Bonprix setzt KI gegen Onlinebetrug ein

Modeversender Bonprix verfolgt derzeit eine Innovationsstrategie, vor deren Hintergrund der Konzern seine Services und technologischen Prozesse weiterentwickelt. Nicht nur das Onlineshopping-Erlebnis soll durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) verbessert werden, sondern auch die Geschäftsabläufe im Hintergrund. Nun optimiert die KI auch die Betrugsprävention von Bonprix .

Um Betrugsversuche rechtzeitig zu erkennen, setzt das Unternehmen auf einen ganzheitlichen Prüfprozess, der aus drei Säulen besteht:
1. dem Einsatz der Software Risk Ident der Otto Group,
2. einem internen Spezialisten-Team, das mögliche Betrugsversuche prüft und
3. einem selbst entwickeltes Fraud Detection Modell:

Die Risk Ident Software prüft Transaktionen auf der Basis von analytisch optimierten Regeln. Diese gründen auf Device-, Geo- und Transaktionsdaten sowie menschlichen Erfahrungen, da das User- Verhalten bei einer Shoppingsession viel über eine Betrugsabsicht verrät. Hier setzen die Machine Learning Verfahren des Fraud Detection Modells an - sie sind selbstlernend und erkennen komplexe Muster in Shoppingsessions, die auf einen Betrugsversuch hinweisen. Diese Muster bestehen aus unzähligen Attributen, die erst miteinander verknüpft einen Betrugsverdacht ergeben.

Eine erste Version des Fraud Detection Modells ging im März 2019 in Deutschland, Österreich und Norwegen an den Start und wurde zunächst mit einer 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. Seitdem passiert die Identifizierung auffälliger Muster und Anpassung des Modells mithilfe optimierter Parameter automatisch.

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

Trotz des hohen Automatisierungsgrades bleibt der Mensch der wichtigste Erfolgsfaktor bei der Betrugsprävention. Die Leistungsfähigkeit und die Qualität des Modells hängen von den Bewertungen der Mitarbeitenden in sezialisierten Teams ab, die jeden als betrugsverdächtig eingestuften Vorgang weiterhin manuell prüfen.

"Wir sind mit den bisherigen Ergebnissen des Fraud Detection Modells sehr zufrieden", berichtet Markus Fuchshofen, verantwortlicher Geschäftsführer für E-Commerce Management, Vertrieb Inland und Marke bei bonprix. "Seit Projektbeginn wurden mit Hilfe 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. Einen nächsten wichtigen Weiterentwicklungsschritt sehen wir in der Betrugserkennung in Echtzeit."