MÜNCHEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Branchenanalysten warnen: Ein wachsender Anteil von Betrugsfällen im E-Commerce wird nicht von klassischen Tätern mit gestohlenen Identitäten verursacht, sondern von scheinbar „echten“ Kunden. Eine Analyse von LexisNexis Risk Solutions stützt sich auf 116 Milliarden Transaktionen und zeigt regionale Unterschiede, etwa eine Quote von knapp 52 Prozent in Europa. Für Händler wird die Beweislast damit noch schwieriger, insbesondere bei Rückerstattungen und Reklamationen. Gleichzeitig verlagern sich Banden teils auf neue Angriffspunkte, während Unternehmen ihre Betrugserkennung stärker in Richtung App- und Mobilsignale ausbauen müssen.
Der Online-Handel erlebt derzeit nicht nur steigende Umsätze, sondern auch eine spürbare Verschärfung bei Betrug. Besonders auffällig ist dabei ein Muster, das man in der Risiko- und Betrugsprävention lange unterschätzt hat: Ein wachsender Teil der Fraud-Fälle kommt aus „first party“-Konstellationen, also scheinbar legitimen Kundinnen und Kunden, die gegen das Unternehmen vorgehen. Wie Branchenexperten unter Verweis auf eine aktuelle Analyse des US-Cybersicherheits- und Risk-Intelligence-Anbieters LexisNexis Risk Solutions berichten, verstärken Konjunkturdruck und organisierte Kriminalität diesen Effekt. Der Hebel: Banden rekrutieren gezielt Menschen, die beim Online-Shopping betrügen oder ihre Identität zur Verfügung stellen.
Technisch betrachtet liefert die Untersuchung eine Art empirische Grundlage dafür, wie sich Betrug in Transaktionsströmen abbildet. LexisNexis Risk Solutions betreibt demnach ein „Digital Identity Network“, das zur Prüfung von Online-Identitäten und -Einkäufen eingesetzt wird. Grundlage der Auswertung seien 116 Milliarden Transaktionen im vergangenen Jahr gewesen. Entscheidend ist die Interpretation: Wenn echte Kunden als Täter auftreten, verschwimmen klassische Indikatoren. Viele Betrugsmodelle, die stark auf Anomalien bei neuen Accounts oder eindeutig gestohlenen Identitäten beruhen, stoßen an Grenzen, sobald ein Täter „normal“ wirkt, über legitime Zugangsdaten verfügt und nur gezielt im Checkout oder bei Rückerstattungen manipuliert.
Die Verteilung der Fälle zeigt zudem, dass das Problem keineswegs homogen ist. Echte Kunden machten demnach 2025 weltweit 38,8 Prozent aller Betrugsfälle aus, knapp zwei Prozentpunkte mehr als im Vorjahr. In Europa liegt der Anteil sogenannter first party-Betrugsfälle laut Analyse inzwischen bei knapp 52 Prozent. Damit wird eine Entwicklung plausibel, die viele Händler aus dem Tagesgeschäft kennen: Nicht jeder Betrugsfall ist ein „Identitätsdiebstahl-Fall“. Vielmehr wird der Betrug zunehmend „aus dem Betrieb heraus“ orchestriert, etwa über bezahlte Rekrutierung, was den sozialen und prozessualen Aufwand für Händler erhöht. Vergleichbar sind hier Strategien, die auch Anbieter wie Experian oder TransUnion in ihren Fraud-Analytics-Angeboten adressieren, allerdings jeweils mit unterschiedlicher Schwerpunktsetzung.
Ein weiterer Faktor ist die Incentivierung durch die Tätergruppen. Wie Jason Lane-Sellers, Cyberbetrugsexperte bei LexisNexis Risk Solutions, in einem Interview sinngemäß erklärt, suchen manche Menschen in Krisenzeiten selbst nach Betrugsmöglichkeiten, während Gruppen andere gezielt ansprechen – etwa Personen mit schlechter Bonität oder Studierende. Die Rekrutierung läuft demnach darüber, dass Täter den angeworbenen Personen eine Art extra Entlohnung bieten und sie durch das Vorgehen „einweisen“. Für den Online-Handel bedeutet das: Risiko-Modelle müssen stärker zwischen „unabsichtlicher Beteiligung“ und „vorsätzlichem Missbrauch“ unterscheiden. Genau an dieser Stelle entsteht oft der Konflikt mit dem Kundenservice, weil das Verhalten im System plausibel erscheint, der Kontext jedoch betrügerisch ist.
Auch in Deutschland scheint die Masche angekommen zu sein. Ein Sprecher des E-Commerce-Verbands BEVH bestätigt laut Berichten, dass etwa Studenten oder Rentner für Betrugsmaschen angeworben werden können und viele Beteiligte nicht wissen, dass sie Teil eines Plans sind. Ebenso verweist Bernd Ohlmann, Sprecher des Handelsverbands Bayern (HBE), auf ein erhebliches, wachsendes Risiko: Online-Handel boomt, und damit lockt das Umfeld auch jene, die sich „vom Kuchen ein Stück“ nehmen wollen – nicht nur legal. Typisch sei zudem ein Vorgehen über „auf Rechnung“ oder Kredit, bei dem bestellte Ware nicht bezahlt oder als „nicht bestellt“ reklamiert wird. Solche Fälle sind forensisch anspruchsvoll, weil sie weniger nach „technischem Anmeldebetrug“ aussehen, sondern nach einem Streit über Leistungserbringung und Erwartungskonformität.
Spürbar wird der Zusammenhang zwischen Handel und Finanzierung auch bei den Zahlungs- und Kreditprodukten. Wie der Experte erläutert, wirbt die Finanzbranche teils mit günstigen Kreditoptionen, die Hürden senken: Beispielsweise sei es möglich, teure Mobiltelefone mit einem Zwei-Jahres-Kreditvertrag ohne Anzahlung zu bestellen. Besonders große Auswirkungen sieht die Analyse bei „Buy now pay later“ sowie Ein- oder Zwei-Jahres-Kreditverträgen. Für Unternehmen ist das ein strategischer Hinweis: Betrugsprävention ist nicht nur Checkout-Logik, sondern hängt an Partnern, Produktdesign und Credit-Risk-Entscheidungen. Historisch kann man hier an frühere Wellen des Payment-Fraud anknüpfen: Als Anbieter neue Zahlungswege einführten, verschoben sich die Angriffspunkte fast immer in Richtung der jeweils bequemsten Pfade.
Für die Abwehr wird die Beweislast zum zentralen Engpass. Wie Lane-Sellers betont, kommt es häufig vor, dass unehrliche Käufer Rückzahlungen für angeblich nicht gelieferte Ware anfordern. Sobald ein Unternehmen nicht nachweisen kann, dass der Kunde vorsätzlich betrogen hat, sei es sehr schwierig, entsprechende Ansprüche anzufechten. Ohlmann verweist darauf, dass die Beweislast beim Händler liegt; in der Praxis taucht die erschwindelte Ware anschließend oft wieder im Online-Handel auf, teils als wiederverkaufte Bestände. Ergänzend ist wichtig: Die Zunahme „first party“-Betrugsfälle heißt nicht automatisch, dass klassische Identitätsdiebstahl- oder Account-Takeover-Angriffe verschwinden. Vielmehr verlagern sich Banden in manchen Fällen wieder stärker auf Desktop-basierte Angriffe gegen Endgeräte, was die Modellierung von Kontextsignalen erfordert.
Der Ausblick für Technik- und Produktteams liegt damit klar auf der Hand: Unternehmen sollten in Apps für Mobilgeräte mehr Sicherheits- und Verhaltenssignale auslesen, um bessere Sicherheitsprofile zur Betrugsdetektion zu erstellen. Der Kerngedanke: Während Kunden möglicherweise glauben, Desktop-Computer seien für höhere Transaktionen sicherer, liegen in Mobile-Kontexten oft zusätzliche Datenpunkte vor, etwa rund um Gerät, Session, App-Integrität und Interaktionsmuster. Gleichzeitig ist das Thema regulatorisch sensibel: Gerade bei datengetriebenen Modellen müssen Unternehmen Datenschutzanforderungen aus der DSGVO beachten, Nutzerdaten minimieren und für Transparenz sorgen, insbesondere wenn Verhaltenssignale für Fraud-Scoring genutzt werden. Für die nächsten Monate ist zu erwarten, dass KI-gestützte Risikoanalysen stärker in Richtung „contextual fraud“ gehen und mit Zahlungsdienstleistern, Identitätsdaten und Prozessnachweisen enger verzahnt werden.
Für Marktplätze, Payment-Provider und Händlerpartnerschaften ergibt sich daraus ein unmittelbarer Wettbewerbshebel. Wer seine Prozesse so gestaltet, dass er nicht nur Muster in Transaktionen erkennt, sondern auch schneller und belastbarer zwischen unabsichtlicher Beteiligung und Vorsatz unterscheiden kann, reduziert teure Rückabwicklungen. Branchenüblich ist, dass Anbieter wie Sift und Riskified ähnliche Datenlandschaften zur Fraud-Prävention nutzen, allerdings mit unterschiedlichen Modellansätzen und Integrationspfaden. Für Entwickler bedeutet das vor allem: Observability und Modell-Governance werden wichtiger, weil sich Betrugsstrategien laufend anpassen. Technisch wird der Trend wahrscheinlich zu hybriden Ansätzen führen, die regelbasierte Prüfungen, Verhaltenssignale und lernende Modelle kombinieren – mit klaren Auditierbarkeits- und Datenschutzleitplanken.
💳 Amazon-Kreditkarte mit 2.000 Euro Limit bestellen!
🔥 Heutige Hot Deals bei Amazon: Bis zu 80% Rabatte!
🎉 Amazon Haul-Store für absolute Schnäppchenjäger!
- ★ 23-stufiges KI-Go-Training – Für Spieler mit Grundkenntnissen der Regeln – Entwickelt als intelligenter Trainingspartner passt sich die KI Spielern von 18K bis 9D an. Ideal für alle, die die Grundregeln bereits beherrschen und ihr Spiel verbessern möchten.
- IHR EMOTIONALER AI-BEGLEITER: Eiliko ist mehr als nur ein Anhänger, es ist ein charismatischer KI-Freund. Mit einem dynamischen LED-Bildschirm, der eine Vielzahl von animierten Gesichtern und Ausdrucksformen anzeigt, reagiert er auf Ihre Interaktionen mit einzigartiger Persönlichkeit und Charme.
- 【MEHR LEBEN FÜR DEINEN SCHREIBTISCH】 Lerne Eilik kennen – deinen kleinen Roboter-Freund mit Persönlichkeit. Mit liebevollen Animationen, ausdrucksstarken Reaktionen und spielerischen Interaktionen bringt Eilik mehr Freude in deinen Alltag. Ob auf dem Schreibtisch, im Büro oder am Nachttisch – Eilik wird schnell zu einem vertrauten Begleiter für besondere Momente.
- 【XL-Größe für gedeihende Pflanzen】Geben Sie Ihren Pflanzen den Raum, den sie verdienen! Unser verbessertes, großes 13,7 cm großes Design bietet Platz für Pflanzen mit einem Durchmesser von bis zu 8,9 cm und damit deutlich mehr Platz für Wurzelwachstum und Pflanzengesundheit im Vergleich zu kleineren, veralteten Modellen. Die Produktabmessungen betragen 13,6 x 13,6 x 13,2 cm und das Gerät wiegt nur 355 g.
- V28 Update - JETZT MIT NEUEN FUNKTIONEN! Als Reaktion auf das Ladeproblem von Loona haben wir das automatische Aufladen 2.0 verbessert. Diese Optimierung hilft Loona, die Ladewege in verschiedenen Szenarien zu erkennen und anzupassen, um die Erfolgsquote beim automatischen Aufladen zu erhöhen. Mobile Hotspots können sich mit Loona verbinden und überwinden WLAN-Einschränkungen, sodass Sie jederzeit und überall mit Loona interagieren können.
- Die besten Bücher rund um KI & Robotik!
- Die besten KI-News kostenlos per eMail erhalten!
- Zur Startseite von IT BOLTWISE® für aktuelle KI-News!
- IT BOLTWISE® kostenlos auf Patreon unterstützen!
- Aktuelle KI-Jobs auf StepStone finden und bewerben!
- Künstliche Intelligenz: Dem Menschen überlegen – wie KI uns rettet und bedroht | Der Neurowissenschaftler, Psychiater und SPIEGEL-Bestsellerautor von »Digitale Demenz«
Du hast einen wertvollen Beitrag oder Kommentar zum Artikel "Betrug im Online-Handel: 38,8% der Fälle stammen von echten Kunden" für unsere Leser?
#Sophos
#AmazonPrime
#Bestseller
Es werden alle Kommentare moderiert!
Für eine offene Diskussion behalten wir uns vor, jeden Kommentar zu löschen, der nicht direkt auf das Thema abzielt oder nur den Zweck hat, Leser oder Autoren herabzuwürdigen.
Wir möchten, dass respektvoll miteinander kommuniziert wird, so als ob die Diskussion mit real anwesenden Personen geführt wird. Dies machen wir für den Großteil unserer Leser, der sachlich und konstruktiv über ein Thema sprechen möchte.
Du willst nichts verpassen?
Du möchtest über ähnliche News und Beiträge wie "Betrug im Online-Handel: 38,8% der Fälle stammen von echten Kunden" informiert werden? Neben der E-Mail-Benachrichtigung habt ihr auch die Möglichkeit, den Feed dieses Beitrags zu abonnieren. Wer natürlich alles lesen möchte, der sollte den RSS-Hauptfeed oder IT BOLTWISE® bei Google News wie auch bei Bing News abonnieren.
Nutze die Google-Suchmaschine für eine weitere Themenrecherche: »Betrug im Online-Handel: 38,8% der Fälle stammen von echten Kunden« bei Google Deutschland suchen, bei Bing oder Google News!