Identitätsdiebstahl: Wie Machine Learning vor Online-Betrug schützt.
Wenn unter falschem Namen Ware bestellt wird, bleiben Händler*innen häufig auf den Kosten sitzen. RISK IDENT hat eine Software entwickelt, die Identitätsbetrug im Onlinehandel mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz einen Riegel vorschieben soll.
- Mit zunehmender Digitalisierung wächst auch die Zahl der Betrugsfälle im Onlinehandel. Auch im Finanzsektor wird mit einem starken Anstieg gerechnet.
- Die Software von RISK IDENT bietet Unternehmen Schutz vor Betrüger*innen im Internet.
- Ein selbstlernender Algorithmus ermittelt innerhalb von Millisekunden die Betrugswahrscheinlichkeit einer Bestellung und liefert Händler*innen so eine Entscheidungsgrundlage.
Der Onlinehandel in Europa wächst seit Jahren zweistellig. Durch die Pandemie ist der Anteil der digitalen Interaktionen von Firmen mit Kund*innen rasant gestiegen. Die Anzahl und die Nutzung digitaler Payment-Methoden wachsen und im Alltag zücken wir immer häufiger das Smartphone, um etwa den Impfpass oder ein Bahnticket vorzuzeigen. Der Zugewinn an Bequemlichkeit hat allerdings auch seine Kehrseite: Er bietet immer mehr Angriffsfläche für Online-Betrüger*innen.
Die Verluste durch Onlinebetrug wachsen rasant.
Um herauszufinden, wie sich Unternehmen gegen Online-Betrug schützen können, sind wir zu einem Video-Interview mit Frank Heisel verabredet. Frank ist Geschäftsführer von RISK IDENT. Das Unternehmen mit Sitz in der Hamburger Hafencity ist wie EOS Teil der Otto Group und Marktführer für Anti-Fraud-Software im deutschsprachigen Raum. Der Kundenstamm ist vielfältig: Handelskonzerne wie Otto und Breuninger zählen dazu, genauso wie die Deutsche Telekom und Vodafone, der Autovermieter Sixt und die Deutsche Bahn. Im Finanzbereich sichern sich Banken und Payment-Anbieter*innen mit der RISK IDENT-Software ab. Auch EOS Kund*innen profitieren davon. Weltweit sichere RISK IDENT so einen jährlichen Umsatz von insgesamt 80 Milliarden Euro für seine Klient*innen ab, sagt Frank.
Unsere Algorithmen prognostizieren innerhalb von Millisekunden die Betrugswahrscheinlichkeit einer Bestellung.
Kampf gegen organisierte Kriminalität.
Die beste Chance, Betrug zu verhindern, ist es, Versuche frühzeitig zu erkennen. Frank erklärt das Prinzip: „Betrüger*innen geben in der Regel mehr als eine Bestellung auf. Sie verwenden verschiedene Identitäten oder E-Mail-Adressen, haben aber nicht unendlich viele Geräte. Mit einem „device fingerprinting“ sehen wir: Da kommt eine Bestellung von Anna, eine von Jan, eine von Paula – aber alle nutzen dasselbe Gerät. Das erkennen wir und können so Betrugsversuche besser identifizieren und prognostizieren.“
Das Tool gegen Onlinebetrug heißt FRIDA.
Mehr Schutz dank Machine Learning.
Denn die meisten Betrüger*innen beweisen erstaunliche Ausdauer darin, Systeme auszutricksen. „Auch wenn sie mehrmals gegen die Wand laufen, irgendwann gelingt es ihnen. Entscheidend ist, dass es nicht 20 Mal mit dem gleichen Vorgehen gelingt.“ Es geht hier also um Schadensbegrenzung. Ein Komplettschutz ist unmöglich. Das ist die bittere Realität.
In Millisekunden zur Entscheidung.
Grundsätzlich müssten sich Unternehmen bei der Betrugsabwehr fragen, wie unbequem sie aus Sicht der Betrüger*innen sein wollen, so Frank. Je höher die Schutzwälle, um Betrug zu minimieren, desto mehr Schritte seien nötig. Das beißt sich natürlich mit dem Ziel der Shops, den Kund*innen ein möglichst schnelles Einkaufserlebnis zu bieten, idealerweise mit diversen Zahlungsoptionen.
Betrugsabwehr unterm Radar.
KI ist keine Solokünstlerin.
Während die Bereiche E-Commerce und Telekommunikation zusammen zwar mehr als die Hälfte des derzeitigen Umsatzes von RISK IDENT ausmachen, sieht Frank künftig vor allem im Finanzsektor einen großen Investitionsbedarf bei der Cybersicherheit. Denn die meisten Finanzinstitute digitalisieren ihre Prozesse immer stärker, sodass Verbraucher*innen innerhalb von Sekunden Geld überweisen beziehungsweise empfangen können. „Instant Payment ist die Vision, an der alle Kreditinstitute arbeiten.“ In der Kreditvergabe geht es dabei mitunter um ganz andere Summen als im Onlinehandel: „In Deutschland wird auch mal einen Ratenkredit von 80.000 Euro ganz ohne Sicherheiten ausgegeben“, so Frank. Da kann auf einen Schlag deutlich mehr Geld in falsche Hände geraten.
Auch digitale Personalausweise bieten keinen vollen Schutz.
In Indien etwa sei in den vergangenen Jahren eine zentrale Datenbank gehackt worden. „Das ist der Worst Case.“ Denn bei zentralen Datenbanken ist der Schaden höchstwahrscheinlich noch größer, da die Menge an persönlichen Daten umfassender und vor allem verifiziert ist.
Ein ständiges Katz-und-Maus-Spiel.
Die Coronapandemie führte dazu, dass wir mehr als je zuvor online und über mobile Kanäle kommunizieren, Geld überweisen und einkaufen. Der jährliche Schaden durch Cyberangriffe wird weltweit auf Billionen von US-Dollar geschätzt. Für Firmen hat sich Online-Fraud zu einem ernst zu nehmenden Kostenfaktor entwickelt. Anders gesagt: Wer Betrugskosten senkt, sichert sich Wettbewerbsvorteile. In einer idealen Welt, so Frank, müsste es eine Firma wie RISK IDENT natürlich gar nicht geben. „Denn eigentlich sind wir ja ein unnützer Wirtschaftszweig“, sagt er. „Aber das Thema Datensicherheit ist und wird nie zu Ende sein.“
Sie möchten mehr erfahren, wie EOS Opfern von Identitätsbetrug hilft? Melden Sie sich gern.
Sabrina Ebeling
Corporate Communications & Marketing
Tel.: +49 40 2850-1480