Betrugsprävention im Europäischen Markt - Magentoinfo2.magento.com/rs/magentosoftware/images/Jan P. Otto... · individueller Fraud Service, basierend auf manueller Sichtung aller

Betrugsprävention im

Europäischen Markt

Betrugsformen, Auswirkungen und

erfolgreiche Lösungen im eCommerce

SHOP

DEVELOPMENT

DIGITAL

IMAGING

ECOMMERCE

OPERATIONS

CUSTOMER

SERVICE DATA

INTEGRATION

ONLINE

MARKETING

FULFILMENT

& LOGISTICS

FINANCIAL

SERVICES

arvato eCommerce

Bereich: Financial Services SCM / eCommerce Solution

Position: Senior Director Financial Services Consumer Products

Jan P. Otto

Agenda

1. Übersicht der Zahlarten & häufige Betrugsvarianten

2. Betrugsprävention – Lösungen im eCommerce

3. Diskussion

Zahlarten und

Betrugsvarianten 01

Verluste durch Zahlungsbetrug nach Branchen

eCommerce Branchen Verlust in 2013 (0,9% gesamt)

Digitale Güter, Abonnements 1,05%

Physische Güter 0,75%

Reiseservices 0,30%

Marketplaces 1,05%

Mobile Commerce 1,50%

Telefonie 1,50%

Quelle: MRC Global Fraud Survey 2014 und Internet

Verluste durch Zahlungsbetrug nach Zahlarten

Zahlarten Verlust in 2013

Kreditkarte 0,75%

Lastschrift 2,25%

eWallet (z.B. Paypal) 1,05%

Banktransfer/ Offene Rechnung 0,75%

Offline Zahlungen (z.B. Nachnahme) 0,15%


Betrugsvarianten

Betrüger Individualisten Teams

Lokale

Betrügerringe Internationale Betrügerringe

Ziel Konsumenten Kleine Händler Größere Händler Banken, Abwicklungsnetzwerke

Führende

Betrugsarten

Verlorene/

gestohlene/

abgefangene

Karten

Inländische

Fälschungen/

Skimming

Identitätsdieb-

stahl, Phishing,

rudimentärer

Datendiebstahl

Grenzüberschreitender

Datendiebstahl, CNP und ATM

Betrug, Identitätsdiebstahl

Zahlarten

T&E Karten,

offene Rechnung

und Nachnahme

Premium Kredit-

karten, offene Rech-

nung, Nachnahme

Massenmarkt

Kreditkarten

Alle Kreditkartenarten, Debit-

und Prepaidkarten

Notwendige

Ressourcen

Opportunismus Rudimentäres

Wissen

Technisches

Know-How

Kühnheit, technische Fach-

kenntnisse, Insider-Informa-

tionen, globale Verbindungen

Definition: Triangulation

Betrüger

eRetailer/

Marktplatz

unschuldiger

Kunde

Auktionsseite Quelle: 2012 CyberSource Corporation

Top 8 Fraud

8. Triangulation

Definition: Pishing/ Pharming/ Whaling/

Vishing/ Smishing

Top 8 Fraud

8. Triangulation

7. Pishing/

Pharming/ Whaling

Definition: Botnet

Dimitri

Russland

Mary

London

Paulo

Italien

Händler

• Erfolg durch unzulängliche

Kontrollen und Prozesse

• Leicht zu finden und anzupassen

vom User

• Sehr niedrige Nachweisgrenzen

und Ergreifungsraten

• Sehr hoher ROI

• Hohe Mutationsrate

Quelle: 2012 CyberSource Corporation

Betrüger

Nigeria

Top 8 Fraud

8. Triangulation

7. Pishing/

Pharming/ Whaling

6. Botnet

Definition: Re-Shipping

Betrüger eRetailer/

Marktplatz

„Mules“ Quelle: 2012 CyberSource Corporation

Top 8 Fraud

8. Triangulation

7. Pishing/

Pharming/ Whaling

6. Botnet

5. Re-Shipping


Top 8 Fraud

8. Triangulation

7. Pishing/

Pharming/ Whaling

6. Botnet

5. Re-Shipping

4. Identity Theft

Definition: Identity Theft

• Betrügerische Online-Accounts mit Angabe von

gestohlenen oder falschen Identitätsinformationen um die

Feststellung der eigenen Identität zu umgehen oder diese

zu verfälschen

• Personenbezogene Daten sind: Namen, Geburtsdatum,

Anschrift, Führerschein- oder Sozialversicherungs-

nummern, Bankkonto- oder Kreditkartennummern

• Je mehr zueinander passende Daten der Missbrauchende

hat, desto sicherer wird ihm die Vorspiegelung gelingen.

Definition: Friendly Fraud


• Individuelles, unsystematisches

Verhalten, welches hohe Kosten

verursachen kann

• Fehlendes schlechtes Gewissen

beim Kunden

• Betrug schlecht aufzudecken

• Familienbanden

Top 8 Fraud

8. Triangulation

7. Pishing/

Pharming/ Whaling

6. Botnet

5. Re-Shipping

4. Identity Theft

3. Friendly Fraud

Definition: Account Takeover


Top 8 Fraud

8. Triangulation

7. Pishing/

Pharming/ Whaling

6. Botnet

5. Re-Shipping

4. Identity Theft

3. Friendly Fraud

2. Account

Takeover

Definition: Clean Fraud


…keine negative

Bestellhistorie

(Name)

Bestellung erscheint korrekt, da…

…IP Adresse stimmt

mit Bestellort überein

…keine negative

Bestellhistorie?

(Kartennummer)

…Account

Informationen

korrekt

…Kartenveri-

fikationsnummer

korrekt

Top 8 Fraud

8. Triangulation

7. Pishing/

Pharming/ Whaling

6. Botnet

5. Re-Shipping

4. Identity Theft

3. Friendly Fraud

2. Account Takeover

1. Clean Fraud

Betrugsprävention – Lösungen

im eCommerce 02

TOP 4 der effektivsten Fraud Tools


1. Fraud Scoring Model (individuell)

2. Device Fingerprinting (Profile Tracking)

3. Käufer Authentifizierung (3DS)

4. Kundenbestellhistorie

Benötigte Datenelemente zur Betrugsabwehr

Datenelemente

Kreditkarten-nummer

Produkt/ Lieferung/ Kundendetails

Zahlungsdetails/ 3DS Rückmeldung

Kaufhistorie

Globale Negativliste/ Whitelist

Marketing/ Treueprogramme

Device ID AVS

Rechnungsbetrag

Kaufgeschwindigkeit

Rechnungs- und Lieferdetails

E-Mail-adresse

Risk-Management Pipeline

Auto-matisches Screening

Manuelle Prüfung

Annahme/ Ablehnung

Betrugs-forderungs-

management

Umsatzlecks Personal-

beschaffung und

Skalierbarkeit

Verlorener

Umsatz

Betrugsverlust und

Administration

Auftrag Sichere

Umsätze


arvato Profile Tracking

Velocity Checks Fraud-Score Risk Manager

Profile Tracking

Automatisierte

Prüfungen

Manuelle

Prüfungen

Anwendungsbeispiele Profile Tracking

• Namensvariationen mit gleicher Hash-ID

arvato Manuelle Betrugsprävention

Vorteile Leistungen

individueller Fraud Service, basierend auf manueller

Sichtung aller verdächtig erscheinenden Transaktionen

Manuelle Sichtung einzelner Transaktionen

Anwendung: alle Zahlarten, hohe Warenkörbe, geflagte

Profile Tracking Orders

Sicheres Erkennen von Betrugsschemen

Erkennung und Verhinderung von Betrugswellen Prüfung von Bestellbestandteilen mit Betrugspotenzial

Reduzierung des Haftungs-Risikos für Händler durch

Haftungsumkehr Kontakt mit Acquirer und Banken

Anwendungsempfehlung: Händler, deren Artikel durch

Betrüger leicht weiter veräußert werden können

Internet-Recherche zur Person

Prüfung postalischer Adressen und E-Mail Adressen

Anwendungsbeispiele Manuelle Betrugsprüfung

• Prüfung der Rechnungs-

adresse über Google Maps

• Kunde bestellt Ware im

Wert von GBP 3.000

(Accessoires, Schmuck,

Schuhe)

• Fraud Agent storniert den

Auftrag

Anwendungsbeispiele Manuelle Betrugsprüfung

• Prüfung der E-Mail

Adresse über arvato

System

• Kunde bestellt High

Fashion Schmuck im Wert

von GBP 1.000

• Fraud Agent storniert den

Auftrag auf Grund

auffälliger E-Mail Adresse

[email protected]

Anwendungsbeispiele Manuelle Betrugsprüfung • Prüfung der Transaktionen

im System des PSP

• „Kundin“ nutzt drei

verschiedene Kreditkarten

an einem Tag

Manuelle ENTSCHEIDUNGSFUNKTIONEN

arvato Lösung:

Profile Tracking kombiniert mit manueller Betrugsprüfung

RISIKOOBJEKTE Person Adresse Zahlungsinformationen e-Mail

Profile Tracking Solution als integrierte Lösung im Backend System

Automatisierte ENTSCHEIDUNGSFUNKTIONEN

Betrugs-musterer-kennung

Über 40 Regeln für alle Risiko-

objekte Blacklists Whitelists

Verhaltens-analyse

Zeitanalyse Reason Codes Geo-

informationen

Betrugs-musterer-kennung

Prüfung von Bestellbestand-

teilen

Informationen von Acquirer

Informationen von Banken

Social Media Recherche

Adressprüfung Identitäts-

prüfung Informationen von Logistikern

Manuelle Betrugsprüfung

Profile Tracking - kombiniert Geräteinformationen (ditital fingerprint) mit

personenbezogenen Daten

- Nutzt die Daten, die mit dem aktuellen Setup zur Verfügung

stehen, um Entscheidungsfunktionen auszuführen

Gerät

Manuelle Betrugsprüfung - Individuelle, manuelle Sichtung aller verdächtig

erscheinenden Transaktionen

- Anwendung: alle Zahlarten, hohe Warenkörbe,

geflagte Profile Tracking Orders

Jan P. Otto

Senior Director Financial Services

arvato - Consumer Products

[email protected]

Diskussion

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