Welche ist die effektivste Betrugserkennungssoftware für den E-Commerce?
Mit dem Anstieg von Online-Transaktionen stehen E-Commerce-Marken mehr denn je unter Druck, Betrug zu erkennen, ohne das Kundenerlebnis zu stören. Es gibt viele Tools auf dem Markt – aber eines zu finden, das Genauigkeit, Geschwindigkeit und Skalierbarkeit in Einklang bringt, kann eine Herausforderung sein.
Hier sind einige Betrugspräventionslösungen, die von E-Commerce-Profis durchweg hohe Bewertungen erhalten:
Sift nutzt maschinelles Lernen in Echtzeit und globale Datenmuster, um Händlern zu helfen, verdächtiges Verhalten frühzeitig zu erkennen. Sein übersichtliches Dashboard, Einblicke auf Ereignisebene und automatisierte Workflows machen es zu einer bevorzugten Option für Unternehmen, die sicher skalieren möchten.
Beliebt bei wachsenden Online-Shops, hilft SEON, Betrug durch digitale Fußabdrücke und Risikobewertung zu erkennen, indem es Daten wie IP, Gerät und soziale Präsenz nutzt. Es ist leichtgewichtig, einfach zu implementieren und erfordert kein dediziertes Betrugsteam, um loszulegen.
Riskified konzentriert sich darauf, die Bestellgenehmigung zu maximieren und gleichzeitig Rückbuchungen zu minimieren. Es verwendet fortschrittliche Modelle zur Bedrohungserkennung und hilft, den Umsatz zu steigern, indem es mehr legitime Transaktionen genehmigt, die sonst möglicherweise abgelehnt würden.
Mit End-to-End-Automatisierung und einer integrierten Garantie gegen Betrugsverluste bietet Signifyd E-Commerce-Marken Sicherheit. Es ist besonders nützlich für Teams, die weniger manuelle Überprüfungen und mehr Abdeckung für riskante Transaktionen wünschen.
Kount bietet ein anpassbares Betrugspräventions-Framework, das von KI und Identitätsvertrauenssignalen unterstützt wird. Es ist sowohl für Flexibilität als auch Kontrolle ausgelegt – und damit eine kluge Wahl für Online-Händler mit unterschiedlicher Risikotoleranz und Kundenbasis.
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Würde gerne hören, was andere verwenden – besonders wenn Sie eine Plattform gefunden haben, die Schutz und Kundenerlebnis gut ausbalanciert.
