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Shopping: Mit KI gegen Online-Betrugsversuche

Ein KI-basiertes Fraud-Detection-Modell zur Verhinderung von Online-Betrug hat der internationale Modeanbieter bonprix entwickelt. Um Betrugsversuche rechtzeitig zu erkennen, sei ein ganzheitlicher Prüfprozess etabliert worden, der aus drei Säulen bestehe, teilte das Unternehmen am Donnerstag in Hamburg mit. Zum einen komme eine externe, regelbasierte Software namens Risk Ident zum Einsatz, zum anderen prüfe ein geschultes Spezialisten-Team mögliche Betrugsversuche. Seit 2019 ergänze darüber hinaus das selbst entwickelte Fraud-Detection-Modell den Prozess. Insbesondere die Lernfähigkeit von KI biete ein großes Potenzial, den Service für Kunden und ihre Zufriedenheit zu steigern – und Online-Shopping noch sicherer zu gestalten. Alle Prüfungen zur Betrugsprävention fänden dabei in strenger Anwendung der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) statt, hieß es.

Die Risk-Ident-Software prüfe Transaktionen auf der Basis von analytisch optimierten statischen und dynamischen Regeln, so der Modeanbieter. Diese gründen den Angaben zufolge meist auf Device-, Geo- und Transaktionsdaten. Zusätzlich werde jetzt auch das User-Verhalten bei einer Shoppingsession erfasst, das viel über eine Betrugsabsicht erkennen lasse – und zwar mit dem Fraud-Detection-Modell. Es nutze selbstlernende Machine-Learning-Verfahren, die dazu imstande seien, komplexe Muster in Shoppingsessions zu erkennen, die auf einen Betrugsversuch hinweisen. Diese Muster bestünden aus unzähligen Attributen, die erst miteinander verknüpft einen Betrugsverdacht ergäben.

Trotz des hohen Automatisierungsgrades bleibe der Mensch allerdings auch hier der wichtigste Faktor für den Erfolg, hieß es weiter. Denn die Leistungsfähigkeit und Qualität des Modells hingen maßgeblich von den Bewertungen der Mitarbeitenden in den spezialisierten Teams ab, die jeden als betrugsverdächtig eingestuften Vorgang weiterhin manuell prüfen. (ud)

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