Fraud Guide: Vom Türsteher zum Umsatzbringer mit Machine Learning in der Betrugsbekämpfung 

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ÜBER DEN FRAUD GUIDE

Online-Betrug ist und bleibt Teil des Online-Geschäfts, genauso wie Fraud-Lösungen. Sie werden von Unternehmen eingesetzt, um Betrüger frühzeitig aufzuspüren und aus dem Kaufprozess auszuschließen – ähnlich einem Türsteher. Das Problem: Fraud-Lösungen verringern zwar die Zahl an den ohnehin geringen Betrugsfällen, doch begehen sie auch Fehler und schließen auch zahlungswillige Kunden aus. Strikte Regeln, die eigentlich vor Betrug bewahren sollen, werden zum Türsteher vor der digitalen Ladentür – und damit zur starken Umsatzbremse. Dieser Fraud Guide hilft Ihnen dabei, diese Türsteher zu lokalisieren und die Bremse zu lösen.

Erhalten Sie einen Überblick

  • über State-of-the-Art Betrugsabwehr und aktuelle Fraud-Zahlen,
  • wie maschinelles Lernen in der Betrugsabwehr funktioniert,
  • warum Unternehmen auf smarte Betrugsabwehr mit Machine Learning-Modelle setzen sollten
  • und welche Technologien Sie dafür nutzen können
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Wir klären im Fraud Guide auf: Was passiert während des Check-outs? Welche Daten nutzen Machine Learning-Modell zu welcher Zeit? Und wie wirkt sich das auf die Ausfallraten aus? Sie werden überrascht sein, wie viel Umsatz Sie mit dem richtigen Daten- und Technologie-Einsatz generieren können.

 

15 % bezahlender Kunden werden an der digitalen Kasse abgelehnt

Welche Betrugsabwehr-Systeme nutzen Sie für Ihr Online-Business? Sind Ihre Systeme sicher, und gleichzeitig durchlässig genug? Fest steht, Umsatzeinbußen durch Online-Betrug sind erheblich. Doch sie machen nur einen Bruchteil aus verglichen mit den False Positives. Das sind diejenigen Transaktionen von Kunden, die eigentlich nur etwas kaufen oder einen Vertrag abschließen wollen, vom System aber als verdächtig eingestuft oder direkt abgelehnt werden. Das muss nicht sein! Mit dem Einsatz der richtigen Technologie schlummern in Fraud-Prozessen sogar großes Umsatzpotenzial. Mit dem Wissen aus unserem Guide werden Sie Ihre False-Positive-Rate auf ein ganz neues Level bringen wollen.

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