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FP7

SME E-COMPASS Ergebnis in Kürze

Project ID: 315637
Gefördert unter: FP7-SME
Land: Griechenland

Weniger Betrug und mehr Umsatz im E-Commerce

Zwei neue Software-Tools versprechen, kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) bei der Bekämpfung von Online-Betrug im elektronischen Handel zu helfen und den Umsatz durch besseres Wissen über den Wettbewerb zu steigern.
Weniger Betrug und mehr Umsatz im E-Commerce
Online-Verkäufe blühen, aber E-Shops von KMU tun sich im Wettbewerb mit den traditionellen Vertriebskanälen der größeren Unternehmen, die oft viel besser etabliert sind, schwer. Diese kleinen Läden müssen sich auch mit Online-Betrug befassen, insbesondere in Bezug auf Kreditkartenzahlungen. Vor diesem Hintergrund hat das EU-finanzierte Projekt SME E-COMPASS (E-commerce proficient analytics in security and sales for SMEs) zwei Echtzeit-Anwendungen entwickelt, die die Online-Sicherheit sowie den Online-Handel fördern sollen.

Eine dieser Lösungen mit dem Namen Real-time Anti-Fraud Online System for SMEs identifiziert Muster von betrügerischen Aktivitäten durch das Sammeln von Informationen über echte Transaktionen bei KMU-Online-Händlern. Es verbessert die automatische Betrugserkennung, so dass KMU die endgültige Risikobewertung jeder Bestellung leichter interpretieren können. Das System führt auch einen Rahmen für die dynamische Betrugserkennung ein, der sich auf neue bösartige Aktivitäten in Echtzeit anpasst.

Die andere Anwendung, Online Data Mining Services for SME, hilft kleinen Online-Shops, mehr Besucher zu Käufern zu konvertieren, indem sie Kundenerwartungen und Motivationen besser verstehen können. Sie überwacht die Preise und Trends der Konkurrenz, analysiert Daten von Kunden und Wettbewerbern und wählt geeignete Maßnahmen zur Steigerung des Umsatzes.

Um seine Ziele zu erreichen, betrachtete das Projekt Entwicklungen der Cyber-Kriminalität sowie innovative Betrugserkennungs- und E-Commerce-Praktiken. Es identifizierte die Bedürfnisse von KMU durch Fragebögen und Fokusgruppen, um anschließend die Softwarelösungen zu artikulieren und zu validieren. Danach arbeitete das Team an der Sensibilisierung von Stakeholdern für die neuen Technologien sowie an der Nutzung ihrer Möglichkeiten und definierte eine Verwertungsstrategie.

Die Verknüpfung von Online-Transaktionsmechanismen mit Echtzeit-Anti-Betrugs-Diensten wird die Kosteneffizienz des gesamten Betrugserkennungsprozesses für KMU verbessern. Parallel dazu werden Dienstleistungen für Online Data Mining kleinen und mittleren E-Shops zugutekommen, indem sie neue Erkenntnisse für mehr Umsatz liefern. Beide Software-Tools sollen die Wettbewerbsfähigkeit von KMU steigern.

Verwandte Informationen

Fachgebiete

Scientific Research

Schlüsselwörter

Elektronischer Handel, KMU, Online-Betrug, E-Shops, Betrugsbekämpfung, Betrugserkennung, Data Mining
Datensatznummer: 175047 / Zuletzt geändert am: 2016-01-28
Bereich: IT, Telekommunikation