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E-Commerce

Bonprix will Online-Shoppen mithilfe künstlicher Intelligenz sicherer machen

Der Modeanbieter hat ein eigenes, auf künstlicher Intelligenz basiertes Fraud-Detection-Modell zur Verhinderung von Online-Betrug entwickelt.

Betrugsprävention bei Bonprix: Mithilfe des KI-gestützten Fraud Detection will der Modeanbieter Betrugsversuche künftig früher erkennen.

Das internationale Modeunternehmen der Otto Group setzt nach eigenen Angaben seit Jahren auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) bei der Analyse und Steuerung komplexer Daten. Neben Anwendungen für die Größenberatung und Sortimentsplanung profitiert nun auch die Betrugsprävention von der lernfähigen Technologie: Wie Bonprix mitteilt, hat das Unternehmen ein eigenes, KI-basiertes Fraud-Detection-Modell zur Verhinderung von Online-Betrug entwickelt.

„Der Onlinehandel steht aktuell vor der Herausforderung, den Einkaufsvorgang im Webshop betrugssicher zu gestalten und dabei gleichzeitig einen umfassenden Service, schnelle Abläufe und eine breite Auswahl an Zahlungsoptionen zu bieten“, erklärt Marco Annen, Leiter der Abteilung Credit and Payment bei Bonprix und mitverantwortlich für die Betrugsprävention.

Prüfprozess basiert auf einem Drei-Säulen-Modell

Um Betrugsversuche rechtzeitig zu erkennen, hat Bonprix einen ganzheitlichen Prüfprozess etabliert, bei dem drei Säulen zum Tragen kommen:

  • der Einsatz der Software Risk Ident der Otto Group
  • der Einsatz eines internen Spezialisten-Teams, das mögliche Betrugsversuche prüft
  • und seit 2019 zusätzlich das selbst entwickelte Fraud-Detection-Modell, das auf künstlicher Intelligenz beruht

Alle Prüfungen zur Betrugsprävention finden laut Angaben in strenger Anwendung der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) statt.

Die Risk-Ident-Software prüft Transaktionen auf der Basis von analytisch optimierten statischen und dynamischen Regeln. Diese gründen meist auf Device-, Geo- und Transaktionsdaten sowie menschlichen Erfahrungen. Zusätzlich erfasst Bonprix jetzt auch das User-Verhalten bei einer Shoppingsession, das viel über eine Betrugsabsicht erkennen lässt – und zwar mit dem eigens entwickelten Fraud-Detection-Modell.

Genau hier setzen die Machine-Learning-Verfahren des Fraud-Detection-Modells an – sie sind hochflexibel, selbstlernend und imstande, komplexe Muster in Shoppingsessions zu erkennen, die auf einen Betrugsversuch hinweisen. Diese Muster bestehen aus unzähligen Attributen, die erst miteinander verknüpft einen Betrugsverdacht ergeben.

Corona-Jahr 2020 als Herausforderung für das Machine-Learning-Modell

Eine erste Version des Fraud-Detection-Modells ging im März 2019 in Deutschland, Österreich und Norwegen an den Start und wurde zunächst mit einer großen Grunddatenmenge an historischen, als betrugsverdächtig geprüften Kaufvorgängen antrainiert. Nach einem halben Jahr der Testphase wurde das Modell durch ein regelmäßiges Re-Training mit aktuellen Daten weiterentwickelt: Die Identifizierung auffälliger Muster und Anpassung des Modells mithilfe optimierter Parameter passiert seitdem automatisch.

Die Lern- und Weiterentwicklungsfähigkeit des Fraud-Detection-Modells wurde mit der eintretenden Corona-Pandemie im vergangenen Frühjahr noch einmal auf die Probe gestellt: Das generelle Surf-, Klick- und Kaufverhalten der Nutzerinnen und Nutzer im Onlineshop veränderte sich derart, dass die bisher als betrugsverdächtig erkannten Muster überlagert wurden. Dank seiner hohen Adaptionsfähigkeit konnte das Modell schnell und effizient an die neuen Rahmenbedingungen angepasst werden.

Verdächtige Transaktionen im fünfstelligen Bereich

Trotz des hohen Automatisierungsgrades bleibt der Mensch auch hier der wichtigste Faktor für den Erfolg. Denn die Leistungsfähigkeit und Qualität des Modells hängen maßgeblich von den Bewertungen der Mitarbeitenden in den spezialisierten Teams ab, die jeden als betrugsverdächtig eingestuften Vorgang weiterhin manuell prüfen.

„Wir sind mit den bisherigen Ergebnissen des Fraud-Detection-Modells sehr zufrieden. Seit Projektbeginn wurden mithilfe des Tools Transaktionen im fünfstelligen Bereich als betrugsverdächtig erkannt und mehrere tausend davon nach abschließender Prüfung durch unsere internen Teams gesperrt. 12 bis 15 Prozent der Fälle wären ohne Fraud Detection gar nicht erst entdeckt worden“, so Markus Fuchshofen, verantwortlicher Geschäftsführer für E-Commerce-Management, Vertrieb Inland und Marke bei Bonprix. „Einen nächsten wichtigen Weiterentwicklungsschritt sehen wir in der Betrugserkennung in Echtzeit.“

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