"Wir sind schneller als die Betrüger"

Antonia Wickel, Data Scientist beim IT-Experten Cards & Systems, im Interview über die neuesten Business Intelligence-Methoden zur Betrugsprävention in Unternehmen.

LEADERSNET: Was versteckt sich alles hinter dem Begriff "Fraud Prevention"?

Wickel: Es geht dabei um das Aufspüren von Schwachstellen im Unternehmen, die Betrüger für sich nutzen. Und wir sind einfach schneller als die Betrüger. Mit einem ausgeklügelten Analyseprozess unterstützen wir Unternehmen darin, diese Schlupflöcher vor den Betrügern zu finden und rechtzeitig zu schließen. Kriminelle suchen gezielt nach solchen Sicherheitslücken, um mit geringem Aufwand möglichst viel zu erreichen.

LEADERSNET: Welche Arten von Schlupflöchern gibt es da?

Wickel: Das ist ein weites Feld, es reicht von Nachlässigkeiten in Ablaufprozessen, wie beispielsweise der Aufbewahrung von Gutscheinen außerhalb der Kassenverwaltung bis hin zu Betrügereien mit Daten.

LEADERSNET: Wer betrügt am meisten?

Wickel: Das können alle Stakeholder sein. Bei Kunden geht es dabei oft um vorsätzlich nicht bezahlte Rechnungen oder ungerechtfertigte Reklamationsausnützung. Im Unternehmen selbst, reicht die Palette vom Warenschwund, über Unregelmäßigkeiten bei der Warenannahme bis hin zu betrügerischen Kassatransaktionen.

LEADERSNET: Wo droht die meiste Gefahr?

Wickel: Meistens geht es ums Geld. Kreditkartenbetrug ist an der Tagesordnung. Dieses Angriffsziel ist den meisten Unternehmen sehr bewusst und entsprechend wird darauf viel Augenmerk gelegt. Etablierte Bezahlsystems sind meist sowohl online als auch im stationären Bereich recht gut geschützt. Anders schaut es aus, wenn es sich nicht direkt um Geld handelt oder die einzelnen ergaunerten Beträge sehr klein sind. Da gibt es oft noch viel Potenzial für Betrügereien. Das kann beispielsweise eine betrügerische Verwendung von Kunden- oder Gutscheinkarten sein.

LEADERSNET: Und wie hoch ist die Bereitschaft der Unternehmen, die Schwachstellen aufzudecken?

Wickel: Wie gesagt, bei gängigen Bezahlsystemen ist sie sehr hoch. Ansonsten handeln die Unternehmen meistens erst, wenn etwas passiert ist. Wenn interne Abläufe nicht im System erfasst sind, fallen Unregelmäßigkeiten oft lange nicht auf.

LEADERSNET: Welche Methoden zur Prävention wendet Cards & Systems an?

Wickel: Wir setzen auf modernste Data Science-Anwendungen, die Auffälligkeiten in Abläufen in allen Unternehmensbereichen sehr rasch sichtbar machen. Ganz wichtig ist es dabei, dass alle wesentlichen Prozesse in die tourlichen Reportings aufgenommen werden.

LEADERSNET: Was ist daran besser, als an den bisherigen Methoden?

Wickel: Aktuell wird oft noch mit sogenannten Regelsets gearbeitet. Auf Basis von vorher festgelegten Regeln, schlägt das System an, wenn es Auffälligkeiten bei den Daten erkennt. Kreditkartenfirmen setzen diese Regeln beispielsweise ein, wenn Zahlungen nicht ins bisher gewohnte Muster der Einkäufe passen, entweder vom Betrag her oder auch vom Ort des Händlers bzw. des Kunden. Wenn das bei einer Transaktion der Fall ist, fragt die Kreditkartengesellschaft meist persönlich nach, ob die Zahlung vom Käufer selbst veranlasst wurde. Manchmal hat der Karteninhaber den Einkauf tatsächlich nicht getätigt, aber eben nicht immer. Die Trefferwahrscheinlichkeit ist sehr ungenau. Diese Fälle verursachen natürlich auch immer einen zusätzlichen Personalaufwand im Unternehmen. Die von uns eingesetzten Data Science Methoden sind wesentlich exakter und laufen automatisierter. Und wir spüren mit Hilfe von Algorithmen neue Betrugsmuster auf. In diesem dynamischen und lernenden Prozess werden die Algorithmen permanent verfeinert und angepasst. So können wir Betrugsmuster viel exakter einschätzen und die potenziellen Betrugsfälle früher eruieren.

LEADERSNET: Und gibt es darüber hinaus noch Vorteile?

Wickel: Einige. Unsere Methoden sparen definitiv Zeit im Unternehmen. Es werden weniger personelle Kapazitäten für das händische Nachbearbeiten von möglichen Betrugsfällen benötigt. Kurz gesagt, es ist mittelfristig viel kostengünstiger und effektiver auf Data Science-Methoden zur Betrugsprävention zu setzen.

www.cardsys.at

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