BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Betrugsfälle im Online-Handel nehmen nicht nur bei gestohlenen Identitäten zu: Immer häufiger nutzen Betrüger echte Kunden als „first party“-Träger für Rückbuchungen, Nichtlieferungen oder unbezahlte Kredite. Laut einer Auswertung mit 116 Milliarden Transaktionen steigt der Anteil solcher Fälle weltweit auf 38,8 Prozent, in Europa sogar auf rund 52 Prozent. Für Händler und Finanzdienstleister verschiebt sich damit die Herausforderung von der reinen Account-Absicherung hin zu robusten Risiko- und Beweisketten. Gleichzeitig entsteht Druck, Betrugsprävention stärker mobil und datengetrieben aufzubauen, um Shareholder Value langfristig zu stabilisieren.
Online-Shops wachsen weiter – und mit ihnen wächst ein anderes Muster des Betrugs: Nicht unbedingt gestohlene Logins oder gekaperte Identitäten sind das zentrale Problem, sondern Fälle, in denen Betrogene selbst als scheinbar „legitime“ Käufer auftreten. Genau diese Verschiebung macht aktuellen Untersuchungen zufolge in Europa besonders zu schaffen. Für Unternehmen bedeutet das: klassische Maßnahmen gegen Account-Diebstahl greifen zwar weiterhin, reichen aber allein nicht aus, um Rückbuchungen, Nichtlieferungen oder unbezahlte Kreditverträge zuverlässig abzufedern. Gleichzeitig geraten Investoren stärker in den Fokus, weil sich Betrugsquoten direkt auf Marge, Zahlungsabwicklung und Compliance-Risiken auswirken können.
Technisch betrachtet beginnt die Herausforderung meist bereits in der Identitäts- und Risikobewertung am Zahlungs- und Checkout-Punkt. In der beschriebenen Studie bildet ein „Digital Identity Network“ eine breite Transaktionsbasis, um Online-Identitäten sowie Einkaufsverhalten zu verifizieren. Die Datengrundlage umfasst 116 Milliarden Transaktionen aus dem vergangenen Jahr. Entscheidend ist dabei nicht nur die Frage, ob eine Person „echt“ ist, sondern ob das Einkaufs- und Zahlungsprofil konsistent, plausibel und vor allem betrugstypisch ist. Das kann Signale aus Device-Fingerprinting, Zahlungsfluss-Historien, Liefer- und Retourenmuster sowie Verhaltensmetriken einschließen, die im Hintergrund ein Risiko-Scoring speisen.
Die Zahlen untermauern die Dringlichkeit: Weltweit machten im Jahr 2025 echte Kunden 38,8 Prozent aller Betrugsfälle aus – ein Anstieg um knapp zwei Prozentpunkte gegenüber dem Vorjahr. In Europa liegt der Anteil solcher „first party“-Betrugsfälle sogar bei nahezu 52 Prozent. Besonders riskant ist der Kontext, in dem Betrüger rekrutieren: wirtschaftliche Unsicherheit schafft, so Branchenexperten, bei manchen Menschen die Motivation, auf schnelle Geldangebote einzugehen. Dabei werden häufig Zielgruppen angesprochen, die weniger Erfahrung mit Betrugsmechaniken haben oder finanziell unter Druck stehen, etwa Studierende oder Personen mit eingeschränkter Bonität. Die Täter profitieren davon, dass die Beweise zunächst „aus Sicht des Händlers“ wie normale Käufe aussehen.
Auch der deutsche Markt spürt den Effekt. Einsprecher aus der E-Commerce-Branche berichten, dass Studenten und Rentner teils gezielt angeworben werden, um Daten bereitzustellen oder Verträge im Rahmen betrügerischer Maschen abzuschließen. In der Praxis entstehen daraus häufig Konstellationen, in denen die Ware geliefert wird – aber nicht bezahlt wird oder als „nicht bestellt“ bzw. „nicht angekommen“ geltend gemacht wird. Für die Händlerseite verschärft sich die Situation dadurch, dass Beweislast und Prozessketten oft erst in späteren Schritten greifen. Das ist auch der Grund, warum sich ein Teil der Diskussion in Richtung Liefer- und Transaktionsnachweise, Betrugsprävention und vertragliche Durchsetzung verlagert.
Ein zentrales Betriebsmodell solcher Maschen ist das Ausnutzen von Zahlungslogik und Kreditoptionen. Betrüger instruieren echte Käufer beispielsweise, Waren zu beziehen, die auf Rechnung oder per Kredit geliefert werden, und anschließend nicht zu zahlen oder Retouren so zu deklarieren, dass der Händler die Last der Klärung trägt. Besonders riskant sind Szenarien mit attraktiven Angeboten wie „Buy now, pay later“ und klassischen Kreditverträgen ohne Anzahlung, weil sie die Einstiegshürde senken und die Zahlungsbereitschaft erhöhen. Für den Handel entstehen dabei nicht nur direkte Verluste, sondern auch Folgekosten durch Dispute-Prozesse, Inkasso-Schleifen und verstärkte Prüfregime, die das Kundenerlebnis beeinträchtigen können.
Hier zeigt sich auch der Wettbewerbsdruck innerhalb der Betrugsbekämpfung: Anbieter wie Sift oder SEON positionieren sich seit Jahren mit machine-learning-basierten Risiko-Entscheidungen, Session-Analysen und Automatisierung von Prüfprozessen. Vergleichbar arbeiten auch etablierte Kredit- und Identitätsanbieter, etwa über umfassende Daten- und Scoring-Ansätze. Der Unterschied liegt häufig in der Signalqualität: Während manche Systeme stark auf Netzwerk- und Account-Anomalien setzen, müssen andere auf „benign aussehende“ Betrugsfälle reagieren, bei denen das Profil formal korrekt wirkt. Genau diese „Legitimitäts-Falle“ zwingt Händler und Zahlungsdienstleister, ihre Modelle konsequent gegen first-party-fokussierte Muster zu trainieren und die Ausnahmen systematisch zu bewerten.
Gleichzeitig bleibt Identitätsdiebstahl weiterhin relevant, aber die Berichte deuten auf eine Ausweitung der Angriffsflächen hin: Betrüger versuchen laut Branchenmeldungen teils verstärkt, Desktop-Computer als Teil ihrer Infrastruktur zu nutzen. Unternehmen sollten deshalb nicht allein auf die klassische Annahme „mobil ist unsicher“ setzen, sondern differenzierte Prüfstrategien entwickeln. Ein Ansatz ist, in Mobile-Apps oder mobil unterstützten Flows mehr verwertbare Signale zu erheben: etwa konsistentere Geräte- und Nutzungsdaten, sichere Zustell- und Authentifizierungsereignisse sowie granulare Ereignisprotokolle, die bei Disputen helfen. In der Praxis kann das den Unterschied machen zwischen einer reinen Account-Prüfung und einer belastbaren Risiko- und Beweiskette.
Für die Zukunft ergibt sich daraus eine klare Roadmap: Betrugsprävention muss stärker datengetrieben, prozess- und beweisorientiert werden und zugleich die Privatsphäre im Blick behalten. Regulatorisch steht dabei vor allem der verantwortungsvolle Umgang mit personenbezogenen Daten im Spannungsfeld von Prävention und Datenschutzanforderungen. Unternehmen sollten daher Transparenz, Datenminimierung und dokumentierbare Entscheidungslogiken in ihre Compliance einbauen und ihre Modelle regelmäßig auditiert sowie für neue Betrugsmuster neu kalibrieren. Für Investoren heißt das: Hohe Betrugsquoten sind nicht nur ein operatives Problem, sondern ein Bewertungsfaktor. Wer jetzt mobilitäts- und risikobasiert nachrüstet, verbessert nicht nur die Verlustraten, sondern senkt auch langfristig die Kosten der Rechts- und Dispute-Abwicklung.
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