WEX ermöglicht die Betrugserkennung im 500-Millisekunden-Takt

Zahlungsbetrug entwickelt sich weiterhin in einem Tempo, das herkömmliche Abwehrmechanismen überfordert, da zunehmend automatisierte Angriffe die Grenzen statischer Kontrollen und veralteter Authentifizierungsmethoden aufdecken. Die Risiken beschränken sich nicht mehr auf Einzelfälle. Sie spiegeln nun ein System wider, das kontinuierlich überprüft wird und bei dem Reaktionszeiten und Datenqualität darüber entscheiden, ob Verluste eingedämmt oder verstärkt werden.

Als William FitzgeraldVizepräsident für globale Anti-Finanzkriminalität bei WEXerklärte, traditionelle Betrugsbekämpfungsbemühungen hätten der Leistung eine natürliche Grenze gesetzt.

„Man warfare wirklich darauf angewiesen, was ein Mensch, eine Tabellenkalkulation oder eine binäre Regelmaschine auf einmal korrelieren konnte“, sagte er gegenüber PYMNTS und wies darauf hin, dass Analysten oft Stunden oder sogar Tage brauchten, um verwandte Signale über Konten hinweg zu verbinden. Diese Verzögerung sorgte für Aufmerksamkeit.

Betrugsentscheidungen werden nicht mehr mithilfe verlängerter Prüfzyklen getroffen.

„Wir haben keine 30 Sekunden Zeit, um diese Transaktion zu bewerten“, sagte Fitzgerald. „Wir bekommen eine Zeitbox von 500 Millisekunden.“ Innerhalb dieses engen Zeitfensters müssen Systeme das Risiko bewerten, Benutzer authentifizieren und entscheiden, ob eine Transaktion genehmigt oder abgelehnt wird. Der Wandel hat dazu geführt, dass Echtzeit-Datenverarbeitung und modellgesteuerte Analysen unverzichtbar und nicht mehr non-obligatory sind.

Daten als Kontrollschicht

Im Zentrum dieser Transformation stehen die Daten selbst. Fitzgerald warfare in diesem Punkt direkt. „Daten sind das Lebenselixier der KI“, sagte er. „Ihre Fähigkeiten im Umgang mit KI hängen direkt davon ab, wie kontrolliert und genau sowie angereichert und kontextualisiert Ihre Daten sind.“ In der Praxis bedeutet dies, dass es bei der Betrugserkennung nicht mehr darum geht, große Mengen an Informationen zu sammeln, sondern diese Informationen zu strukturieren und anzureichern, damit sofort darauf reagiert werden kann. Die Qualität der Eingaben bestimmt die Präzision der Ausgaben.

Diese Präzision hat Auswirkungen auf das Kundenerlebnis. Betrugskontrollen, die stark auf Einmalpasswörtern und anderen störenden Methoden basieren, führen zu Reibungsverlusten, die legitime Benutzer abschrecken können. Fitzgerald argumentierte, dass das Ziel darin bestehe, diese Reihenfolge der Operationen umzukehren.

„Wir wollen im Vorfeld so passiv wie möglich sein“, sagte er im Rahmen der Reihe „What's Subsequent in Funds“ zum „Datenspiel“.

Anstatt Benutzer durch wiederholte Authentifizierungsschritte zu zwingen, können sich Institutionen auf Hintergrundsignale verlassen, die die Identität ohne Unterbrechung bestätigen.

Künstliche Intelligenz hat diesen Übergang beschleunigt, indem sie es Systemen ermöglicht, weit mehr Variablen gleichzeitig zu verarbeiten, als frühere Instruments bewältigen konnten.

„KI trifft binäre Entscheidungen und ermöglicht es uns, Hunderte von Merkmalen auf einmal zu korrelieren“, sagte Fitzgerald. Diese umfassendere Sichtweise verbessert sowohl die Erkennungsraten als auch die Reduzierung falsch positiver Ergebnisse, zwei Kennzahlen, die in der Vergangenheit schwer auszubalancieren waren.

Verhaltenssignale und eingeschränkte Zahlungen

Diese Funktionen reichen über Transaktionsdaten hinaus bis hin zu Verhaltensanalysen, die zu einem wertvollen Signalsatz geworden sind. Als Beispiel nannte Fitzgerald die Verhaltensbiometrie, darunter die Artwork und Weise, wie Benutzer tippen, wie sie mit Geräten interagieren und sogar, ob sie Hyperlinks- oder Rechtshänder sind. In Kombination mit Ausgabemustern und zeitlichen Indikatoren wie der Transaktionssequenzierung erstellen diese Signale ein mehrschichtiges Profil des erwarteten Verhaltens. „Wenn man all diese Signale berücksichtigt … werden sie äußerst prädiktiv“, sagte Fitzgerald.

Er hob Passkeys als einen Mechanismus hervor, der die Identitätssicherung zu Beginn der Buyer Journey stärken kann. Durch die Schaffung eines höheren Vertrauensniveaus zu Beginn können Institutionen die Notwendigkeit späterer wiederholter Herausforderungen verringern. „Wenn wir das erfassen und einen Benutzer dazu bringen können, im Vorfeld mit diesem Authentifizierungsprotokoll zu interagieren, wird alles nachgelagert einfach“, sagte er.

Die gleichen Datenprinzipien gelten auch für die Zahlungsinstrumente selbst, insbesondere für virtuelle Karten. Fitzgerald beschrieb, wie eingeschränkte Parameter die Gefährdung begrenzen können, wenn Anmeldeinformationen kompromittiert werden. „Sie können es nur für diesen Betrag bei diesem Händler ausgeben“, sagte er. „Für einen Betrüger … ist das eine weitaus weniger nützliche Karte.“ Durch die Einschränkung, wo und wie Mittel verwendet werden können, verringern Organisationen sowohl den Anreiz als auch die Möglichkeit für Missbrauch.

Bei all diesen Entwicklungen zeichnet sich ein einheitliches Thema ab, wie Institutionen in dem, was Fitzgerald als „Datenspiel“ bezeichnete, konkurrieren werden. Erfolg wird nicht allein durch die Blockierung von Betrug definiert. Ziel ist es, ein nahtloses Erlebnis zu gewährleisten und die Betriebskosten zu kontrollieren.

„Der Erfolg beginnt mit dem Kundenerlebnis“, sagte er und betonte, dass geringe Reibung und hohe Präzision die Kernziele seien. Gleichzeitig wird von Unternehmen erwartet, dass sie ohne proportionale Kostensteigerungen skalieren können, was die Effizienz unter Druck setzt.

Anpassungsfähigkeit rundet die Gleichung ab. Betrugstaktiken ändern sich schnell und die Abwehrmaßnahmen müssen sich ebenso schnell weiterentwickeln. Fitzgerald wies auf die Bedeutung einer modularen Infrastruktur und flexiblen Datenarchitekturen hin, die eine schnelle Entscheidungsfindung und kontinuierliche Verfeinerung unterstützen. Institutionen, die sich nicht in Echtzeit anpassen können, laufen Gefahr, ins Hintertreffen zu geraten.

Fitzgerald betonte die erforderliche Steadiness, um voranzukommen. „Geringe Reibung, geringe Interferenz, sehr hohe Präzision“, beschrieb er die Requirements, die Institutionen erfüllen müssen. „Wenn das nicht deine drei sind, wirst du ziemlich weit zurückliegen.“