Was ist SaaS-Betrugsmanagement?

SaaS-Betrugsmanagement ist eine Reihe von Tools, die darauf ausgelegt sind, Unternehmen dabei zu helfen, betrügerische Aktivitäten zu identifizieren und zu verhindern.  

Diese Tools basieren auf fortschrittlichen Analysen, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI), um alle Konten und Aktivitäten genau auf verdächtige Signale hin zu überwachen.  

Der Bedarf an solchen Tools ist mit der zunehmenden Verbreitung von Online-Transaktionen gestiegen, was das Volumen an Möglichkeiten erhöht hat, die Betrüger ausnutzen können. 

Die Hauptmerkmale eines SaaS-Betrugserkennungssystems umfassen: 

• Echtzeit-Erkennung 
• Fallmanagement 
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften 
• Funktionen zur Risikobewertung 
• Integration mit bestehenden Systemen 
• Fortschrittliche Analysen mit maschinellem Lernen.  

Diese Funktionen müssen zusammenwirken, um verschiedene Arten von Betrug abzuwehren, indem Bedrohungen sofort erkannt und beseitigt werden.  

Integrations- und Analysefunktionen sollten sich an neue Betrugsmethoden anpassen und Vorschriften einhalten.

Betrugsmanagement-Systeme für SaaS wurden entwickelt, um Betrug in verschiedenen Bereichen zu identifizieren und Unternehmen davor zu schützen. Einige der behandelten Betrugsarten sind: 

• Abonnementbetrug 
• Kontoübernahmebetrug 
• Chargeback-Betrug 
• Rückerstattungsbetrug 
• Testphasenmissbrauch 
• Affiliate-Betrug 
• Anzeigenbetrug 
• Fake-Konto 
• Bot-Anmeldungen 
• Friendly Fraud 
• gestohlene Kreditkarten 
• interne Bedrohungen 
• Zahlungsbetrug  

SaaS-Betrugsmanagement bietet mehrere Vorteile, darunter:  

• die Möglichkeit, Erkennung und Prävention in Echtzeit durchzuführen, sowie die Einhaltung bestehender regulatorischer Standards.  
• der Einsatz von KI und maschinellem Lernen zur Reduzierung von Fehlalarmen und zur effektiven Verwaltung von Betrugsfällen, sowie zur Erfassung betrugsbezogener Daten. 

SaaS-Betrugsmanagement-Systeme zielen darauf ab, eine Integration mit den verwendeten Systemen zu ermöglichen, die von älteren bis zu neueren Versionen reichen.  

Diese Option kann die Betrugsschutzfähigkeiten beeinflussen, ohne den Austausch Ihrer gesamten SaaS-Infrastruktur notwendig zu machen. 

Die Preismodelle für das SaaS-Betrugsmanagement wurden sehr flexibel gestaltet, um den Anforderungen verschiedener Unternehmen gerecht zu werden.  

Diese Flexibilität ist notwendig, da sich Unternehmen hinsichtlich der Größe, des Transaktionsvolumens, des Risikograds sowie der spezifischen Anforderungen bezüglich der Identifizierung und Erkennung von Betrug unterscheiden. 

SaaS-Betrugsmanagement-Systeme basieren auf: 

• Verschlüsselung 
• Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) 
• Tokenisierung 
• rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) 
• Benutzerverhaltensanalyse für die Sicherheit.  

Diese Maßnahmen werden ergriffen, um Informationen während der Übertragung und bei der Speicherung vor unbefugtem Zugriff zu schützen und somit Datenlecks zu verhindern.  

Einhaltung von Vorschriften wie PCI DSS und SOC 2 ist eine zwingende Voraussetzung für eine starke Sicherheitsrichtlinie und beinhaltet auch ein Verständnis für das Konzept der geteilten Verantwortung in SaaS-Anwendungen. 

SaaS-Betrugsmanagementsysteme passen sich neuen Betrugsarten an durch: 

• Verhaltensanalyse 
• maschinelles Lernen 
• adaptive Risikobewertung.   

Diese Systeme verarbeiten neue Informationen und passen anschließend die Risikomodelle und Erkennungsmethoden an. SaaS-Betrugsmanagementsysteme sind darauf ausgelegt, sich entwickelnden Betrugstrends zu begegnen und relevante Branchen-Benchmarks zu beachten.  

Dennoch muss eine genaue Budgetierung in den Prozess einbezogen werden, da sich Betrugsbekämpfungstechnologien in Bezug auf die Kosten unterscheiden können.