Der Online-Handel ist äußerst bequem, das gilt allerdings auch für Kriminelle. Mit erschwindelten und gestohlenen Kreditkartendaten verursachen Gauner bei Online-Händlern einen Schaden von jährlich 25 Milliarden Euro, sagt Max Laemmle, Chef des deutsch-israelischen Start-ups Fraugster. Fraugster hat daher einen Algorithmus entwickelt, der betrügerische Online-Zahlungen erkennen und blockieren soll - künstliche Intelligenz soll also Betrüger von normalen Kunden unterscheiden.
Innerhalb von Millisekunden werden mehr als 2500 Datenpunkte abgefragt
Aber kein System ist vollkommen, auch das des 2014 gegründeten Berliner Start-ups nicht. Deshalb geben die Jungunternehmer eine Garantie: Wenn das System eine Transaktion als unbedenklich durchwinkt und es dennoch doch zu einem Zahlungsausfall kommt, übernimmt das Unternehmen die Kosten.
Um das Versprechen einlösen zu können hat die Firma eine Versicherung bei dem weltweit größten Rückversicherer Munich Re abgeschlossen. "Munich Re deckt als Versicherer einen Großteil des Schadens", bestätigt ein Sprecher. Die Police greift, wenn der Algorithmus bei der Betrugserkennung versagt.
Der potenzielle Markt für das Unternehmen ist gigantisch. Denn zusätzlich zu den 25 Milliarden Euro direktem Schaden kommen noch etwa 400 Milliarden Euro an entgangenem Umsatz. Gängige Systeme zur Betrugsbekämpfung arbeiten meist nicht fein genug und blockieren auch zulässige Zahlungen - der Kaufvorgang wird dann abgebrochen. Max Laemmle ist überzeugt, dass sein über drei Jahre an Tausenden Transaktionen trainierter Algorithmus präziser arbeitet. Das Fraugster-System fragt innerhalb von Millisekunden mehr als 2500 Datenpunkte ab und entscheidet dann, ob eine Transaktion glaubwürdig ist oder nicht, sagt der Unternehmer.
So prüft Fraugster zum Beispiel, ob ein Bestellvorgang tatsächlich in dem Land angestoßen wurde, für das die IP-Adresse steht. Das ist wichtig, denn längst gibt es Programme, mit denen selbst Laien ganz einfach vortäuschen können, dass sie sich in einem Land ihrer Wahl befinden.
Hinweise auf eine betrügerische Online-Zahlung können außerdem sein, wenn sich der Name des Karteninhabers nicht in der angegebenen E-Mail-Adresse wiederfindet oder wenn der Warenkorb auffällig ist, sagt Laemmle. Geht etwa ein Auftrag für ein Dutzend modellgleiche iPhones ein, wäre das verdächtig.