Transaktionsrisiko messen mit Identity Risk Scores

Je mehr Transaktionen bei der Messung des Transaktionsrisikos zu analysieren sind, desto schwieriger ist es für Betrugs- und Compliance-Experten. Das macht die Schulanfangs- und andere umsatzstarke Einkaufssaisons zu einer solchen Herausforderung.

In geschäftigen Zeiten versuchen Betrüger und andere Scammer, Schwachstellen in der Betrugs- und Compliance-Technologie von Organisationen auszunutzen. Ihnen ist die Belastung bewusst, die eine erhöhte Transaktionsaktivität auf Organisationen ausübt — sowohl aus personeller als auch aus technologischer Sicht.  

Ihre Aufgabe ist es, sicherzustellen, dass Ihre Organisation dem Druck standhalten kann, insbesondere wenn die Transaktionsaktivität ansteigt. Um die Informationen vertrauenswürdiger Benutzer sicher zu halten, muss Ihr Team nach umfassenderen Methoden zur Reduzierung des Transaktionsrisikos und zur Validierung von Benutzeridentitäten suchen. Der Schlüssel ist die Implementierung einer agilen und effektiven Betrugsmanagementlösung, die das Kundenerlebnis nicht negativ beeinträchtigt – dieser Ausgleich ist entscheidend für die Steigerung des Umsatzpotenzials. 

Der erste Schritt zur Senkung des Transaktionsrisikos besteht darin, zu erkennen, dass Betrug auf globaler Ebene stattfindet, und die Methoden internationaler Cyberkrimineller zu kennen. Welche Strategien setzen Betrüger in geschäftigen Einkaufssaisons genau ein, um vertrauenswürdige Nutzer zu betrügen? 

Böse Akteure verfügen über eine Vielzahl von Methoden, um persönlich identifizierbare Informationen (PII) zu stehlen. Phishing-Schemata, E-Mail-Spoofing und Whaling-Angriffe sind nur einige der Social-Engineering-Taktiken in ihrem Portfolio.  

Viele Betrüger haben ihren Ansatz jedoch durch einen Angriff, der als synthetischer Identitätsdiebstahl bekannt ist, einen Schritt weiterentwickelt. Mit dieser Methode erstellt der Betrüger eine Zusammensetzung aus realen Daten, um eine neue Identität zu schaffen. Aus der Sicht des Betrugsprüfers stimmen alle Datenpunkte der Identität dieses Benutzers überein, und betrügerische Transaktionen werden nicht erkannt.  

Organisationen benötigen einen neuen Ansatz zur Bewertung des Transaktionsrisikos — sowie die passende Technologie und Infrastruktur.  

Die Antwort auf ausgeklügeltere Betrügerangriffe ist ein ausgeklügelteres Verständnis von Risiko. Hier kommen Risikobewertungen ins Spiel. Risikobewertungen bieten einen umfassenden Einblick in das Risiko, das jeder Benutzer in Echtzeit darstellt. Dies ermöglicht Ihnen, bestimmte Transaktionen mit größerer Zuversicht zu genehmigen oder zu prüfen, ohne die Kundenerfahrung zu beeinträchtigen. 

Doch wie stellen die Identitätslösungen von Mastercard sicher, dass diese Risikobewertungen präzise sind und in Echtzeit bereitgestellt werden? Kurz gesagt, durch maschinelles Lernen (ML) gestützte Datenanalysen. Da die durchschnittliche Person über 160 Online-Konten verfügt, die Passwörter erfordern, in denen Identitätsdaten isoliert sind, müssen die Daten in ein umfassendes Format kontextualisiert werden, damit die Datenelemente dahingehend bewertet werden können, wie sie im Laufe der Zeit und über Organisationen hinweg verwendet werden. Unsere ML-gestützte Datenanalyse bewertet diese Kundenidentitätselemente anhand historischer und aktueller Daten für legitime und betrügerische Transaktionen.  Diese Bewertung validiert Identifikationselemente und eine umfassende Betrugswahrscheinlichkeit und liefert einen genauen, übergeordneten Risikowert.  

Zum Beispiel deutet die Möglichkeit, in Echtzeit zu überprüfen, dass dieselbe gültige E-Mail-Adresse für Käufe bei drei verschiedenen Unternehmen in verschiedenen Ländern innerhalb von fünf Minuten verwendet wurde, auf eine hohe Betrugswahrscheinlichkeit hin, insbesondere wenn diese E-Mail-Adresse normalerweise nur sechsmal im Monat beobachtet wird. Solche Einsicht ermöglicht es Organisationen, Betrug proaktiv zu verhindern, bevor er auftritt. 

Die ML-gestützte Analyse bewertet die Datenpunkte vom Kunden anhand dieser Datensätze, um einen endgültigen Risikowert in Echtzeit zu berechnen. Dies ermöglicht einzelnen Prüfern, die Transaktionsverarbeitung zu optimieren und Zeit für Situationen zurückzugewinnen, in denen ein manueller Eingriff erforderlich ist. Aus Compliance-Sicht ermöglicht dies der Führung, sich auf die Einhaltung der Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften zu konzentrieren, im Wissen, dass eine zuverlässige Betrugsinfrastruktur vorhanden ist.  

Der Schulanfang ist nicht die einzige Saison, die einen Zustrom unvorhersehbarer Transaktionsaktivitäten mit sich bringt. Die Fähigkeit, Ihre Transaktionen in großem Umfang zu sichern, ist aus Compliance- und Geschäftsperspektive immer unerlässlich.  

Um sich an verstärkte Netzwerkaktivitäten und sich entwickelnde Betrugsmethoden anzupassen, benötigen Sie eine umfassende, identitätsbasierte Lösung, und genau hier kommen die Identitätslösungen von Mastercard ins Spiel.