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Domain Data for Fintech

Automatisierte Vertrauens-Infrastruktur für Payment Service Provider (PSPs), Neobanken und InsurTechs.

Das "Merchant Risk" Dilemma

Fintechs leben von Geschwindigkeit. Ein Händler will sich anmelden und sofort Zahlungen akzeptieren (Stripe-Modell). Doch die regulatorischen Anforderungen (KYC, AML) und das Betrugsrisiko (Chargebacks, Fake Shops) zwingen zu gründlichen Prüfungen. Manuelle Prüfung skaliert nicht. Rein finanzielle Daten (Schufa, Creditreform) sind oft zu langsam oder bei neuen digitalen Geschäftsmodellen nicht existent.

Die Lösung liegt in der digitalen Exhaust-Analyse: Was verrät die technische Infrastruktur eines Händlers über seine Legitimität?

Use Case 1: Automated Underwriting & Onboarding

Wenn ein Händler "schuh-shop24.de" anmeldet, prüft unsere API in Millisekunden über 50 Parameter:

  • Domain Age: Wurde die Domain gestern registriert (hohes Risiko) oder existiert sie seit 10 Jahren (hohes Vertrauen)?
  • Infrastruktur-Konsistenz: Gibt es einen validen MX-Record? Werden E-Mails von einem seriösen Provider (Google Workspace, Microsoft 365) gesendet oder von einem Wegwerf-Server?
  • Website-Inhalt: Stimmt der Content (via Crawling) mit der angegebenen Branche (MCC Code) überein? "Bäckerei" Kategorie, aber Content zeigt Krypto-Investment? -> Red Flag.

Use Case 2: Portfolio Monitoring

Risiko ist nicht statisch. Ein legitimer Shop kann gehackt werden oder sein Geschäftsmodell ändern (Transaction Laundering).

Trigger-Events für Re-Evaluierung:

  • Tech-Stack Change: Plötzlich wechselt der Shop von Shopify zu einem selbstgehosteten WordPress auf einem russischen Bulletproof-Hoster.
  • Ownership Change: Die Whois-Daten ändern sich signifikant (neuer Registrant).
  • Content Drift: Auf der "Fashion"-Seite erscheinen plötzlich Keywords aus dem Pharma- oder Gambling-Bereich.

Technische Integration

Fintechs integrieren EDI Data typischerweise als zusätzliche Schicht in ihrer Risk-Engine (neben Identity Verification und Credit Scoring). Die API liefert einen normalisierten risk_score und detaillierte risk_flags (z.B. mx_record_missing, domain_age_lt_30d). 

{
  "domain": "example-shop.com",
  "risk_score": 0.85,
  "risk_factors": [
    "recently_registered",
    "free_email_provider_in_whois",
    "hosting_in_high_risk_asn"
  ],
  "domain_age_days": 2
}

Case Study: Chargeback-Reduktion

Ein führender europäischer PSP konnte durch Integration unserer "Domain Age" und "Hosting Reputation" Signale die Rate an "Bust-Out" Fraud Händlern um 40% senken. Betrüger nutzen oft frische Domains und billiges Hosting. Durch das Blockieren von Shops mit Domains < 14 Tage Alter im High-Risk-Segment wurde der Schaden massiv begrenzt.

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