Was ist SaaS-Betrugs-Scoring?

SaaS-Betrugs-Scoring ist die Praxis, der Wahrscheinlichkeit, dass eine Benutzeraktion oder Transaktion betrügerisch ist, einen Wert zuzuweisen, basierend auf einer Analyse von:

• Nutzerverhalten
• Geräteeigenschaften
• IP-Adresse
• Identitätsmerkmalen. 

Der Score reicht normalerweise von 0 bis 1, wobei höhere Scores höhere Risikostufen anzeigen und zu Maßnahmen wie dem Auslösen eines zweiten Verifizierungsschritts, dem Senden der Transaktion zur Überprüfung oder einfach dem Blockieren führen. 

Da sich SaaS-Betrug rasant entwickelt, wächst auch der Bedarf an einem SaaS-Betrugsbewertungsmodell, das flexibel genug ist, um regelmäßig mit neuen Informationen aktualisiert zu werden.

Der SaaS-Betrugsbewertungsprozess umfasst die folgenden Schritte:

1. SaaS-Betrugsbewertungssysteme überwachen Benutzeraktivitäten und erzeugen Signale für jedes Ereignis. 
2. Diese Signale werden dann sowohl mithilfe von Regeln als auch von maschinellen Lernmodellen verarbeitet. Regeln werden verwendet, um bekannte risikoreiche Muster zu erkennen, während Modelle eingesetzt werden, um Anomalien und subtile Verhaltensänderungen zu identifizieren. 
3. Basierend auf diesen Eingaben generiert das System in Echtzeit einen Risikoscore, der entscheidet, ob die Aktion zugelassen, überprüft oder abgelehnt werden soll.

Betrugsscores werden aus verschiedenen Kategorien von Nutzerdaten abgeleitet, wie z.B.: 

• Identifikationsdetails
• Transaktionsdaten
• Geräte- & Browser-Metadaten
• IP-Reputation
• Geo-Standort
• Verhaltenssignale (die Tipp- oder Navigationsgeschwindigkeit). 

Die meisten Systeme integrieren auch die Identitätsprüfung durch Dritte und Informationen aus anderen Netzwerken, um Betrüger mit Konten bei anderen Unternehmen zu identifizieren. 

Die Verwendung von Erst- und Drittanbieterdaten erhöht die Effizienz bei der Betrugserkennung und schützt vor neuen Betrugsmaschen.

Betrugs-Scoring für SaaS-Anwendungen:

• Hilfe bei der Betrugserkennung
• Möglichkeit zur Reduzierung der Abhängigkeit von manuellen Überprüfungen bieten
• bieten eine schnelle Lösung und vermeiden so unnötige Kosten und entgangene Einnahmen
• ermöglichen eine bessere Sichtbarkeit von Betrugsmustern und helfen, eine effektive Reaktion auf Vorfälle zu entwickeln
• stoppt hochriskante Aktivitäten und lässt gleichzeitig legitime Nutzer passieren, was den Umsatz schützt und Frustrationen bei der Benutzererfahrung vermeidet.

Betrugsscoring ist entscheidend für SaaS-Unternehmen, da ihr Geschäftsmodell auf wiederkehrenden Zahlungen basiert, die leicht manipuliert werden können. 

Wiederkehrende Umsatzmodelle sind anfällig für:

• Kontoübernahmen
• Zahlungsbetrug
• gefälschte Anmeldungen. 

Ein umfassendes Betrugsbewertungssystem kann dazu beitragen, Onboarding-Prozesse zu schützen, Kontoübernahmen zu vermeiden und Rechnungsbetrug zu reduzieren, ohne die Effizienz zu beeinträchtigen. 

Es hilft auch bei der Einhaltung von Compliance-Anforderungen wie AML und KYC und stärkt das Markenvertrauen, indem es die Anzahl falscher Ablehnungen und Sicherheitsvorfälle reduziert.

Ja, die SaaS-Betrugsbewertung erfolgt typischerweise in Echtzeit. 

SaaS-Unternehmen setzen Scoring-Modelle ein, um das Risiko einzelner Transaktionen während deren Verarbeitung umgehend zu beurteilen. 

Diese Praxis ist besonders entscheidend während der Registrierungs-, Anmelde- und Checkout-Prozesse, wenn typischerweise hohe Risiken bestehen.

Die Genauigkeit des Betrugs-Scorings hängt von der Verfügbarkeit qualitativ hochwertiger Daten ab.

Daten können jedoch unvollständig, veraltet oder widersprüchlich sein. Diese Faktoren beeinträchtigen die Effizienz des Modells sowie die Fähigkeit, verdächtige Aktivitäten zu erkennen. Schlechtes Datenmanagement erhöht das Betrugsrisiko, Compliance-Risiken und den Kundenärger.

Tools zur Betrugsbewertung für SaaS-Anwendungen integrieren sich mit Zahlungsabwicklern, CRMs, Identitätsanbietern und Analysetools über APIs und Ereignis-Streams. 

Diese Integrationen ermöglichen es, Betrugserkennung in bestehende Prozesse zu integrieren. Cloud-native Systeme sich einfach integrieren lassen, während Altsysteme möglicherweise kundenspezifische Integratoren erfordern. Starke Integrationsfähigkeiten sind eine Voraussetzung für Echtzeitentscheidungen und Betrugsmanagement.

Wesentliche Herausforderungen in diesem Bereich sind:

• das Gleichgewicht zwischen starkem Betrugsschutz und Benutzerfreundlichkeit
• Schutz sensible Informationen
• Modelle effektiv halten, wenn sich Betrugsmethoden weiterentwickeln
• Verzögerte Implementierung aufgrund der Integration mit Altsystemen oder begrenzter Ressourcen