Fraud Prevention und Bonitätsermittlung im E-CommerceAutomatisierte Scoring-Modelle minimieren das Risiko

Die Digitalisierung des Handels bringt neben zahlreichen Vorteilen auch erhebliche Herausforderungen mit sich. Besonders in den Bereichen Bonitätsprüfung und Betrugsprävention stehen Online-Händler häufig vor der Aufgabe, Zahlungsausfälle zu vermeiden und gleichzeitig eine reibungslose Customer Journey sicherzustellen. Klassische Bonitätsprüfungen stoßen hier oft an ihre Grenzen – insbesondere aufgrund langer Bearbeitungszeiten und einer unzureichenden Datenbasis. Fortschrittliche Cloud- und On-Premise-basierte Logikplattformen ermöglichen hingegen eine datenbasierte, automatisierte und präzise Risikobewertung in Echtzeit, die die Zahlungssicherheit gewährleisten ohne die Customer Journey zu beeinträchtigen.

Im Handel sind die Transaktionssummen oft hoch, und Zahlungsausfälle können erhebliche wirtschaftliche Schäden verursachen. Zugleich fallen im Handel die Margen häufig sehr gering aus, sodass sich auch der kleinste Betrug äußerst schmerzhaft auswirkt. Eine präzise Bonitätsermittlung ist daher essenziell, um finanzielle Risiken zu minimieren und das Geschäftsmodell eines Onlinehändlers bzw. –Anbieters nachhaltig abzusichern.

Während herkömmliche Methoden oft mit binären Entscheidungsmodellen arbeiten, die Kunden entweder als kreditwürdig oder nicht kreditwürdig einstufen, gehen moderne datengetriebene Scoring-Modelle auf Grundlage cloudbasierter Logikplattformen im Vergleich dazu deutlich präziser vor. Sie ermöglichen eine differenzierte Risikobewertung und helfen dabei, Zahlungsausfälle zu reduzieren, ohne wertvolle Umsätze zu verlieren.

Ein weiterer entscheidender Aspekt ist die Geschwindigkeit der Bonitätsprüfung durch eine Logikplattform. Im B2C-Bereich gilt bereits eine Wartezeit von mehr als drei Sekunden als geschäftsschädigend, da Kunden dann geneigt sind, ihre Bestellung abzubrechen und zur Konkurrenz zu wechseln. Und auch im B2B-Segment nimmt der Bedarf an schnellen Entscheidungen zu: Unternehmen erwarten eine sofortige Verfügbarkeit von Preisinformationen und Kreditbewilligungen – selbst bei komplexen Produkten. Eine Verzögerung in der Kreditbewertung kann daher nicht nur den Abschluss eines Geschäfts verhindern, sondern auch langfristig die Kundenbindung negativ beeinflussen.

Herausforderungen bei der Zahlungsfähigkeitseinschätzung

Onlinehändler stehen somit allgemein vor der Herausforderung, in kürzester Zeit eine zuverlässige Einschätzung zur Zahlungsfähigkeit potenzieller Kunden zu treffen. Hierbei müssen verschiedene Datenquellen herangezogen und in Echtzeit analysiert werden. Zudem haben klassische Bonitätsprüfungen oft Nachteile:

• Veraltete Datenbasis: Viele Bonitätsauskünfte beruhen auf historischen Informationen, die aktuelle Zahlungsrisiken nicht widerspiegeln.
• Langsame Prozesse: Die manuelle Bearbeitung und Bewertung von Kreditrisiken kann mehrere Tage in Anspruch nehmen.
• Unzureichende Datenquellen: Nicht alle relevanten Informationen sind für traditionelle Scoring-Modelle verfügbar.
• Mangelnde Flexibilität: Statische Modelle können sich nicht schnell genug an Marktveränderungen anpassen, wodurch wertvolle Geschäftsmöglichkeiten verloren gehen können.

Logikplattformen, die wie bspw. Logic-as-a-Service in der Cloud oder On-Premise betrieben werden können, setzen dafür auf KI-gestützte Scoring-Modelle, die Daten aus einer Vielzahl von Datenquellen in Echtzeit auswerten. Dabei werden unter anderem folgende Quellen herangezogen:

• Finanzielle Kennzahlen: Regelmäßiges Einkommen, bestehende Verbindlichkeiten und Kontoführung,
• branchenspezifische Informationen: Geschäftszahlen, Bilanzen und Marktposition,
• externe Bonitätsdaten: SCHUFA-Score, Wirtschaftsauskunfteien und Kredithistorie sowie
• Betrugsprävention: Validierung von Adressangaben, Abgleich mit Sterbedatenbanken und Betrugsmustererkennung.

Aus der Kombination dieser Daten gelingt es Unternehmen, eine hochpräzise Risikobewertung vorzunehmen und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Darüber hinaus ermöglicht eine kontinuierliche Analyse der Daten eine fortlaufende Optimierung der Modelle, sodass sich Scoring-Modelle an neue Betrugsmuster oder wirtschaftliche Veränderungen anpassen können. Algorithmen zur Bonitätsüberprüfung bleiben dadurch stets up-to-date.

Die Automatisierung von Bonitätsprüfungen bietet entscheidende Vorteile:

• schnellere Entscheidungen: Automatisierte Prüfungen erfolgen in Sekunden statt Tagen;
• reduzierte Fehlerquote: Algorithmen minimieren das Risiko menschlicher Fehleinschätzungen;
• dynamische Anpassungen: Modelle lernen kontinuierlich dazu und passen sich veränderten Marktbedingungen an sowie
• Skalierbarkeit: Unternehmen können eine Vielzahl an Anfragen parallel bearbeiten, ohne Verzögerungen zu riskieren.

Plattformen wie Logic-as-a-Service ermöglicht eine flexible Integration in bestehende E-Commerce-Systeme über Webservice-Schnittstellen (REST/SOAP). Dadurch lassen sich Bonitätsprüfungen nahtlos in den Bestellprozess integrieren, ohne die Kundenerfahrung zu beeinträchtigen. Dies führt zu einer effizienteren Abwicklung und verbessert das Vertrauen zwischen Käufern und Verkäufern.

Neben der Bonitätsprüfung spielt auch die Betrugsprävention eine entscheidende Rolle. Automatisierte Systeme analysieren verdächtige Transaktionsmuster und verhindern betrügerische Aktivitäten durch:

• Echtzeitüberprüfung von Adressen und Identitäten,
• Erkennung von Unstimmigkeiten in Bestellverhalten und IP-Standorten,
• dynamische Vergabe von Zahlungskonditionen basierend auf Risikoprofilen und
• Erkennung von Mehrfachkonten und ungewöhnlichen Bestellvolumina.

Zugleich ergeben sich auch in der Kundenbeziehung von Onlinehändlern zu vertrauenswürdigen Kunden Vorteile. Durch den Einsatz datengetriebener Scoring-Modelle können Unternehmen nicht nur ihre Zahlungssicherheit erhöhen, sondern auch die Conversion-Rate optimieren, indem den als vertrauenswürdig eingestuften Kunden mehr Zahlungsoptionen zur Auswahl gestellt werden. Dies kommt wiederum deren Wunsch nach bestimmten Zahlungsarten entgegen. Gleichzeitig werden betrügerische Bestellungen frühzeitig identifiziert und blockiert, bevor sie wirtschaftlichen Schaden verursachen können.

Die Kombination aus automatisierter Bonitätsprüfung und intelligenter Fraud Prevention wird zum essenziellen Instrument für den Erfolg im E-Commerce. Logikplattformen wie Logic-as-a-Service bieten eine leistungsstarke Lösung, um anhand zahlreicher heterogener Daten potenzieller Kunden Zahlungsrisiken zu minimieren und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Durch die Integration fortschrittlicher Algorithmen und Echtzeit-Scoring-Modelle können Unternehmen automatisiert fundierte Entscheidungen treffen, die nicht nur Sicherheit bieten, sondern auch das Wachstum fördern. Der Einsatz dieser Technologien ermöglicht somit eine nachhaltige Optimierung des Risikomanagements und bietet darüber hinaus langfristige Wettbewerbsvorteile.

Zudem können Händler durch die Automatisierung der Prozesse nicht nur Kosten einsparen, sondern auch ihre internen Ressourcen gezielter einsetzen. Eine zukunftsorientierte Bonitätsprüfung ist dabei nicht nur eine Absicherung gegen Zahlungsausfälle, sondern auch ein strategischer Wettbewerbsvorteil in einem zunehmend digitalen Marktumfeld.

Torsten Heiob ist CEO/CTO und Geschäftsführender Gesellschafter ACBIS GmbH, Mark Ariu COO und Head of Project Management Office ACBIS GmbH sowie Mathias Eck, der Chief Business Development Officer der ACBIS GmbH.

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