Betrug umfassend bekämpfen: Wie Open Finance das Risikomanagement neu gestaltet

Betrugsringe sind gerissen, global und expandieren schnell, wodurch sie die Verfügbarkeit gestohlener Zugangsdaten im Darknet fördern. Im Jahr 2024 verzeichnete jedes zehnte Finanzinstitut mehr als 10.000 Betrugsversuche durch Taktiken wie synthetische Identitäten, Kontoübernahmen und Identitätsdiebstahl. Finanzinstitute befinden sich in einem Wettlauf, um diesen zunehmend ausgefeilten kriminellen Taktiken einen Schritt voraus zu sein.

Mastercard Open Finance[1] hilft Unternehmen dabei, diesen neuen Bedrohungen mit einer Reihe von Produkten zu begegnen, die darauf abzielen, Betrug in großem Umfang zu verhindern, die Nutzerfreundlichkeit zu erhöhen und gleichzeitig die Finanzinstitute zu schützen.

Identitätsdiebstahl bleibt die häufigste Betrugsart, wobei 69 % der Verbraucher mehrere Vorfälle dieses Verbrechens erleben. Kontoübernahmen, bei denen Angreifer legitime Konten mit gestohlenen Zugangsdaten kapern, stellen eine weitere große Bedrohung dar und werden voraussichtlich bis 2025 weltweit Verluste von bis zu 17 Milliarden US-Dollar verursachen. Währenddessen ist das am schnellsten wachsende Verbrechen in der heutigen Finanzwelt Betrug mittels synthetischer Identitäten – erfundener oder teilweise realer Personas. 

Diese ausgeklügelten Bedrohungen sind so schwer zu handhaben, weil das Internet voller gestohlener Daten ist. Kriminelle können persönliche Informationen oder Anmeldedaten online kaufen und Bots einsetzen, um Credential-Stuffing-Angriffe zu automatisieren. Organisierte Betrugsringe teilen Ressourcen und bauen Transaktionshistorien auf, um betrügerische Konten als echt zu tarnen.  

Angesichts dieser wachsenden Bedrohungen bestanden Risikoteams zuvor auf extrem robusten Kundenidentitätsprüfungen, um Netzwerke zu schützen. Aber dieser Prozess beeinträchtigt oft ein legitimes Kundenerlebnis, indem er zu viele frustrierende Hürden schafft.  

Zusätzlich reichen die gängigen Methoden zur Gewährleistung der Sicherheit in diesem zunehmend komplexen Umfeld nicht aus. Die Multi-Faktor-Authentifizierung, die seit langem eine Säule der Betrugsprävention ist, ist ein solches Beispiel. Obwohl es immer noch hilfreich ist,  haben Forscher herausgefunden,  dass es umgangen und deaktiviert werden kann mit Zugriff auf die hinterlegte E-Mail-Adresse des Kontos. 

Die Lösung für diese Herausforderungen für Finanzinstitute besteht darin, neue, fortschrittlichere Methoden zur Überprüfung der Identität von Kontoinhabern einzuführen. Dies sind Systeme, die im Hintergrund arbeiten, um Benutzer schnell, präzise und nahtlos zu identifizieren.  

Deshalb bietet Mastercard Open Finance eine vernetzte Produktfamilie, die vom Verbraucher genehmigte Daten, Geräteintelligenz und prädiktives Scoring einsetzt, um Betrug im großen Stil zu bekämpfen. Die Open-Finance-Plattform von Mastercard verfügt über fast 95 Millionen verbundene Konten, was 95 % der US-Einlagenkonten entspricht. Das Netzwerk ist hochsicher, verfügt über eine Authentifizierung mit mehrschichtigem Betrugsschutz und bietet integrierte Compliance- und staatlich anerkannte Sicherheitsstandards.

Der entscheidende Schritt, den Finanzinstitute unternehmen, um Automated Clearing House (ACH)-Betrug und andere Arten von Betrug zu reduzieren, besteht darin, sicherzustellen, dass die Identitätsinformationen des Kontoinhabers, die von einer externen Bank bereitgestellt werden, mit dem Kontoprofil des Kunden übereinstimmen. Hier kommt das Mastercard Identity Network[2] ins Spiel, das mehr als 8 Milliarden Elemente konformer, autoritativer, globaler Identitätsdaten umfasst, wie Namen, E-Mails, Telefonnummern, IP-Adressen und Geräteinformationen. Das Netzwerk bietet Nutzern Einblicke in globale Muster, basierend auf mehr als 25 Milliarden digitalen Interaktionen und 2,5 Milliarden Metriken auf Geräteebene. 

Finanzinstitute nutzen Identitätsnetzwerk-Informationen über das Account Owner Verification (AOV)-System von Mastercard Open Finance. Dieses System bestätigt, dass die von Banken bereitgestellten Daten, wie Name, Adresse, E-Mail und Telefonnummer eines Kunden, mit den Aufzeichnungen des Unternehmens übereinstimmen, wenn ein Kunde bei der Anmeldung oder beim Onboarding ein Drittbankkonto verknüpft.

Diese unkomplizierte Due-Diligence-Maßnahme senkt das Risiko betrügerischer Transaktionen bei der Kontofinanzierung, Auszahlungen und Rechnungszahlungen. Auch wenn Unternehmen keinen vollständigen Identitätsabgleich benötigen, ermöglicht die Einsicht in die Daten des Kontoinhabers eine sicherere Entscheidung über Genehmigungen, eine optimierte Onboarding-Phase und die Absicherung von Geldtransferwegen.

Diese Transparenz ermöglicht enorme Einsparungen: So konnte beispielsweise ein Finanzinstitut, das mit erhöhten Betrugsfällen zu kämpfen hatte, seine Betrugsverluste innerhalb von drei Monaten nach Einführung von AOV um 100.000 US-Dollar reduzieren[3].

Für Organisationen, die ein zusätzliches Maß an Sicherheit bei der Identitätsverifikation wünschen, validiert das Mastercard’s Account Owner Verification+ (AOV+)-System die Identitäten neuer Kontoantragsteller auf zwei Wegen: bankseitig bereitgestellte Informationen und Benutzeridentitätssignale. Die Bank stellt Nutzerdaten wie Name, Adresse, E-Mail und Telefonnummer bereit, während AOV+ Daten, einschließlich der IP-Adresse des Nutzers und des Geräte-User-Agents, hinzufügt.

Diese mehrschichtige Verteidigung trianguliert verschiedene Identitätsfaktoren, um Partnern dabei zu helfen, die Kontoinhaberschaft während des Onboardings zu bestätigen, Identitätsprofile zu validieren, Risiken zu quantifizieren und betrügerisches Verhalten durch Geräte- und Aktivitätsmuster zu erkennen. 

Eine weitere Möglichkeit, wie Mastercard das Risiko von Unternehmen sowohl durch Betrug als auch durch Transaktionen mit unzureichender Deckung reduziert, ist der Einsatz von maschinellem Lernen zur Analyse von Kontostandhistorie, Einzahlungsmustern und Transaktionsverhalten. Der Payment Success Indicator (PSI) von Mastercard Open Finance bietet zwei Abwicklungsrisikobewertungen pro Transaktion mit einer einheitlichen API:

• Bewertung unzureichender Deckung prognostiziert die Wahrscheinlichkeit einer Abwicklung und optimales Zahlungs-Timing und erstellt Prognosen bis zu 10 Tage.
• Bewertung von unautorisiertem Betrug beurteilt, ob der Zahler legitim ist, und kennzeichnet Erst- oder Drittanbieterbetrug.

PSI liefert numerische Werte und Begründungscodes, die Unternehmen dabei helfen, Abwicklungsrisiken zu identifizieren, den Zahlungszeitpunkt zu optimieren und unautorisierte Retouren zu reduzieren. So konnte beispielsweise eine große Digitalbank durch den Einsatz von PSI die Anzahl der nicht autorisierten Betrugsrückgaben um 46 % senken[4]. Durch die Integration von PSI in Onboarding- und Zahlungsprozesse können Unternehmen proaktiv Risiken reduzieren und gleichzeitig ein hervorragendes Kundenerlebnis bieten.

Die Strategien von Betrügern entwickeln sich schnell weiter, aber auch die Instrumente der Finanzinstitute zur Bekämpfung dieser Art von Kriminalität. Die Open-Finance-Infrastruktur von Mastercard bietet leistungsstarke, skalierbare Verteidigung für Organisationen, die in der heutigen, von Bedrohungen geprägten digitalen Landschaft agieren. 

Kontaktieren Sie uns noch heute, um zu erfahren, wie unsere Spezialisten Ihnen beim Start mit Identitätsverifizierungs- und Risikominderungslösungen helfen können.