Arvato informiert über Betrugsprävention im E-Commerce

Viele Betrugsversuche im E-Commerce werden erst nach Abschluss einer Bestellung sichtbar. Dabei nutzen Betrügende zunehmend Methoden wie künstlich generierte Massenbestellungen, gestohlene Identitäten und automatisierte Bots, um klassische Betrugsprüfungen zu umgehen. Der internationale Supply-Chain- und E-Commerce-Dienstleister Arvato erläutert in einer Mitteilung, wie durch die Auswertung logistischer Daten Bestell-, Retouren- und Servicebetrug eingedämmt werden kann.

Mehrstufige Prüfprozesse

Bestellbetrug basiert laut Arvato häufig auf Identitätsdiebstahl oder automatisierten Angriffen, die in kurzer Zeit eine Vielzahl von Bestellungen auslösen. In solchen Fällen würden Frontend-Prüfungen unter enormem Zeitdruck stehen, da Entscheidungen innerhalb von kurzer Zeit getroffen werden müssen. Oftmals fehle es dabei an Kontextinformationen, wie der Plausibilität der Lieferadresse.

Um diesem Problem zu begegnen, hat sich für Arvato ein mehrstufiger Prüfprozess im Backend bewährt. Dieser setzt direkt nach dem Check-out an. Zunächst kommen regelbasierte Kontrollen zum Einsatz, die bekannte Auffälligkeiten wie Einträge auf Blacklists oder ungewöhnliche Bestellfrequenzen identifizieren. Im nächsten Schritt analysieren Machine-Learning-Modelle die Daten auf versteckte Zusammenhänge. So können beispielsweise Velocity-Checks eingesetzt werden, um sprunghaft steigende Bestellvolumina in bestimmten Regionen oder ungewöhnliche Häufungen von Lieferungen an schwer überprüfbare Adressen wie Hotels oder Wohnheime zu erkennen.

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