Wie Entrepay seine Betrugserkennungsstrategie gestärkt hat

Betrugsprävention schützt ein Unternehmen nicht nur – sie stärkt es. Diese Denkweise prägte die Partnerschaft von Entrepay mit Mastercard und die Einführung des Acquirer Security Program (ASP), wobei das Ghost-Modell eine entscheidende Rolle bei der Umgestaltung der Betrugserkennungsmaßnahmen spielte. Entrepay, ein in Brasilien ansässiges Zahlungstechnologieunternehmen, verarbeitet monatlich zwischen sieben und acht Millionen Transaktionen und bietet Acquiring-Infrastruktur sowie White-Label-Lösungen für Sub-Acquirer und Fintechs an. Mit Innovation, Technologie und Sicherheit als Kernprinzipien wächst das Unternehmen kontinuierlich als wichtiger Akteur im dynamischen Zahlungsverkehrsökosystem Brasiliens.

Entrepay sah sich einem wachsenden Risiko durch Scheinhändler ausgesetzt: betrügerische Unternehmen, die sich als legitime Firmen ausgeben, Betrug begehen und verschwinden, bevor sie entdeckt werden. Herkömmliche Überwachungsansätze wiesen blinde Flecken auf, wodurch es schwierig war, diese versteckten Bedrohungen rechtzeitig aufzudecken. Das Team setzte auf langsame, manuelle Prozesse und testete externe Tools, aber keines davon bot die nötige Geschwindigkeit und Präzision, um mithalten zu können. Der Betrug entwickelte sich ständig weiter, wobei sich risikoreiche Sektoren wie Glücksspiel und Wetten als notorisch schwer zu überwachen erwiesen. Entrepay benötigte eine Lösung, um verdächtiges Verhalten schnell zu erkennen, zu bewerten und zu priorisieren, damit die Teams in der Lage sind, bei Hochrisikofällen schnell zu handeln.

Entrepay wandte sich an Mastercards Acquirer Security Program, eine Betrugs- und Risikomanagementlösung, die Acquirern hilft, versteckten Betrug aufzudecken und Händler mit hohem Risiko in großem Umfang zu überwachen.

Innerhalb dieses Systems wurde das Ghost Model, ein KI-gestütztes Bewertungsinstrument, das auf prädiktiver Analytik basiert, zu einem zentralen Bestandteil des Ansatzes des Unternehmens. Der Ghost Merchant Risk Score analysiert Transaktions- und risikobezogene Daten, um die Wahrscheinlichkeit zu beurteilen, dass es sich bei einem Händler um ein kurzlebiges Unternehmen handelt, das zum Zweck des Betrugs gegründet wurde. Dies ermöglichte es Entrepay, verdächtige Händler mit hohem Risiko zu identifizieren und schnellere, datengestützte Maßnahmen zu ergreifen.

Als Teil der adaptiven KI-Modellpalette von Mastercard wird das Ghost-Modell regelmäßig verfeinert, um mit sich entwickelnden Betrugsmustern Schritt zu halten – und so eine proaktive und zuverlässige Betrugsprävention zu unterstützen.

Die Ergebnisse waren bahnbrechend. In nur drei Monaten Testphase identifizierte das Ghost-Modell gezielt Händler mit hohem Risiko – und die Ergebnisse waren eindeutig. Bei 26 % der gemeldeten Fälle handelte es sich tatsächlich um Betrug oder verdächtige Aktivitäten, darunter Händler, die unerlaubte Kredite vergaben und Schmuck in großem Umfang verkauften.

Mithilfe des Ghost-Modells blockierte Entrepay durchschnittlich 50 Händler mit hohem Risiko pro Monat und verhinderte so monatlich geschätzte Betrugsverluste in Höhe von 300.000 US-Dollar. Durch das umfassendere Acquirer Security Program von Mastercard wurden Untersuchungen, die zuvor auf manueller Prüfung beruhten, priorisiert und schneller bearbeitet, was zu einer 42%igen Verbesserung der Effizienz der Betrugsprävention beitrug. Das Team könnte sich auf die dringendsten Bedrohungen konzentrieren und so das Gesamtrisiko für das Unternehmen reduzieren.

Diese Ergebnisse bestätigten, dass das Ghost-Modell ein proaktives, präzisionsorientiertes Instrument zur Betrugsprävention ist. Durch die Integration in ihren täglichen Arbeitsablauf wechselte Entrepay von reaktiven, manuellen Prüfungen zu einem punktbasierten Ansatz – und verankerte so schnellere, intelligentere Entscheidungsfindung und einen stärkeren finanziellen Schutz in ihren Betrugsbekämpfungsmaßnahmen.

Das Ghost-Modell, das Teil des Acquirer Security Program von Mastercard ist, hat sich zu einem zentralen Bestandteil der Betrugsstrategie von Entrepay entwickelt. Mithilfe von Predictive Scoring kann das Team risikoreiche Händler schneller identifizieren und handeln, bevor Verluste entstehen. Unternehmen, die Händlerbetrug früher aufdecken, die Untersuchungszeit verkürzen und ihre Betrugsstrategie stärken möchten, sollten eine Partnerschaft mit Mastercard in Betracht ziehen.