Build vs. Buy: Dem Dilemma auf den Grund gehen

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Die Attraktivität des E-Commerce wächst in den Augen und Brieftaschen neuer Käuferschichten zunehmend. Dadurch wird auch der Verkauf von Online-Waren immer lukrativer. Für Händler ist es jedoch anspruchsvoller denn je, die Dynamik sowohl der Käufer als auch der Betrüger einzuschätzen und mit ihr Schritt zu halten. 

Händler stehen zukünftig vor vielen neuen Herausforderungen, wie z. B. die Einbeziehung von Omnichannel-Strömen, Cross-Border-Verkäufen und der Einführung neuer Produkte. In diesem Blogpost möchte ich mich mit den Vor- und Nachteile für die Entwicklung einer Betrugspräventionslösung oder die Verwendung einer Dienstleistung eines Drittanbieters auseinandersetzen. 

Viel zu bedenken…

Zuallererst ist bei der Anschaffung einer internen Betrugspräventionslösung die Ausmaße dieser zu berücksichtigen. Das Auswahlkriterium einer Betrugspräventionsplattform ist die momentan bestehende Belastung zur Zeit der Anschaffung. Viele Händler machen sich jedoch keine Gedanken darüber, dass ihr Online-Shop wächst und eine Betrugspräventionsplattform, die einst zur Zeit der Anschaffung ausreichend war bei den Bestellungen zu einem späteren Zeitpunkt nicht mehr hinterher kommt.

Wurde ihre Plattform so entwickelt, dass sie sich auf ungeplante Veränderungen, wie zum Beispiel Feiertage, Rabattaktionen, aber auch Ereignisse, wie COVID-19, schnell und effektiv einstellen kann ohne überfordert zu sein? Wird sie neue und sich entwickelnde Betrugsmethoden überlisten und mit dem nie enden wollenden Wettbewerb zwischen Einzelhandel und Betrug Schritt halten? All diese Fragen haben direkte Auswirkungen auf die Zeit, den Aufwand, die Arbeitskraft und das Fachwissen, die für die Entwicklung und Wartung eines solchen Systems erforderlich sind. 

Die Analyse, Entwicklung und Implementierung einer firmeneigenen Betrugspräventionslösung erfordert eine große Investition. Dazu zählen sowohl Vorlaufkosten, als auch wiederkehrende betriebliche Aufwendungen, um das System zu erhalten und sicherzustellen, dass es nicht überfordert ist. Unser F&E-Team hat erst kürzlich unsere Algorithmen analysiert und herausgefunden, dass sich in einer Welt, die ständigen Änderungen unterliegt, Algorithmen, die vor zwei Jahren Betrug aufgespürt und verhindert haben, mittlerweile veraltet sind. Hohe Kosten, mangelnde Leistung und veraltete  Algorithmen spielen eine entscheidende Rolle, wenn es darum geht, eine Lösung zur Betrugsprävention zu entwickeln.

Entwicklung einer Betrugspräventionslösung

Betrugsmanagement hat einen direkten Einfluss auf Chargebacks- und Genehmigungsraten. Diese wirken sich nicht nur auf den Umsatz aus, sondern beeinflussen auch direkt den Ruf der Händler bei Banken, Kreditkartenunternehmen und Kunden. Wenn jedoch viel auf dem Spiel steht sind Händler eventuell verunsichert, ob sie einem Drittanbieter vertrauen können.  

Die Entwicklung eines In-House-Systems gibt den Händlern ein Gefühl der Kontrolle. Sie können ihr System optimieren, ihr Fachwissen in das System einbetten und intern Wissen sammeln. Bestimmte risikoreiche Branchen – wie Überweisungen und der Verkauf digitaler Waren – erfordern darüber hinaus spezifisches Expertenwissen. Einige Händler haben eventuell eine Betrugspräventionslösung entwickelt bevor es überhaupt Drittanbieter gab. Und obwohl viele Händler der Ansicht sind, dass ihre Betrugspräventionslösung gut genug funktioniert finden viele bei einer genaueren Betrachtung heraus, dass sie viele legitime Bestellungen ablehnen und ihr Online-Shop nicht leistungsstark genug ist und dadurch ihre Umsätze negativ beeinflusst.

Kauf einer Betrugspräventionslösung

Betrug ist äußerst lukrativ geworden. In der Vergangenheit haben sich Händler Bestellungen von einzelnen Betrügern herausgepickt, welche mit Hilfe gestohlener Kreditkartendetails online Waren gekauft haben. Die ersten Betrugspräventionslösungen wurden entwickelt, um genau diese Art von Betrügern an ihrem Vorgehen zu hindern. 

Heutzutage haben Teams zur Betrugsüberprüfung, jedoch die Aufgabe, fortschrittliche Betrugsmethoden zu entwickeln, welche das Ergebnis enormer technologischer Investitionen sind. Dabei hat der Online-Betrug aufgrund des Einsatzes von Bots sowie ausgeklügelter Raffinesse ein völlig neues Ausmaß erreicht. 

Eine Betrugspräventionslösung erfordert mittlerweile die neuesten Technologien und Datenanreicherungs- sowie Analysewerkzeuge, als auch die besten Datenwissenschaftler und Ingenieure. Um am Ball zu bleiben, müssen Sie ständig recherchieren, welche neuesten Datenquellen Sie nutzen können, neue Features entwickeln, wenn sich der Betrug ändert, usw.

Beispielsweise sind Benutzerkontodaten für Betrüger inzwischen leicht zu beschaffen. Eine gute Historie der Benutzerkonten ist im Zuge einer legitimen Bestellung nicht mehr so aussagekräftig wie früher. Neue Modelle, neue Datenquellen und Ansätze sind erforderlich, um Kontoübernahmen aufzufangen. Für viele Händler ist diese Investition einfach zu groß. Den neusten Betrugstrends voraus zu sein, ist zu ressourcenintensiv und mit Betrug Schritt zu halten, gehört nicht zu ihrem Kerngeschäft.

Ein zusätzliches Argument für die Verwendung einer Drittlösung ist der Netzwerkeffekt. Händler, die ihre eigenen Betrugspräventionslösungen entwickeln, profitieren nur von ihrer eigenen Datenbank. In einer Zeit, in der die Reichweite von Betrug so groß ist, macht es jedoch Sinn auch von Daten anderer Händler zu profitieren.

Der Erwerb einer Betrugspräventionslösung, die auf maschinellem Lernen beruht sowie einer Chargebackgarantie ermöglicht es Händlern, sich auf ihr Kerngeschäft zu konzentrieren – den Online-Verkauf von Waren. Eine Chargebackgarantie bedeutet, dass die Interessen des Verkäufers mit denen des Händlers übereinstimmen. Der Verkäufer wird nur bezahlt, wenn er ihre Bestellungen genehmigt, und Händler zahlen nicht für Chargebacks auf Bestellungen, welche der Verkäufer genehmigt. Darüber hinaus besteht keine Notwendigkeit, in Betrugsforschung zu investieren – stattdessen können sich die Händler auf ihr Geschäft konzentrieren, ihren Kunden ein großartiges Einkaufserlebnis bieten und weltweit in neue Märkte und Regionen expandieren.

Betrug war noch nie so komplex

Maschinelles Lernen ist heutzutage der Standard für Betrugspräventionslösungen. Im Gegensatz zu reaktiven, regelbasierten Systemen ist maschinelles Lernen proaktiv. Es hat den Vorteil, dass es problemlos große Mengen an Daten verarbeiten kann und sich parallel zur E-Commerce-Landschaft weiter entwickelt. Zudem kann es Risiken auf der Grundlage der gängigsten Bestellmuster ermitteln, um Betrug zu erkennen, bevor dieser auftritt.

Durch die Umstellung auf maschinelles Lernen ist die interne Betrugserkennung für Händler ohne ein ausreichendes F&E-Team noch anspruchsvoller geworden. Während Händler Omnichannel-Kanäle einführen und Betrüger versuchen, Schwachstellen in neuen Einkaufs- und Zahlungsoptionen zu finden, sind viele Ressourcen erforderlich, um mit den neusten Entwicklungen mitzuhalten.

Betrugspräventionslösung entwickeln oder kaufen? Das ist hier die Frage!

Die Entwicklung einer Plattform zur Betrugsprävention, die auf maschinellem Lernen basiert ist eine zeitintensive und kostspielige Aufgabe. Händler, die schnell und effektiv eine Betrugspräventionslösung in ihrem Online-Shop implementieren wollen, sollten sich auf die Vorteile einer fortschrittlichen Betrugspräventionstechnologie verlassen, die von einem Drittanbieter angeboten wird. Diese sollte folgende Eigenschaften haben: 

  • Transparenz
  • Kontrolle
  • Nachgewiesene Erfolgsbilanz
  • Gewährleistung aktueller Strategien und zukünftiger Ziele