Friendly Fraud: Chargebacks mit Hilfe von AI bestreiten

Aufgrund der COVID-19 Pandemie bleiben Verbraucher weltweit zu Hause und konzentrieren sich auf ihre Primärbedürfnisse. Immer mehr Verbraucher bestellen  Lebensmittel, Heimwerkerbedarf und Fitnessgeräte online. Bestellungen, wie Bekleidung und Accessoires, werden momentan vermehrt Storniert und zurück geschickt. Kunden verlangen ihr Geld zurück für Produkte bei denen sie das Gefühl haben, dass diese nich essentiell sind. Dieser Trend bringt Unternehmen in eine prekäre Situation und kann mitunter bis hin zum Friendly Fraud führen.

Der Missbrauch von Chargebacks hat sowohl einen negativen Einfluss auf die Einnahmequellen, als auch auf die Finanzplanung der Händler. Wenn ein Händler jedoch versucht den Chargeback zu bestreiten, weil er den Kunden für einen Lügenkäufer hält kann dies seinem Markennamen schädigen und die Loyalität des zu Unrecht beschuldigten Kunden negativ beeinflussen. Unsere Daten zeigen, dass 83% der Händler einen 10%igen Anstieg von freundlichem Betrug verzeichnen. Wie können sie jedoch feststellen, ob ihre Stornierungsbedingungen missbraucht werden.

Was ist ein Chargeback-Missbrauch?

Ein Chargeback-Missbrauch beschreibt einen Umstand, indem ein Kunde von den Vorteilen eines Chargeback-Prozesses profitiert, um eine Rückerstattung des Geldes zu erhalten. Typischerweise geben Kunden dabei an, dass sie den jeweiligen Kauf nicht getätigt haben. Sie tun dies, obwohl sie den Kauf veranlasst und das Produkt erhalten haben. Was veranlasst Kunden zu einem solchen Verhalten? Manchmal verlangt ein Elternteil einen Chargeback, mit der Erklärung, dass sein Kind ungefragt die elterliche Kreditkarte benutzt habe, um online einzukaufen. Ein andermal sind es die Gewissensbisse eines Kunden, wenn dieser realisiert, dass er die Handtasche, die er für 3000€ erstanden hat nicht unbedingt braucht. In ungewissen Zeiten schlagen Käufer meist absichtlich einen Vorteil aus dem System. Dies könnte bedeuten, dass sich ein Kunde das Geld für einen stornierten Flug direkt von seinem Kreditkartenherausgeber zurückzahlen lässt anstatt drei Monate auf das Geld zu warten.

Dies ist ein altbekanntes Problem für Händler, welche von Kreditkarteninhabern umgangen werden und sich direkt an ihren Herausgeber wenden, was in 76% von Betrugsstreitigkeitsfällen passiert. Eine direkte Bearbeitung eines Betrugsdisputs kann für einen Händler einfacher sein, da er somit verhindern kann, dass Rückbuchungen eingereicht werden. Für Kunden kann die Einreichung eines Chargebacks jedoch zur Routine werden. Javelin nach haben 45% der Verbraucher angegeben, dass sie im letzten Jahr mindestens eine Transaktion angefochten haben, ganze 25% haben sogar mehr als eine Transaktion angefochten.

Händler müssen bei diesem Problem die Oberhand behalten, bevor es außer Kontrolle gerät. Wenn ein Händler  nämlich zu viele Chargebacks erhält läuft er Gefahr in ein Chargeback-Programm aufgenommen zu werden, im Zuge dessen er hohe Gebühren bezahlen muss. Wenn ein Händler zum Beispiel eine Chargebackrate von über 0,9% aufweist verbucht Visa nach vier Monaten 50$ für jeden Chargeback. Auch wenn der Händler den Chargeback erfolgreich anfechten kann, fallen immer noch Gebühren an, die für ein Unternehmen höchst problematisch sein können. Unabhängig davon, ob Chargebacks erfolgreich sind oder nicht, kann ein hohes Chargeback-Volumen eine angespannte Beziehungen zwischen Händlern und Kreditkartenunternehmen schaffen. Was können Händler also tun, um dem vorzubeugen?

Ein effektives Chargeback-Management im Zusammenhang mit Friendly Fraud

Ein wirkungsvolles Chargeback-Management ist definitiv die erste Wahl, wenn es darum geht Umsätze zu schützen und den guten Markennamen aufrecht zu erhalten. In diesem Zusammenhang gibt es zwei Hauptkomponenten eines effektiven Chargeback-Managements: Prävention und Chargeback-Representment.

Prävention

Händler wollen Chargebacks vermeiden, da diese zu hohen Chargebackraten führen und sich dadurch entstehende Gebühren negativ auf die Einnahmequellen auswirken können. Zudem sind Händler darauf bedacht ein gutes Kundenverhältnis zu pflegen, da 63% der Verbraucher, die sich in einem Disput befinden angeben, dass sie Händler tendenziell nicht umgehen würden, wenn diese einen guten Kundenservice garantierten.

Um hohe Chargebackraten zu verhindern sollten Händler demnach sicherstellen, dass ihr Kundenservice dementsprechend besetzt und eingearbeitet ist. Javelin nach kam es in acht von zehn Fällen nicht zu einem Chargeback, wenn der Kunde zuerst den Händler kontaktiert bevor er eine Rückbuchung durchführen lässt. Kundendienste sollten demnach in der Lage sein Probleme eigenständig anzugehen. Rückerstattungsrichtlinien sollten zudem auch sehr deutlich formuliert und dadurch für die Käufer leicht verständlich sein. Zudem sollten diese auf der Website des Händlers, bei Korrespondenz mit dem Kunden und beim Checkout schnell einsehbar sein. Der Verwendungszweck sollte auf der Kreditkartenabrechnung des Kunden ebenfalls leicht erkennbar sein. Ist dem nicht so kann es passieren, dass ein Kunde eine Abrechnung nicht mit einem erstandenen Produkt in Zusammenhang bringen kann und es somit gut möglich ist, dass dieser eine Rückbuchung anfordert.

Neben der Implementierung der oben angeführten Tipps zur Unterstützung der Kunden sollten Händler auch intern proaktiv sein. Chargeback-Teams sollten zudem voll und ganz auf den Authentifizierungsprozess geschult sein, damit sie nahtloser mit Herausgeberbanken zusammenarbeiten können. Hilfreich könnte in diesem Zusammenhang eine Zustellbestätigung sein. Zum Beispiel indem Kunde aufgefordert werden für eine in Empfang genommene Bestellung zu unterschreiben. Betrugsmanagement muss zudem schnell und flexibel sein, um Betrüger vor dem Begehen einer betrügerischen Handlung zu entlarven.

Chargeback-Representment

Prävention reicht leider nicht immer aus und wenn diese versagt wollen Händler vorbereitet sein. Wenn ein Händler davon überzeugt ist, dass eine Chargeback-Forderung betrügerischer Natur ist kann Chargeback-Representment hilfreich sein den Disput anzufechten. Einen Disput einzureichen erfolgt dabei jedoch in mehreren Schritten, wodurch es wichtig ist den Prozess zu verstehen.

Schritt 1: Der Karteninhaber reicht einen Chargeback ein.

Schritt 2: Die Herausgeberbank prüft den Anspruch und wenn diesem stattgegeben wird kann dieser an die anwerbende Bank weitergeleitet werden.

Schritt 3: Der Erwerber prüft den Chargeback. Wenn dieser den Chargeback für ungültig betrachtet lehnen er diesen ab und informiert die Herausgeberbank. Wenn dieser den Chargeback für gültig befindet informiert er den Händler. 

Schritt 4: Der Händler prüft den Chargeback und akzeptiert diesen oder fechtet diesen, zusammen mit entsprechenden Beweisen an.

Schritt 5: Wenn die Beweise überzeugend sind lehnt die Herausgeberbank die Forderung ab und die Kreditkarte des Kunden wird belastet. Wenn die Beweise nicht überzeugen wird der Kredit von der Herausgeberbank abgebucht.

Chargeback-Representment tritt im vierten Schritt auf, wenn Händler ihren Disput mit eindeutigen Beweisen untermauern müssen.

Was sind überzeugende Beweise?

Um während eines  Disputs die besten Argumente vorzubringen, benötigen Händler so viele Informationen wie möglich, um zu beweisen, dass der Käufer Chargeback-Missbrauch begeht. Adressübereinstimmungen, Benutzerkonten sozialer Medien, positive Zahlungsergebnisse, Telefonübereinstimmungen, Emailübereinstimmungen, IP-Verbindungen, Browser-Daten, Kommunikation mit dem Kunden und einen Nachweis der Lieferung liefern starke beweise, dass der Kunde die Bestellung aufgegeben hat.  Das Sammeln dieser Beweise verlangt nach vielen Ressourcen, da nicht alle so einfach gesammelt werden können. Es erfordert viel Arbeit das Internet nach Benutzerkonten sozialer Medien zu durchsuchen, Liefernachweise zu sammeln und eine Kundenkommunikation nachweisen zu können. Ganz zu schweigen davon, dass die Überprüfung von IP-Verbindungen und die Einbeziehung von Browsing-Daten nicht zu den Aufgaben der meisten Teams zur manuellen Überprüfung gehört. 

Automatisierten Chargeback-Repräsentationsdiensten fällt es leichter diese Beweise zusammenstellen. Sie verfügen über umfangreiche Daten zur Auftragshistorie, welche bei der Identifikation von Chargebacks, die Aussicht darauf haben einen Disput zu gewinnen, hilfreich sein können. Maschinelles Lernen sammelt zum Beispiel  Daten, wie die IP-Adresse, Geräte-Fingerabdrücke, Verhaltensanalysen und vieles mehr und vergleicht diese dann mit Querverweisen auf frühere Bestellungen. Wenn der Kunde behauptet, dass es sich bei dieser Bestellung um Betrug handelt, das System aber z.B. nachweisen kann, ob sie mit derselben IP-Adresse und demselben Gerät aufgegeben wurde, mit denen der Käufer in der Vergangenheit Bestellungen aufgegeben hat, dann ist es sehr wahrscheinlich, dass dieser Kunde ein Lügenkäufer ist.

Wie kann Riskified bei Friendly Fraud helfen?

Dieser Prozess verlangt nach sehr vielen Ressourcen. Für Händler stellt eine Bekämpfung von betrügerischen Chargebacks mit die größte Herausforderung dar. Riskifieds Chargeback-Representment Modelle sind darauf ausgelegt diese Prozesse zu steuern. Wir können automatisch vorhersagen, welche Chargebacks gute Kandidaten für ein Chargeback-Representment sind, anstatt sie manuell zu überprüfen oder alles in Frage zu stellen. Durch unser ausgedehntes Händlernetz und unsere Technologie, die auf Elastic Linking beruht kann Riskified Kunden erkennen, bei denen wir in der Vergangenheit erfolgreich eine Rückbuchung vertreten haben. Wenn wir sehen, dass besagte Kunden bereits bei einem anderen Händler eine ähnliche Behauptung aufgestellt haben liefert uns das stichhaltige Beweise, um sie erneut als Disputkandidaten einzustufen. Indem wir automatisch Kandidaten für Streitfälle identifizieren und überzeugende Beweise sammeln, können wir den Händlern Zeit und Arbeit ersparen. Da in diesen unsicheren Zeiten immer mehr Kunden das Rückbelastungsverfahren missbrauchen, ist es wichtiger denn je, einen vertrauenswürdigen Partner zu haben, der Ihren Umsatz stark und Ihre Rückbelastungsquote niedrig hält. Außerdem ist die Integration schnell und einfach. Bei weiteren Fragen wenden Sie sich bitte an [email protected].