Top 8 Fraud

Betrugsprävention im
Europäischen Markt
Betrugsformen, Auswirkungen und
erfolgreiche Lösungen im eCommerce
arvato eCommerce
SHOP
DEVELOPMENT
DATA
INTEGRATION
DIGITAL
IMAGING
ONLINE
MARKETING
ECOMMERCE
OPERATIONS
FULFILMENT
& LOGISTICS
Jan P. Otto
Bereich: Financial Services SCM / eCommerce Solution
Position: Senior Director Financial Services Consumer Products
CUSTOMER
SERVICE
FINANCIAL
SERVICES
Agenda
1. Übersicht der Zahlarten & häufige Betrugsvarianten
2. Betrugsprävention – Lösungen im eCommerce
3. Diskussion
01
Zahlarten und
Betrugsvarianten
Verluste durch Zahlungsbetrug nach Branchen
eCommerce Branchen
Verlust in 2013 (0,9% gesamt)
Digitale Güter, Abonnements
1,05%
Physische Güter
0,75%
Reiseservices
0,30%
Marketplaces
1,05%
Mobile Commerce
1,50%
Telefonie
1,50%
Quelle: MRC Global Fraud Survey 2014 und Internet
Verluste durch Zahlungsbetrug nach Zahlarten
Zahlarten
Verlust in 2013
Kreditkarte
0,75%
Lastschrift
2,25%
eWallet (z.B. Paypal)
1,05%
Banktransfer/ Offene Rechnung
0,75%
Offline Zahlungen (z.B. Nachnahme)
0,15%
Quelle: MRC Global Fraud Survey 2014 und Internet
Betrugsvarianten
Betrüger
Individualisten
Teams
Lokale
Betrügerringe
Ziel
Konsumenten
Kleine Händler
Größere Händler
Banken, Abwicklungsnetzwerke
Führende
Betrugsarten
Verlorene/
gestohlene/
abgefangene
Karten
Inländische
Fälschungen/
Skimming
Identitätsdiebstahl, Phishing,
rudimentärer
Datendiebstahl
Grenzüberschreitender
Datendiebstahl, CNP und ATM
Betrug, Identitätsdiebstahl
Zahlarten
T&E Karten,
offene Rechnung
und Nachnahme
Premium Kreditkarten, offene Rechnung, Nachnahme
Massenmarkt
Kreditkarten
Alle Kreditkartenarten, Debitund Prepaidkarten
Notwendige
Ressourcen
Opportunismus
Rudimentäres
Wissen
Technisches
Know-How
Kühnheit, technische Fachkenntnisse, Insider-Informationen, globale Verbindungen
Internationale Betrügerringe
Top 8 Fraud
Definition: Triangulation
8. Triangulation
eRetailer/
Marktplatz
Betrüger
unschuldiger
Kunde
Quelle: 2012 CyberSource Corporation
Auktionsseite
Definition: Pishing/ Pharming/ Whaling/
Vishing/ Smishing
Top 8 Fraud
8. Triangulation
7. Pishing/
Pharming/ Whaling
Top 8 Fraud
Definition: Botnet
• Erfolg durch unzulängliche
Kontrollen und Prozesse
• Leicht zu finden und anzupassen
vom User
Dimitri
Russland
Mary
London
Händler
• Sehr niedrige Nachweisgrenzen
und Ergreifungsraten
• Sehr hoher ROI
• Hohe Mutationsrate
Paulo
Italien
Betrüger
Nigeria
Quelle: 2012 CyberSource Corporation
8. Triangulation
7. Pishing/
Pharming/ Whaling
6. Botnet
Top 8 Fraud
Definition: Re-Shipping
8. Triangulation
7. Pishing/
Pharming/ Whaling
6. Botnet
Betrüger
eRetailer/
Marktplatz
„Mules“
5. Re-Shipping
Quelle: 2012 CyberSource Corporation
Definition: Identity Theft
• Betrügerische Online-Accounts mit Angabe von
gestohlenen oder falschen Identitätsinformationen um die
Feststellung der eigenen Identität zu umgehen oder diese
zu verfälschen
• Personenbezogene Daten sind: Namen, Geburtsdatum,
Anschrift, Führerschein- oder Sozialversicherungsnummern, Bankkonto- oder Kreditkartennummern
Top 8 Fraud
8. Triangulation
7. Pishing/
Pharming/ Whaling
6. Botnet
5. Re-Shipping
4. Identity Theft
• Je mehr zueinander passende Daten der Missbrauchende
hat, desto sicherer wird ihm die Vorspiegelung gelingen.
Quelle: 2012 CyberSource Corporation
Definition: Friendly Fraud
Top 8 Fraud
8. Triangulation
• Individuelles, unsystematisches
Verhalten, welches hohe Kosten
verursachen kann
7. Pishing/
Pharming/ Whaling
• Fehlendes schlechtes Gewissen
beim Kunden
5. Re-Shipping
• Betrug schlecht aufzudecken
6. Botnet
4. Identity Theft
3. Friendly Fraud
• Familienbanden
Quelle: 2012 CyberSource Corporation
Definition: Account Takeover
Top 8 Fraud
8. Triangulation
7. Pishing/
Pharming/ Whaling
6. Botnet
5. Re-Shipping
4. Identity Theft
3. Friendly Fraud
2. Account
Takeover
Quelle: 2012 CyberSource Corporation
Top 8 Fraud
Definition: Clean Fraud
8. Triangulation
Bestellung erscheint korrekt, da…
…Account
Informationen
korrekt
…keine negative
Bestellhistorie
(Name)
…IP Adresse stimmt
mit Bestellort überein
7. Pishing/
Pharming/ Whaling
6. Botnet
5. Re-Shipping
4. Identity Theft
3. Friendly Fraud
…Kartenverifikationsnummer
korrekt
…keine negative
Bestellhistorie?
(Kartennummer)
2. Account Takeover
1.Quelle:
Clean
Fraud
2012 CyberSource Corporation
02
Betrugsprävention – Lösungen
im eCommerce
TOP 4 der effektivsten Fraud Tools
1. Fraud Scoring Model (individuell)
2. Device Fingerprinting (Profile Tracking)
3. Käufer Authentifizierung (3DS)
4. Kundenbestellhistorie
Quelle: MRC Global Fraud Survey 2014 und Internet
Benötigte Datenelemente zur Betrugsabwehr
E-Mailadresse
Kreditkartennummer
Rechnungs- und
Lieferdetails
Produkt/ Lieferung/
Kundendetails
Zahlungsdetails/
3DS Rückmeldung
Kaufhistorie
Kaufgeschwindigkeit
Datenelemente
Globale
Negativliste
/ Whitelist
Rechnungsbetrag
AVS
Device ID
Marketing/
Treueprogramme
Risk-Management Pipeline
Auftrag
Automatisches
Screening
Umsatzlecks
Manuelle
Prüfung
Personalbeschaffung und
Skalierbarkeit
Annahme/
Ablehnung
Verlorener
Umsatz
Betrugsforderungsmanagement
Sichere
Umsätze
Betrugsverlust und
Administration
Quelle: MRC Global Fraud Survey 2014 und Internet
arvato Profile Tracking

Velocity Checks
Fraud-Score

Automatisierte
Prüfungen
Risk Manager

Manuelle
Prüfungen
Profile Tracking
Anwendungsbeispiele Profile Tracking
•
Namensvariationen mit gleicher Hash-ID
arvato Manuelle Betrugsprävention
Vorteile
Leistungen
individueller Fraud Service, basierend auf manueller
Sichtung aller verdächtig erscheinenden Transaktionen
Manuelle Sichtung einzelner Transaktionen
Anwendung: alle Zahlarten, hohe Warenkörbe, geflagte
Profile Tracking Orders
Sicheres Erkennen von Betrugsschemen
Erkennung und Verhinderung von Betrugswellen
Prüfung von Bestellbestandteilen mit Betrugspotenzial
Reduzierung des Haftungs-Risikos für Händler durch
Haftungsumkehr
Kontakt mit Acquirer und Banken
Anwendungsempfehlung: Händler, deren Artikel durch
Betrüger leicht weiter veräußert werden können
Internet-Recherche zur Person
Prüfung postalischer Adressen und E-Mail Adressen
Anwendungsbeispiele Manuelle Betrugsprüfung
•
Prüfung der Rechnungsadresse über Google Maps
•
Kunde bestellt Ware im
Wert von GBP 3.000
(Accessoires, Schmuck,
Schuhe)
•
Fraud Agent storniert den
Auftrag
Anwendungsbeispiele Manuelle Betrugsprüfung
•
Prüfung der E-Mail
Adresse über arvato
System
•
Kunde bestellt High
Fashion Schmuck im Wert
von GBP 1.000
•
Fraud Agent storniert den
Auftrag auf Grund
auffälliger E-Mail Adresse
[email protected]
Anwendungsbeispiele Manuelle Betrugsprüfung
•
Prüfung der Transaktionen
im System des PSP
•
„Kundin“ nutzt drei
verschiedene Kreditkarten
an einem Tag
arvato Lösung:
Profile Tracking kombiniert mit manueller Betrugsprüfung
Person
RISIKOOBJEKTE
Adresse
Zahlungsinformationen
Profile Tracking
e-Mail
Gerät
Manuelle Betrugsprüfung
- kombiniert Geräteinformationen (ditital fingerprint) mit
personenbezogenen Daten
- Nutzt die Daten, die mit dem aktuellen Setup zur Verfügung
stehen, um Entscheidungsfunktionen auszuführen
Profile Tracking Solution als integrierte Lösung im Backend System
- Individuelle, manuelle Sichtung aller verdächtig
erscheinenden Transaktionen
- Anwendung: alle Zahlarten, hohe Warenkörbe,
geflagte Profile Tracking Orders
Automatisierte ENTSCHEIDUNGSFUNKTIONEN
Betrugsmustererkennung
Über 40 Regeln
für alle Risikoobjekte
Blacklists
Whitelists
Verhaltensanalyse
Zeitanalyse
Reason Codes
Geoinformationen
Adressprüfung
Identitätsprüfung
Informationen
von Logistikern
Manuelle Betrugsprüfung
Manuelle ENTSCHEIDUNGSFUNKTIONEN
Betrugsmustererkennung
Prüfung von
Bestellbestandteilen
Informationen
von Acquirer
Informationen
von Banken
Social Media
Recherche
Diskussion
Jan P. Otto
Senior Director Financial Services
arvato - Consumer Products
[email protected]