Wenn es um den digitalen Handel geht, sind sich Zahler und Unternehmen über eines im Klaren: Sie wollen, dass der Checkout schnell, sicher und einfach ist.
Aber auch wenn es toll klingt, auf „Bezahlen“ zu klicken und weiterzumachen, ist es in der Praxis selten so reibungslos. Reibungsverluste an der Kasse – die gefürchteten Verzögerungen, Pannen und Zahlungshürden – frustrieren weiterhin eifrige Käufer, die einfach nur ihren Einkauf abschließen und mit ihrem Tag weitermachen möchten.
Ein Hauptschuldiger? Zahlungssicherheitsprotokolle, die nicht gerade benutzerfreundlich sind. Klar, Käufer wollen Schutz, aber sie wollen auch Geschwindigkeit. Mehrstufige Verifizierungen, lange Zahlungsformulare und veraltete CAPTCHAs können sich eher wie ein Hindernisparcours als wie ein Einkauf anfühlen.
Vor diesem Hintergrund werden Tender-Linked-Signale – dynamische, anpassbare Datenpunkte wie Gerätetyp, Standort und Verhalten, die zur Überprüfung von Transaktionen in ein Netzwerk integriert werden – zunehmend als entscheidend für die Zukunft sicherer, nahtloser Zahlungen erkannt.
Im Gegensatz zu herkömmlichen starren Formen der Authentifizierung bieten Tender-Linked-Signale eine versatile und dennoch leistungsstarke Sicherheitsebene, indem sie auf Verhaltens-, Umgebungs- und Kontextdaten in Echtzeit zurückgreifen, die dabei helfen, Betrug zu erkennen und zu verhindern, bevor er auftritt.
Und sie tun dies zunehmend mithilfe von Modellen der künstlichen Intelligenz (KI), die Endbenutzeraktionen von der ersten Anmeldung bis zum Bezahlen analysieren können.
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Sicherheit und Benutzererfahrung in Einklang bringen
Herkömmliche Sicherheitsmaßnahmen wie OTPs oder {Hardware}-Token beeinträchtigen häufig das Benutzererlebnis. Das Warten auf eine Textnachricht oder die Verwendung eines separaten Token-Geräts für jede Transaktion erhöht beispielsweise die Reibung.
„Etwa 27 % der Warenkörbe werden abgebrochen, weil der Prozess fehlerhaft ist zu komplex und langsam“, Jennifer MarrinerGovernment Vice President für globale Akzeptanzlösungen bei MasterCardsagte PYMNTS und stellte fest, dass für Händler jeder verlassene Einkaufswagen eine verpasste Probability darstellt, was die Notwendigkeit rationalisierter Prozesse unterstreicht, die die Konversionsraten ohne Kompromisse verbessern Sicherheit.
Tender-Linked-Signale hingegen bewerten die Benutzerabsicht durch die Analyse des natürlichen Verhaltens und integrieren die Sicherheit nahtlos in den Zahlungsfluss, indem sie eine Hintergrundüberprüfungsebene erstellen, die ohne die ausdrückliche Beteiligung des Benutzers funktioniert.
Dieser Ansatz ermöglicht eine Echtzeitbewertung des potenziellen Betrugsrisikos, ohne dass vom Benutzer zusätzliche Aktionen verlangt werden, und gewährleistet ein reibungsloses Erlebnis durch die Schaffung eines Sicherheitsnetzes, das sowohl für Betrüger schwerer zu manipulieren als auch für legitime Benutzer einfacher zu navigieren ist. Wenn beispielsweise eine Transaktion außerhalb des typischen geografischen Gebiets eines Benutzers stattfindet oder das Muster seiner Eingaben von der Norm abweicht, kann das System sie zur weiteren Überprüfung markieren, ohne dass es für den Benutzer zu Reibungsverlusten kommt.
Durch die Verknüpfung dieser Datenpunkte mit früheren Verhaltensweisen und Kontextfaktoren können Zahlungsplattformen Anomalien genauer erkennen und die Abhängigkeit von statischen Passwörtern oder PINs verringern, die anfällig für Kompromittierungen sind.
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Wie KI-Systeme das Kontextbewusstsein für die Sicherheit optimieren
KI spielt eine Rolle in der Wirksamkeit und Akzeptanz von Tender-Linked-Signalen, wodurch diese dynamischen Sicherheitsmaßnahmen intelligenter und reaktionsfähiger auf Echtzeitbedrohungen werden. Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen für maschinelles Lernen kann KI große Mengen kontextbezogener Daten – wie Gerätetyp, Standort, Zeitpunkt des Zugriffs und Verhaltensmuster – durchsuchen, um Anomalien zu erkennen und Transaktionen präzise zu validieren.
„KI, maschinelles Lernen und die Modellierung großer Sprachen werden uns besser helfen Betrug bekämpfen indem wir die Betrugserkennung präziser machen und uns gleichzeitig anpassungsfähiger an die neuen Bedrohungen erweisen“, Max SpivakovskySenior Director für Strategie und Betrieb, globales Zahlungsrisikomanagement und Onboarding bei Galileisagte PYMNTS.
Eine der größten Herausforderungen bei der Zahlungssicherheit besteht darin, das Bedürfnis nach Geschwindigkeit mit dem Bedürfnis nach Sicherheit in Einklang zu bringen. KI-gestützte, weich verknüpfte Signale können das Risiko in Echtzeit bewerten, ohne den Transaktionsprozess mit zusätzlicher Latenz zu versehen. Durch die sofortige Analyse von Hunderten von Datenpunkten kann die KI in Sekundenbruchteilen entscheiden, ob eine Transaktion genehmigt, markiert oder blockiert werden soll.
„Wir mussten von Anfang an umdenken zermahlenwie wir Sicherheit gestalten“, MasterCard Chief Product Officer Jörn Lambert sagte PYMNTS TV.
KI zeichnet sich durch die Erkennung von Ausreißern in großen Datensätzen aus und eignet sich daher ideally suited für die Erkennung von Anomalien über mehrere Transaktionen und Konten hinweg. Für Zahlungsanbieter, die Tausende von Transaktionen professional Minute verarbeiten, kann KI potenziell betrügerische Aktivitäten anhand subtiler Indikatoren erkennen, die manuell oder mit regelbasierten Systemen allein nur schwer zu erkennen wären.
Letztendlich ermöglicht KI die Tender-Hyperlink-Signale, um Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit in Einklang zu bringen. Bei Aktivitäten mit geringem Risiko kann KI ein reibungsloses Erlebnis gewährleisten, indem redundante Sicherheitsprüfungen reduziert werden, während Transaktionen mit hohem Risiko für eine zusätzliche Prüfung gekennzeichnet werden können, ohne den Benutzer übermäßig zu belästigen. Diese Anpassungsfähigkeit verbessert nicht nur die Sicherheit, sondern erhöht auch die Benutzerzufriedenheit.
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