Betrugserkennung
Betrugserkennung bedeutet, Anzeichen dafür, dass eine Transaktion oder ein Konto nicht dem legitimen Nutzer, sondern einem Angreifer gehört, noch vor dem Abschluss der Transaktion zu erkennen. Truvali erreicht dies, indem Geräte, Verhalten, Beziehungsnetzwerke und Transaktionshistorie im selben Szenario bewertet werden.
Was ist der Unterschied zur Compliance?
AML-Prozesse schützen das Unternehmen vor regulatorischen Sanktionen und beinhalten naturgemäß eine rückwirkende Meldepflicht. Die Betrugsprävention hingegen verhindert den unmittelbaren Schaden: Sie erfordert ein Eingreifen, bevor Gelder abfließen, Konten übernommen oder Boni missbraucht werden. Beide laufen auf derselben Engine, aber der Zeitdruck ist unterschiedlich.
Truvali deckt beide Seiten mit derselben Szenario-Infrastruktur ab; das Compliance-Team und das Betrugspräventionsteam müssen keine unterschiedlichen Systeme erlernen.
Worauf wird geachtet?
Gerät und Verbindung. Device Fingerprinting, IP, Konsistenz des geografischen Standorts, Browsereigenschaften und deren Übereinstimmung mit der Historie des Nutzers.
Verhalten. Transaktionszeiten, Betragsverteilung, Empfängervielfalt und plötzliche Abweichungen darin. Wenn ein Konto, das lange Zeit nur kleine Beträge bewegt hat, plötzlich eine hohe Überweisung versucht, ist dies eine typische Abweichung.
Beziehungsnetzwerk. Konten, die dieselbe IP, dasselbe Gerät oder dieselbe Telefonnummer teilen. Konten, die für sich genommen normal erscheinen, können bei gemeinsamer Betrachtung auf eine Organisation hindeuten. Details finden Sie unter Netzwerk- und Beziehungsanalyse.
Gegenpartei. Die Historie des Empfängers, Blacklist-Status und die zuvor aufgebaute Beziehung zum Absender.
Häufige Szenarien
- Kontoübernahme: Anmeldung von einem neuen Gerät, unmittelbar gefolgt von einer Änderung der Kontaktdaten und einem Auszahlungsversuch.
- Bonusmissbrauch und Multi-Accounting: Gemeinsames Gerät, gemeinsames Zahlungsmittel oder Kontengruppen, die sich gegenseitig speisen.
- Zahlungsbetrug und Chargebacks: Diskrepanz zwischen dem Kartennutzungsmuster und der Historie des Kunden.
- Money-Mule-Konten: Viele kleine Eingänge in kurzer Zeit und ein einziger großer Ausgang.
Regeln und KI gemeinsam
Die Regel-Logik sorgt für Erklärbarkeit: Sie können der Aufsichtsbehörde darlegen, warum eine Entscheidung getroffen wurde. Die KI hingegen deckt neue Muster auf, die außerhalb der bestehenden Regeln liegen.
Truvali nutzt beide Ansätze kombiniert. Wenn die KI ein Muster vorschlägt, wird dieses nicht direkt live geschaltet, sondern dem Menschen als parametrisierter Regelentwurf zur Freigabe vorgelegt. So werden neue Bedrohungen erkannt, während die Begründung für jede Entscheidung dokumentiert bleibt.
Sofortige Maßnahmen
Erkennung allein reicht nicht aus. Truvali kann direkt aus einer Regel heraus einen Callback an Ihr Kernsystem auslösen, um die Transaktion auszusetzen, eine zusätzliche Verifizierung anzufordern oder das Konto vorübergehend einzuschränken. Die Entscheidung erfolgt in Millisekunden, ohne das Nutzererlebnis zu beeinträchtigen.
Vorteile für Ihr Unternehmen
- Eingreifen, bevor ein Schaden entsteht.
- Compliance- und Betrugsszenarien auf einer einzigen Plattform.
- Die Begründung jeder Entscheidung ist nachvollziehbar und auditierbar.
- Neue Szenarien können vor der Liveschaltung mit historischen Daten getestet werden.
Häufige Fragen
- Was ist der Unterschied zwischen regelbasierter und KI-basierter Erkennung?
- Die regelbasierte Erkennung prüft vordefinierte Bedingungen und macht Entscheidungen nachvollziehbar. Die KI-basierte Erkennung hingegen kann unbekannte Muster erkennen, lässt sich jedoch schwerer begründen. Truvali kombiniert beide Ansätze: Ein von der KI gefundenes Muster wird in eine Regel umgewandelt, die vom Menschen freigegeben werden muss.
- Wie wird eine Kontoübernahme erkannt?
- Meist an Signalen, die dem Geldabfluss vorausgehen: Anmeldung von einem unbekannten Gerät oder einer unbekannten IP, unmittelbar gefolgt von einer Änderung der E-Mail-Adresse oder Telefonnummer sowie Transaktionsversuchen zu ungewöhnlichen Zeiten. Da Truvali auch diese nicht-finanziellen Ereignisse überwacht, kann die Kette noch vor der Geldbewegung unterbrochen werden.
- Werden Betrugsregeln getrennt von AML-Regeln erstellt?
- Sie werden in derselben Regel-Engine geschrieben, können jedoch in separate Regelsätze und Berechtigungsgruppen unterteilt werden. So nutzen das Betrugspräventionsteam und das Compliance-Team dieselbe Infrastruktur, ohne die Regeln des jeweils anderen zu beeinflussen.