Zahlungsbetrug erkennen und verhindern: 15 wichtige Analysen

A. Wie können Unternehmen verdächtige Transaktionen frühzeitig erkennen 

Betrügerische Aktivitäten sind nicht nur eine finanzielle Belastung – sie können auch den Ruf Ihres Unternehmens erheblich schädigen und das Vertrauen der Kunden untergraben. Da Unternehmen jährlich Millionen durch ausgeklügelte Betrugsschemata verlieren, ist nicht mehr die Frage, ob Sie ins Visier geraten, sondern wann.        

Wie können Sie dem Betrüger einen Schritt voraus sein? Der Schlüssel liegt in regelmäßigen Datenanalysen und Betrugserkennungstools, die verdächtige Aktivitäten identifizieren, bevor finanzielle Verluste eskalieren. Durch einen proaktiven Ansatz können Unternehmen ihre Verteidigung stärken und Risiken mindern, bevor sie zu kostspieligen Skandalen werden. Entscheidend ist, unterschiedliche Datenpunkte miteinander zu verknüpfen. Einzelne Auffälligkeiten sind häufig harmlos. In Kombination können sie jedoch auf Manipulationen, Scheinlieferanten oder unberechtigte Zahlungen hinweisen.

B. Warum Zahlungsbetrug oft schwer zu erkennen ist

Zahlungsbetrug ist nicht nur ein IT- oder Finanzproblem, sondern betrifft das gesamte Unternehmen. Schwachstellen können an vielen Stellen des Purchase-to-Pay-Prozesses entstehen – beispielsweise bei der Anlage eines Lieferanten, bei Änderungen von Bankdaten, bei der Rechnungsfreigabe oder unmittelbar vor der Zahlung.

Zu den bekannten Betrugsmethoden gehören unter anderem:

• Business Email Compromise (BEC),
• manipulierte Bankverbindungen,
• gefälschte oder fingierte Rechnungen,
• Scheinlieferanten,
• die Vortäuschung eines bestehenden Lieferanten,
• sowie die Umgehung interner Freigabeprozesse.

Besonders schwierig: Viele betrügerische Vorgänge sehen isoliert betrachtet zunächst wie normale Geschäftsvorfälle aus. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, bedarf es eines strukturierten Ansatzes, der Folgendes umfasst:

• Erhöhte Transparenz bei Lieferantenzahlungsdaten
• Automatisierung der Betrugserkennungsprozesse
• Verstärkte Authentifizierungsverfahren für Lieferantenzahlungen

Eine neue Bankverbindung ist nicht automatisch verdächtig. Eine kleine erste Rechnung ebenfalls nicht. Treffen jedoch mehrere Auffälligkeiten gleichzeitig auf, entsteht ein anderes Risikobild.

Genau hier setzt die Datenanalyse an.

C. 15 wichtige Analysen zur Erkennung von Zahlungsbetrug

Im heutigen sich ständig wandelnden Betrugsumfeld ist proaktive Erkennung entscheidend. Diese Erkenntnisse heben kritische Warnzeichen und wesentliche Maßnahmen zur Betrugserkennung hervor, die darauf abzielen, Ihr Unternehmen vor finanziellen Bedrohungen zu schützen.

1. Validierung des Inhabers von Bankkonten – Die Sicherstellung, dass die juristische Person mit dem Bankkonto übereinstimmt, verhindert, dass Zahlungen an betrügerische oder unbefugte Konten umgeleitet werden. Dies umfasst den Abgleich des eingetragenen Firmennamens mit den Bankunterlagen, um Besitz und Legitimität zu bestätigen.

2. Kürzliche oder häufige Änderungen des Bankkontos – Mehrfache oder plötzliche Änderungen der Bankkontodaten können auf Betrugsversuche hindeuten, wie z. B. BEC-Schemata. Das Überwachen und Validieren aller Kontoänderungsanfragen hilft, unbefugte Überweisungen zu verhindern.

3. Umsatzsteuer-ID-Validierung – Die Überprüfung der Umsatzsteuer-ID und Steuernummer des Lieferanten stellt sicher, dass das Unternehmen ordnungsgemäß registriert ist und hilft, Briefkastenfirmen oder gefälschte Lieferanten zu identifizieren, die Betrug begehen wollen.

4. Abgleich mit Sanktionslisten – Die Überprüfung von Lieferanten anhand globaler Beobachtungslisten, wie OFAC, stellt die Einhaltung internationaler Vorschriften sicher und verhindert Geschäfte mit Organisationen, die in Finanzkriminalität, Geldwäsche oder andere illegale Aktivitäten verwickelt sind.

5. Analyse von E-Mail-Adressen – Betrüger nutzen oft generische, kostenlose oder gefälschte E-Mail-Domains, um sich als legitime Anbieter auszugeben. Das Vermeiden von Gruppen-E-Mails, das Erkennen risikoreicher Domains und die Sicherstellung, dass die E-Mail-Adresse mit der registrierten Domain des Lieferanten übereinstimmt, bieten zusätzliche Sicherheit.

6. Adressvalidierung – Die Überprüfung der Post-Adresse des Lieferanten hilft festzustellen, ob ein Unternehmen von einem legitimen Geschäftsstandort oder von einer risikoreichen Wohnadresse, einem Postfach oder einem virtuellen Büro aus operiert, was häufig mit betrügerischen Aktivitäten in Verbindung gebracht wird.

7. Risikobewertung von Telefonnummern – Das Erkennen von Prepaid-, Wegwerf- oder verdächtigen Telefonnummern kann helfen, Betrüger zu identifizieren, die eine Rückverfolgung vermeiden wollen. Lieferanten, die temporäre Nummern verwenden, sollten vor der Zahlungsabwicklung einer zusätzlichen Überprüfung unterzogen werden.

8. Anwendung von Brentfords Gesetz auf Rechnungsnummern – Betrügerische Rechnungen weichen oft von natürlichen Zahlenverteilungsmustern ab. Die Analyse der Rechnungsnummern mithilfe von Benfords Law kann Anomalien aufdecken, die auf manipulierte oder erfundene Rechnungen hindeuten.

9. „First Payment Small Test“ – Betrüger Test oft zunächst eine kleine Zahlung, bevor sie zu größeren betrügerischen Transaktionen übergehen. Die Überwachung von ersten Zahlungen auf ungewöhnlich geringe Beträge kann als Frühwarnsystem dienen.

10. Umgehung von Freigabeschwellen – Betrüger halten Rechnungen möglicherweise bewusst knapp unter den Freigabeschwellen, um zusätzliche Prüfungen zu umgehen. Lieferanten, die konsequent Rechnungen knapp unter diesen Schwellenwerten einreichen, sollten als verdächtig markiert werden.

11. Steigende Rechnungsbeträge – Ein Muster ansteigender Rechnungsbeträge eines Lieferanten kann auf einen laufenden Betrug hindeuten. Eine regelmäßige Überprüfung der Abrechnungshistorie des Lieferanten hilft, ungewöhnliche Änderungen in den Zahlungsbeträgen zu erkennen.

12. Runde Beträge – Betrügerische Rechnungen enthalten oft runde Beträge, was auf künstlich erzeugte oder überhöhte Abrechnungen hinweisen kann. Die Überwachung ungewöhnlich runder Rechnungsbeträge hilft, potenziellen Betrug zu identifizieren.

13. Ungewöhnliche Buchungszeiten – Zahlungen, die außerhalb der normalen Geschäftszeiten, am Wochenende oder an Feiertagen gebucht oder genehmigt werden, können auf betrügerische Aktivitäten hindeuten. Die Überwachung und Beschränkung von Freigaben nach Geschäftsschluss bietet einen zusätzlichen Schutz.

14. Identische Bankverbindungen bei unterschiedlichen Lieferanten suchen. Nutzen scheinbar unabhängige Lieferanten dieselbe Bankverbindung? – Solche Übereinstimmungen können vollkommen legitim sein, beispielsweise bei Konzernunternehmen, zentralen Zahlungsstellen oder Factoring. Sie können jedoch auch auf doppelt angelegte Lieferanten, fehlerhafte Stammdaten oder mögliche Scheinfirmen hinweisen. Der Abgleich von Bankverbindungen über den gesamten Lieferantenbestand ist deshalb ein wichtiger Bestandteil einer datenbasierten Prüfung.

15. Auffällige Rechnungsnummernfolgen erkennen – Auch die Struktur von Rechnungsnummern kann interessante Hinweise liefern. Wenn ein Lieferant über einen längeren Zeitraum nahezu ausschließlich fortlaufende Rechnungsnummern an ein Unternehmen stellt, kann sich beispielsweise die Frage ergeben, ob weitere Kunden oder Geschäftsvorfälle existieren. Auffällige Rechnungsnummern sind allein selbstverständlich kein Betrugsnachweis. Zusammen mit weiteren Faktoren – etwa einer ungewöhnlichen Adresse, neuen Bankdaten oder fehlenden Unternehmensinformationen – kann jedoch ein relevantes Risikomuster entstehen.

D. Ein Warnsignal ist noch kein Betrugsfall

Der wichtigste Grundsatz bei datenbasierter Betrugserkennung lautet: Eine einzelne Auffälligkeit beweist keinen Betrug.

Ein Lieferant kann aus nachvollziehbaren Gründen sein Bankkonto wechseln. Rechnungen können runde Beträge enthalten. Mitarbeiter können am Wochenende arbeiten. Mehrere Gesellschaften können dieselbe Zahlungsstelle nutzen.

Entscheidend ist deshalb nicht ein einzelner Treffer, sondern die Kombination verschiedener Datenpunkte.

Beispielsweise:

Neuer Lieferant + kürzlich geänderte Bankverbindung + neue E-Mail-Domain + ungewöhnlich kleine erste Zahlung + anschließend stark steigende Rechnungsbeträge.

Eine solche Kombination rechtfertigt eine deutlich intensivere Prüfung als jedes dieser Merkmale für sich allein.

E. Daten nutzen und Risiken systematisch reduzieren

Moderne Betrugsprävention verbindet automatisierte Datenanalysen mit einer gezielten fachlichen Prüfung auffälliger Fälle. Dabei können große Datenbestände vollständig untersucht werden, anstatt sich ausschließlich auf Stichproben zu verlassen.

Ein strukturierter Ansatz kann helfen:

• ungewöhnliche Zahlungen schneller zu erkennen,
• kritische Stammdatenänderungen transparent zu machen,
• verdächtige Lieferantenkonstellationen zu identifizieren,
• interne Kontrollen gezielter einzusetzen,
• und Schwachstellen im Purchase-to-Pay-Prozess sichtbar zu machen.

Besonders sinnvoll sind regelmäßige Prüfungen sowie zusätzliche Analysen nach größeren Veränderungen – beispielsweise nach ERP-Migrationen, Unternehmenszukäufen, Reorganisationen oder umfangreichen Änderungen im Lieferantenstamm.

Automatisierte Analysen ersetzen dabei nicht die fachliche Bewertung. Sie helfen vielmehr, aus Millionen von Datenpunkten genau diejenigen Vorgänge herauszufiltern, die eine nähere Betrachtung verdienen.

Fazit: Zahlungsbetrug durch Mustererkennung früher sichtbar machen

Zahlungsbetrug lässt sich nicht durch eine einzelne Kontrolle verhindern. Wirksame Prävention entsteht durch das Zusammenspiel aus guten Stammdaten, klaren Freigabeprozessen, sicheren Verifizierungsverfahren und einer systematischen Analyse von Rechnungs- und Zahlungsdaten.

Je früher ungewöhnliche Muster erkannt werden, desto eher können Unternehmen reagieren, bevor aus einer einzelnen Auffälligkeit ein finanzieller Schaden entsteht.

Datenbasierte Betrugserkennung schafft dabei nicht nur zusätzliche Sicherheit. Sie zeigt gleichzeitig, an welchen Stellen bestehende Prozesse und Kontrollen verbessert werden können.

Haben Sie noch Fragen? Mehr über den Betrugs-Check von Averdes erfahren Sie HIER.

Oder vereinbaren Sie einen Prendre rendez-vous und wir präsentieren Ihnen persönlich unseren Betrugs-Check.