Expertise

Ein Berufsleben in Fraud und Payments

Immer mittendrin, nicht daneben: prozessual gedacht, unzählige Betrugsmuster gesehen, Märkte aufgebaut, Systeme repariert, Abläufe optimiert und Teams geführt. Das komplette Paket, im Konzern genauso wie im Mittelstand.

Kernkompetenzen

Vier Felder, von Anfang bis Ende verantwortet

Fraud Prevention

Betrugsprävention über den gesamten Weg hinweg: von der Bewertung der Risiken über die Regeln und Abläufe bis zur täglichen Bearbeitung der Fälle. Regelwerke aller Art, von festen Regeln über variable Schwellen bis zu Modellen mit maschinellem Lernen, und das Layering, das aus einzelnen Prüfungen ein Netz macht. Dazu schnelle Hilfe bei akuten Vorfällen und bei Maschen, die neu auftauchen.

Payments, insbesondere BNPL

Internationales Payment, Zahlartensteuerung bis hinunter auf das einzelne Land, Conversion- und Kostenoptimierung, Buy Now Pay Later, Geschäftsregeln, Kreditmanagement, Bonitätsprüfung sowie Mahn- und Inkassoprozesse.

AML & Regulatorik

Geldwäscheprävention und Überwachung von Transaktionen, Umsetzung regulatorischer Vorgaben wie DSGVO, GwG und BaFin sowie Datenschutz als zertifizierter Datenschutzbeauftragter.

Organisation, Analytics & Führung

Organisationsdesign und Rollenkonzepte, Transformationsbegleitung, KPI-Frameworks über die gesamte Customer Journey, datengetriebene Performance-Steuerung sowie Projektleitung, Interimsmanagement und Teamentwicklung.

Künstliche Intelligenz

Kein Trendthema, sondern Handwerkszeug

Ich arbeite damit, seit es in der Betrugserkennung noch anders hieß. Dazu gehört zu wissen, was auf dem Markt tatsächlich angeboten wird, was die Werkzeuge können und wo ihre Grenzen liegen.

Erkennung

Modelle, die ich beurteilen kann

  • Gemeinsam mit der IT interne Lösungen entwickelt: Automatisierung und Machine Learning in der Betrugserkennung
  • Optimierung der Fraud-Bearbeitung in einem KI-basierten Detection-Tool
  • Modellverhalten beurteilen können: Wo endet Mustererkennung, wo beginnt Zufall?
  • Das Zusammenspiel von festen Regeln, variablen Schwellen und lernenden Modellen, statt eines davon gegen die anderen auszuspielen
Marktkenntnis

Ich weiß, was es gibt und was es kann

  • Laufender Überblick über die Anbieter am Markt und darüber, was ihre Werkzeuge wirklich leisten
  • Steuerung eines RFI für ein international einsetzbares, KI-basiertes Fraud-Tool
  • Anbieterversprechen an der tatsächlichen Wirkung messen, mit eigenen Zahlen statt mit Referenzfolien
  • Erklärbarkeit und Überprüfbarkeit als Auswahlkriterium, nicht als Nachgedanke
Angriffsseite

Die Gegenseite arbeitet mit denselben Werkzeugen

  • Gefahrenanalyse unter Berücksichtigung KI-generierter Angriffe
  • Deepfakes, geklonte Stimmen, Phishing im industriellen Maßstab, und was davon wirklich neu ist
  • Vorträge und Panels zu KI in der Fraud Prevention seit 2023
Werkzeuge

Erfahrung mit dem ganzen Werkzeugkasten

  • Fraud-Backends, Geräte- und Identitätsprüfung, Auskunfteien, Regelwerks- und Analysewerkzeuge, dazu deren KI-gestützte Nachfolger
  • Ausgewählt, verhandelt, angebunden, konfiguriert, nachjustiert und auch wieder abgelöst, nicht nur in der Demo gesehen
  • Ein realistisches Bild davon, was diese Werkzeuge leisten und wo sie zuverlässig danebenliegen

Werdegang

Wo die Erfahrung herkommt

Wer nicht zahlen kann, und wer nie wollte

Am Anfang stand das B2B-Kreditmanagement: Forderungen weltweit steuern, Limite vergeben, bei Zahlungsverzug handeln. Es ging, kurz gesagt, um das Geld, das nicht zurückkam. Daraus wurde Betrugsabwehr, weil sich die beiden Fragen dahinter nicht sauber trennen lassen: Wer kann nicht zahlen, und wer wollte es nie? Dieselben Daten, zwei Antworten, zwei völlig verschiedene Gegenmaßnahmen. Wer das verwechselt, mahnt Täter an und behandelt Kunden wie Täter.

Eine Regel altert, sobald Täter sie kennen

Es folgten Jahre im internationalen Onlinehandel, in denen daraus ein eigenes Handwerk wurde: Prüfstrecken für neue Ländermärkte aufgebaut, Regelwerke aller Art entworfen und immer wieder nachjustiert, die Fraud-Systeme über Ländergesellschaften hinweg zusammengezogen und mit der IT die ersten eigenen Modelle mit maschinellem Lernen gebaut. Feste Regeln, variable Schwellen und lernende Modelle sind dabei keine Alternativen zueinander, sondern Ebenen, die übereinanderliegen und sich gegenseitig auffangen müssen. Und keine davon hält von allein: Eine Regel, die im Testlauf überzeugt, sagt noch nichts darüber, wie sie sich nach drei Monaten im Echtbetrieb verhält. Nachjustieren ist keine Nacharbeit, sondern der Betrieb selbst.

Daten, die Betrug verraten, sind heikle Daten

Parallel stellvertretender Datenschutzbeauftragter, heute zertifiziert. Das war kein Nebenschauplatz: Genau die Daten, aus denen sich Betrug erkennen lässt, sind die besonders schutzbedürftigen. Wer Erkennung baut, ohne das mitzudenken, baut sich das nächste Problem.

Erst in der Breite sieht man, wie es zusammenhängt

Danach die Verantwortung für Payment und Fraud im internationalen Handel, samt einer eigenen Buy-Now-Pay-Later-Lösung für den Marktplatz: Zahlartensteuerung, Conversion und Risiko als eine gemeinsame Rechnung statt als drei getrennte Ziele. Zuletzt ein Bereich mit bis zu 58 Mitarbeitenden, in dem Bonitätsprüfung, Limite, Betrugsprävention, Geldwäsche und Behördenkommunikation unter einem Dach lagen. Erst in dieser Breite wird sichtbar, wie sehr die Bereiche sich gegenseitig bedingen. Die Stationen dazu waren bonprix, DOUGLAS und Otto Payments sowie diverse Startups.

Seit September 2025 unabhängig. Damit zum ersten Mal in der Lage, diese Erfahrung dorthin zu tragen, wo sie gerade gebraucht wird, statt sie in einem Haus zu behalten.

Praxis

Gelernt im Tagesgeschäft, nicht im Seminar

HintergrundEin Berufsleben in Fraud- und Payment-Bereichen, von der operativen Projektarbeit bis zur Bereichsleitung. Dazu der tägliche Kampf mit Systemen, die nicht taten, was sie sollten.

RelevanzWer am Reißbrett plant, baut Prozesse, die vor Betrug nicht schützen. Kontrollen scheitern an der Ausnahme, nicht am Konzept.

NutzenIch weiß, welche Kontrolle den Alltag überlebt und welche nach vier Wochen umgangen wird.

Faktor Mensch

Betrug zielt auf Menschen, nicht auf Systeme

HintergrundSchulungsrahmen für ganze Abteilungen entwickelt, dazu Weiterbildung in Wirtschaftspsychologie und Verhaltensökonomik.

RelevanzMaschen nutzen Zeitdruck, Autorität und die Scheu nachzufragen. Dieselben Kräfte entscheiden, ob eine Kontrolle gelebt wird.

NutzenTrainings, nach denen eine Masche wiedererkannt wird, statt ein Merkblatt unterschrieben.

Netzwerk

Ich höre früh, was gerade läuft

HintergrundSeit 2018 auf Fachkonferenzen von Hamburg bis New York, dazu Podcasts. Davor ein eigener Blog zum Internetrecht. Daraus ist über die Jahre ein Netz geworden, das quer durch Branchen und Häuser reicht.

RelevanzEine neue Masche steht in keinem Lagebild, bevor sie Schaden angerichtet hat.

NutzenIm akuten Fall weiß ich binnen Stunden, ob andere dasselbe sehen.

Auf dem Laufenden

Was letztes Jahr galt, reicht dieses Jahr nicht

HintergrundEin gutes Dutzend Fraud- und Auskunftslösungen im Einsatz gehabt, dazu Benchmarks und ein internationaler RFI.

RelevanzAngriffsmethoden veralten in Monaten. Seit KI im Spiel ist, noch schneller.

NutzenIch unterscheide ein Anbieterversprechen von einer tatsächlichen Fähigkeit.

Projekte

Ausgewählte Projekte

Quer durch Branchen und Rollen, von der ersten Analyse bis in den laufenden Betrieb.

Aufbau

Vom weißen Blatt zum laufenden Betrieb

  • Analyse und Neugestaltung der Systeme und Prozesse zur Bonitäts- und Betrugsprävention für einen DACH-Webshop
  • Einführung und Integration einer unternehmenseigenen Buy-Now-Pay-Later-Lösung samt Fraud Prevention für einen Marktplatz
  • Aufbau neuer Länderaktivitäten von der Anbieterauswahl über Schnittstellendefinition und Prozessaufbau bis zum Go-Live
Organisation

Eine Abteilung neu aufgestellt

  • Reorganisation einer Abteilung: Prozessoptimierung, Effizienzsteigerung, neue Rollen und Karrierepfade, Headcount-Optimierung
  • Konzeption und Implementierung eines datenbasierten Performance-Management-Systems
  • Entwicklung eines umfassenden Schulungsrahmens für neue und erfahrene Mitarbeitende
Auswahl

Anbieter, die sich messen lassen mussten

  • Steuerung eines RFI für ein international einsetzbares, KI-basiertes Fraud-Tool
  • Anbieter-Benchmark für Bonitätsprüfungen im DACH-Raum
  • Auswahl, Verhandlungsführung und Integration externer Dienstleister bis in den Regelbetrieb
Steuerung

Schluss mit konkurrierenden Zahlenbildern

  • Konzeption und Aufbau eines KPI-Dashboards zur ganzheitlichen Steuerung eines Fachbereichs
  • Leitung eines Datenprojekts zur Erfassung der Fraud-Situation
  • Conversion-Optimierung für Kreditkarten durch Einführung gezielter Fraud Rules
Analyse

Blinde Flecken ausgeleuchtet

  • Wertstromanalyse über Prozesse, Technologie und Organisation eines ganzen Fachbereichs
  • Effizienzanalyse der operativen Fraud Prevention
  • Gefahrenanalyse unter Berücksichtigung KI-generierter Angriffe
Befähigung

Wissen, das nicht mit mir wieder geht

  • Neukonzeption der manuellen Fraud-Bearbeitung für DACH samt Schulung der Mitarbeitenden
  • Talententwicklung: Identifikation und Förderung von High-Potentials
  • Aufbau eines internationalen Datenschutzmanagementsystems, Verfahrensverzeichnisse und Risikofolgeabschätzung

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