Betrugsprävention in der digitalen Finanzwelt beruht seit Langem auf einer fehlerhaften Annahme: dass Vorsicht Sicherheit bedeutet. Doch wenn überaggressive Risikokontrollen jährlich Hunderte Milliarden US-Dollar an False Declines verursachen und die Mehrheit der Erstkäufer dauerhaft vertreiben, lässt sich der Preis dieser Vorsicht nicht länger ignorieren.

Pascal Podvin, Mitgründer von nSure.ai, arbeitet seit Jahren an der Schnittstelle von Zahlungsrisiko und Verhaltensintelligenz und argumentiert, dass die Branche ihren Erfolg an völlig falschen Kennzahlen misst. nSure.ai ist eine Betrugsschutzplattform in Echtzeit, die speziell für risikoreiche Umgebungen im Bereich digitaler Assets und Fintech entwickelt wurde und statische regelbasierte Filterung durch adaptive KI ersetzt, die die Verhaltensabsicht im Moment der Transaktion bewertet. Das Unternehmen gehört zu einer wachsenden Kategorie von Anbietern mit Chargeback-Garantie und Fraud-Scoring, die mit etablierten Playern im Zahlungsrisikobereich konkurrieren; seine These zielt jedoch ausdrücklich auf die Bereiche digitale Assets, Gaming und Remittances, die von herkömmlichen Systemen tendenziell übermäßig blockiert werden.

In diesem Interview legt Podvin dar, dass veraltete Fraud-Engines keine Absicherung gegen Haftungsrisiken sind, sondern selbst eine kommerzielle Haftungsquelle darstellen – sie zerstören den Customer Lifetime Value, dämpfen die Conversion und treiben die Akquisitionskosten in die Höhe, während die Compliance-Dashboards saubere Zahlen zeigen. Von eingefrorenen Konten bei sechsstelligen ACH-Transfers bis hin zur Ökonomie eines einzigen zu Unrecht abgelehnten Erstkäufers erklärt er, warum das echte Risiko in der digitalen Finanzwelt nicht in Fraud-Toleranz besteht, sondern in Reibung.

Das Spannungsfeld ist struktureller Natur. Kryptobörsen und Fintech-Plattformen unterliegen Anti-Geldwäsche- und Know-Your-Customer-Pflichten – in den Vereinigten Staaten das von FinCEN verwaltete Bank Secrecy Act-Framework –, die sie zu konservativen Onboarding- und Einzahlungspraktiken drängen. Die von Podvin beschriebene Reibung ist häufig das Nebenprodukt compliance-getriebener Gestaltung, nicht bloß von Nachlässigkeit. Sein Argument: Die Werkzeuge, mit denen diese Pflichten erfüllt werden, stammen aus einer Zahlungsära, die den Echtzeit-Märkten für digitale Assets vorausging.

Wenn eine Kryptobörse, ein Remittance-Anbieter oder eine Web3-Plattform eine siebentägige Sperre auf eine Banküberweisung legt oder einen Erstkäufer durch sich wiederholende Verifizierungsschleifen zwingt, glaubt das Management, vorsichtig zu handeln. In Wirklichkeit, so Podvin, handelt es sich um Rücksichtslosigkeit.

Risikomanagement ist kein übergeordnetes Strategiepapier; es entscheidet sich bei jeder einzelnen Transaktion. Eine einzelne Kreditkartentransaktion über 100 US-Dollar oder eine ACH-Einzahlung über 50.000 US-Dollar durch Kontosperrungen oder verzögerte Abwicklungen zu schützen, eliminiert kein Risiko. Es tauscht ein kleines, lokal begrenztes Transaktionsrisiko gegen einen katastrophalen kommerziellen Verlust ein und zerstört den Customer Lifetime Value eines neuen Käufers, der über fünf Jahre potenziell 5.000 US-Dollar wert sein könnte.

Die zentrale Herausforderung in der digitalen Finanzwelt besteht laut Podvin darin zu erkennen, dass veraltete, statische Fraud-Engines weit mehr Umsatzwachstum und langfristigen Unternehmenswert aktiv zerstören als den Betrug, zu dessen Bekämpfung sie gebaut wurden.

Risikomanagement wird oft als Compliance-Anforderung behandelt. Warum kommt es tatsächlich auf jede einzelne Transaktion an?

Jede einzelne Transaktion birgt einen dualen Zielkonflikt, der die gesamte P&L beeinflusst: den unmittelbaren Transaktionswert gegen den langfristigen LTV. Wenn eine Börse oder ein Remittance-Anbieter eine Zahlung bewertet – ob es sich um einen ersten Kartenkauf über 100 US-Dollar oder eine ACH-Transaktion über 50.000 US-Dollar handelt –, bewertet sie nicht nur diesen einen Betrag. Sie entscheidet, ob der gesamte künftige Umsatzstrom des Kunden bewahrt oder zerstört wird. Wenn eine statische Betrugsregel einen legitimen Käufer markiert, weil sein Verhalten leicht ungewohnt erscheint, spart die Plattform heute möglicherweise 100 US-Dollar an potenziellen Chargeback-Risiken, wirft aber über die nächsten fünf Jahre 5.000 US-Dollar an CLTV weg.

Sie argumentieren, dass Plattformen, die bei einzelnen Transaktionen „vorsichtig" sein wollen, in Wahrheit „rücksichtslos" handeln. Wie sieht das in der Praxis aus?

Plattformen glauben, dass mehrtägige Sperren, zusätzliche Reibung bei einzelnen Schritten oder wiederholte erneute Dokumenteneinreichungen ein vernünftiges Risikomanagement darstellen. In Wirklichkeit kann das kommerzieller Selbstmord sein, denn es beruht auf einem massiven organisatorischen Blindspot.

Podvin zufolge zeigen die Feldbeobachtungen von nSure.ai, dass 87 Prozent der zu Unrecht abgelehnten Erstkäufer nie zurückkehren. Aktuelle Marktdaten bestätigen diesen Trend: 71 Prozent der Finanzinstitute geben zu, dass ihre Anti-Betrugs-Kontrollen aktiv Kundenabwanderung verursachen, und False Declines verbrennen jährlich über 400 Milliarden US-Dollar an legitimen Umsätzen.

Risk-Teams betrachten saubere Dashboards ohne Chargebacks und feiern. Was sie übersehen, ist die Umsatzvernichtung, die sich hinter den Kulissen abspielt. Laut der Risk Solutions True Cost of Fraud Study geben 71 Prozent der Finanzinstitute zu, dass ihre Betrugskontrollen aktiv Kundenabwanderung vorantreiben. Forschung der Aite-Novarica Group zeigt zudem, dass überaggressive Filterung jährlich zu 443 Milliarden US-Dollar an globalen False Declines führt – was für Podvin beweist, dass statische Fraud-Engines weit mehr Unternehmenswert zerstören als die Täter, zu deren Bekämpfung sie gebaut wurden.

Das Ergebnis sei ein absurdes Dilemma: Plattformen nehmen entweder ein ungedämpftes Betrugsrisiko in Kauf oder riskieren, „Arme und Beine zu verlieren", indem sie den Checkout verriegeln und die Conversion abwürgen.

Können Sie ein konkretes Beispiel dafür nennen, wie diese veraltete Reibung die Nutzererfahrung auf großen Plattformen ruiniert?

Jedes Mal, wenn nSure.ai einen großen Partner an Bord nimmt, eröffnet Podvin persönlich ein Konto, zahlt beträchtliches Kapital ein und testet den realen Nutzerablauf.

Beim Test einer großen globalen Börse eröffnete er ein Konto und stieß eine sechsstellige ACH-Transaktion über 200.000 US-Dollar an. Die Kontoeröffnung dauerte über 24 Stunden, weil die KYC-Engine versagte und fünfmal die erneute Einreichung von Dokumenten erzwang – jeweils mit obligatorischen Wartezeiten zwischen den Versuchen. Nachdem die Transaktion initiiert war, verhängte die Plattform keine übliche Sperrung der Gelder; sie fror das gesamte Konto für neun Tage ein. Er konnte weder handeln noch abheben noch sein Dashboard einsehen, während der Kundensupport ihn im Kreis führte.

Die Börse glaubte, gegen das ACH-Rückgaberisiko vorsichtig zu handeln, so Podvin. Tatsächlich gab sie einem wohlhabenden Kunden jeden nur denkbaren Grund, die Plattform dauerhaft zu verlassen – etwas, das jeden Tag Zehntausenden legitimer Nutzer passiert.

Überweisungen mit hohem Wert wie eine ACH-Einzahlung über 15.000 oder 50.000 US-Dollar haben eine inhärente Abwicklungslatenz. Warum scheitern veraltete Risikosysteme bei solchen Vorgängen so schwerwiegend?

Kreditkarten haben niedrige Limits, üblicherweise 1.500 bis 3.000 US-Dollar für Käufe digitaler Assets oder die Finanzierung von Remittances. Wenn ernsthafte Investoren oder Nutzer mit hoher Transaktionsfrequenz echtes Kapital bewegen wollen, verlassen sie sich auf Bankwege: ACH, SEPA und Überweisungen.

Da ACH-Transaktionen Tage bis zur endgültigen Abwicklung brauchen, greifen veraltete Systeme auf grobe, statistische Verteidigungen zurück wie siebentägige rollierende Sperren. Das ist nicht willkürlich: ACH, wie es von Nacha in den Vereinigten Staaten betrieben wird, erlaubt Rückgaben und Stornierungen innerhalb definierter Zeitfenster nach der Abwicklung, sodass Plattformen, die Risiken nicht in Echtzeit bewerten können, einfach das Risikofenster aussitzen. Aber Investoren bewegen Geld, um live Marktchancen zu nutzen. Einen Trader sieben Tage auf den Kauf eines Assets warten zu lassen, zerstört das gesamte Wertversprechen der digitalen Finanzwelt. Veraltete Werkzeuge greifen standardmäßig auf zeitverzögerte Sperren zurück, gerade weil sie die Verhaltensabsicht im Moment der Einzahlung nicht in Echtzeit bewerten können.

Was ist das größte operationelle Missverständnis, das Krypto- und Fintech-Gründer hinsichtlich ihrer Risiken noch immer hegen?

Gründer verwechseln null Chargebacks mit wirksamem Risikomanagement, so Podvin.

Wenn die Betrugsrate null beträgt, scheitert die Risikopolitik kommerziell. Das bedeutet, dass die Filter so eng eingestellt sind, dass profitables, legitimes Geschäft abgewiesen wird. Daten von LexisNexis zeigen, dass jeder direkt durch Betrug verlorene US-Dollar die Finanzinstitute über 5,00 US-Dollar kostet, sobald Reibung, Gebühren und Kundenabwanderung einbezogen werden.

CFOs und Gründer müssen Risikopolitiken daher an ihrem Netto-P&L-Beitrag messen – unter Einbeziehung von Betrugsverlusten, genehmigter Marge, verschwendetem CAC und LTV –, statt sterile Kennzahlen zu feiern, die ein schrumpfendes Geschäft verdecken.

Wie löst nSure.ai dieses Dilemma, ohne Plattformen zur Wahl zwischen hohem Betrugsrisiko und massivem Kundenschwund zu zwingen?

Durch eine Verlagerung des Fokus von statischer Identitätsprüfung auf Verhaltensabsicht in Echtzeit.

Statt Konten einzufrieren oder mehrtägige Sperren zu verhängen, analysiert adaptive KI kontextuelle Telemetrie in Echtzeit und bewertet Sitzungsdynamik, Gerätesignale, Transaktionsrhythmus und Velocity über Händler hinweg. Dies ermöglicht risikoreichen digitalen Plattformen, Einzahlungen und Geldströme mit hohem Wert sofort freizugeben, legitime Kunden umgehend handeln zu lassen und tatsächliche Betrüger hinter den Kulissen zu identifizieren – ohne einen einzigen Punkt von Checkout-Reibung hinzuzufügen. Wie weit Behavioral-Intent-Scoring haltungsbasierte Verteidigungen im regulierten Finanzwesen verdrängen kann, bleibt eine offene Frage – und es ist die Kennzahl, die es zu beobachten gilt, während Plattformen die Conversion gegen Compliance-Pflichten abwägen.