möbel, Accessoires, Lebensmittel
Seite 6
Fraud-Prevention: Clustern Sie Ihre Warenkörbe!
Ausfallrisiko

500 – 1.500 EUR

150 – 500 EUR

0 – 150 EUR
Seite 7
Fraud-Prevention: Steuern Sie Ihre Zahlarten!
Ausfallrisiko

Kauf auf Rechnung

Lastschrift

Sofortüberweisung

Kreditkarten / PayPal

Vorkasse
Seite 8
Fraud-Prevention: Starten Sie Ihre Decision Engine
Warenkorb
Zusammenfügung aller
internen und externen
Daten zur
Antragssteuerung und
Fraudprevention
Adressmerkmale
Produktgruppen
Zahlarten
Bestandskunden
Kundenscoring
Neukunden
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Fraud-Prevention: Entwicklung einer Risikomatrix
Rechnungsanschrift = Lieferanschrift
Adresskennzeichen
Warengruppe
Warenkorbshöhe
0-150
1
>150-500
>500
0-150
2
>150-500
>500
0-150
PPB
3
>150-500
>500
0-150
4
>150-500
>500
0-150
5
>150-500
>500
Score
10-40
41-60
10-35
36-60
10-23
24-60
10-37
38-60
10-30
31-60
10-21
22-60
10-35
36-60
10-30
31-60
10-20
21-60
10-35
36-60
10-26
27-60
10-20
21-60
10-20
21-60
10-16
16-60
10-12
13-60
Erg.
Adresskennzeichen
Warengruppe
Warenkorbshöhe
0-150
1
>150-500
>500
0-150
2
>150-500
>500
0-150
PHB
3
>150-500
>500
0-150
4
>150-500
>500
0-150
5
>150-500
>500
Score
10-29
30-60
10-26
27-60
10-60
10-60
10-29
36-60
10-26
27-60
10-60
10-60
10-26
27-60
10-18
19-60
10-60
10-60
10-20
21-60
10-60
10-60
10-60
10-60
10-60
10-60
10-60
10-60
10-60
10-60
Erg.
Adresskennzeichen
Warengruppe
Warenkorbshöhe
0-150
1
>150-500
>500
0-150
2
>150-500
>500
0-150
PAB
3
>150-500
>500
0-150
4
>150-500
>500
0-150
5
>150-500
>500
Score
Erg.
10-20
21-60
10-15
16-60
10-60
10-60
10-15
16-60
10-12
13-60
10-60
10-60
10-12
13-60
10-60
10-60
10-60
10-60
10-60
10-60
10-60
10-60
10-60
10-60
10-60
10-60
10-60
10-60
10-60
10-60
Risikoprodukte und hohe Warenkörbe nur bei Personen-oder Haushaltsidentität zulassen!
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Fraud-Prevention: Wer hat die besten Daten?
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Fraud-Prevention: Zusammenfassung
•
Betrug im Onlinehandel ist ein ernsthaftes Problem
•
Zahlart Rechnungskauf stellt das höchste Risiko dar.
•
Ohne Zahlart „Kauf auf Rechnung“ hat der Shop ein Umsatzproblem  Conversion
•
Analyse von shopinternen Daten in Verbindung mit externen Daten kann das Ausfallrisiko reduzieren.
•
Externe Anbieter von Bonitätsdaten haben unterschiedliche Schwerpunkte  Verknüpfung der
externen Daten erhöht die Treffergenauigkeit
•
Verlagerung des Ausfallrisikos auf Anbieter von Zahlungsgarantien macht Schaden kalkulierbar
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Die GFKL PayProtect GmbH
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