Wie Entrepay seine Betrugserkennungsstrategie stärkte

Betrugsprävention schützt nicht nur ein Unternehmen – sie stärkt es. Diese Denkweise leitete die Partnerschaft von Entrepay mit Mastercard und die Einführung des Acquirer Security Program (ASP), wobei das Ghost Model eine zentrale Rolle bei der Transformation seiner Bemühungen zur Betrugserkennung spielte. Entrepay, ein in Brasilien ansässiges Zahlungstechnologieunternehmen, verarbeitet monatlich zwischen sieben und acht Millionen Transaktionen und bietet Acquiring-Infrastruktur und White-Label-Lösungen für Sub-Acquirer und Fintechs. Mit Innovation, Technologie und Sicherheit im Kern wächst das Unternehmen weiter als wichtiger Akteur im schnelllebigen Zahlungsökosystem Brasiliens.

Entrepay sah sich einem wachsenden Risiko durch Scheinhändler gegenüber: betrügerische Entitäten, die legitime Unternehmen nachahmen, Betrug begehen und verschwinden, bevor sie entdeckt werden. Herkömmliche Überwachungsansätze ließen blinde Flecken, was es schwierig machte, diese versteckten Bedrohungen rechtzeitig aufzudecken. Das Team verließ sich auf langsame, manuelle Prozesse und testete externe Tools, aber keines lieferte die Geschwindigkeit oder Präzision, die erforderlich war, um Schritt zu halten. Betrug entwickelte sich weiter, wobei Hochrisikosektoren wie Glücksspiel und Wetten bekanntermaßen schwer zu überwachen waren. Entrepay benötigte eine Lösung, um verdächtiges Verhalten schnell zu erkennen, zu bewerten und zu priorisieren, wodurch Teams die Möglichkeit erhielten, bei Fällen mit hohem Risiko schnell zu handeln.

Entrepay wandte sich an das Acquirer Security Program von Mastercard, eine Betrugs- und Risikomanagementlösung, die Acquirer dabei unterstützt, versteckten Betrug zu erkennen und risikoreiche Händler in großem Umfang zu überwachen.

Innerhalb dessen wurde das Ghost Model, ein KI-gestütztes Scoring-Tool, das auf prädiktiver Analytik basiert, zum zentralen Bestandteil des Unternehmensansatzes. Der Ghost Merchant Risk Score analysiert Transaktions- und risikobezogene Daten, um die Wahrscheinlichkeit einzuschätzen, dass ein Händler ein kurzlebiges Unternehmen ist, das zur Begehung von Betrug eingerichtet wurde. Dies ermöglichte es Entrepay, risikoreiche, verdächtige Händler zu identifizieren und schnellere, datengesteuerte Maßnahmen zu ergreifen.

Als Teil der Reihe adaptiver KI-Modelle von Mastercard wird das Ghost Model regelmäßig weiterentwickelt, um mit den sich entwickelnden Betrugsmustern Schritt zu halten – und unterstützt so eine proaktive, hochzuverlässige Betrugsprävention.

Die Ergebnisse waren transformierend. In nur drei Monaten der Tests kennzeichnete das Ghost Model eine gezielte Gruppe von risikoreichen Händlern – und die Ergebnisse waren eindeutig. Von den gekennzeichneten Fällen wurden 26 % als tatsächlicher Betrug oder verdächtige Aktivitäten bestätigt, einschließlich Händlern, die unerlaubte Kreditvergabe und hochvolumige Schmuckverkäufe betrieben.

Mithilfe des Ghost Model blockierte Entrepay durchschnittlich 50 hochrisikoreiche Händler pro Monat und verhinderte geschätzte 300.000 US-Dollar an Betrugsverlusten jeden Monat. Mit dem umfassenderen Acquirer Security Program von Mastercard wurden Untersuchungen, die zuvor auf manueller Überprüfung basierten, priorisiert und schneller bearbeitet, was zu einer Verbesserung der Effizienz der Betrugsprävention um 42 % beitrug. Das Team konnte sich auf die dringendsten Bedrohungen konzentrieren und die Gesamtrisikobelastung des Unternehmens reduzieren.

Diese Ergebnisse bestätigten das Ghost Model als proaktives, präzisionsgesteuertes Betrugspräventionstool. Durch die Integration in ihren täglichen Arbeitsablauf wechselte Entrepay von reaktiven, manuellen Überprüfungen zu einem ergebnisorientierten Ansatz – und ermöglichte so eine schnellere, intelligentere Entscheidungsfindung und einen stärkeren finanziellen Schutz in ihren Betrugsbekämpfungsmaßnahmen.

Das Ghost Model, Teil des Acquirer Security Program von Mastercard, ist zu einem zentralen Bestandteil der Betrugsstrategie von Entrepay Become. Es nutzt prädiktives Scoring, um dem Team zu helfen, risikoreiche Händler schneller zu identifizieren und zu handeln, bevor Verluste auftreten. Unternehmen, die Händlerbetrug früher erkennen, die Untersuchungszeit verkürzen und ihre Betrugsstrategie stärken möchten, sollten eine Partnerschaft mit Mastercard in Betracht ziehen.