Существует несколько недостатков ведения бизнеса в Интернете, например, частые мошеннические действия, которые приводят к потере доходов предприятий. Для защиты от мошенничества держатели карт имеют гарантии, перекладывающие ответственность на продавцов, у которых мошенники совершили покупку.
Чтобы защитить себя и доходы, которые они теряют из-за преступного мошенничества, продавцы, которые работают в онлайне, в том числе партнерские программы, должны использовать эффективные методы обнаружения фрода до его совершения.
Эти методы фрод мониторинга часто представляют собой комбинацию различных инструментов, от простых проверок верификации до продвинутых инструментов, использующих передовые модели машинного обучения для выявления потенциального мошенничества.
Используя машинное обучение, алгоритмы и модели могут анализировать, считывать и понимать тенденции и историю. Благодаря этому можно быть более уверенным и избежать ошибок при выявлении фрода с банковскими картами.
Инструментам машинного обучения требуются такие данные, как поведенческие модели, каталоги товаров, местоположение пользователя и многое другое.
Используя эту информацию, эти инструменты могут решать проблемы с помощью распознавания образов и инструментов для обнаружения и мониторинга фрода, чтобы определить законность этих транзакций.
Что такое обнаружение фрода с банковскими картами?
Фрод с кредитными картами использует украденные данные карты для совершения несанкционированных онлайн-транзакций. Это одна из форм кражи личных данных, когда мошенники используют украденную информацию для совершения покупок.
Система мониторинга и обнаружения фрода с банковскими картами выявляет мошеннические попытки совершения онлайн-покупок и лишает пользователя доступа к завершению транзакции.
Это средство защиты необходимо, поскольку простота совершения онлайн-операций с использованием банковских карт приводит к легкому хищению информации о них.
Продавцы должны объединить различные инструменты для получения таких данных, как геолокация, идентификация устройства, IP-адрес, биллинговый адрес и история транзакций, и использовать их для борьбы с кражей.
Проблема с внедрением автоматизированных мер безопасности заключается в том, что они могут засечь несколько законных транзакций, а клиенты не любят ложных срабатываний. Будьте начеку и по возможности используйте ручную проверку.
Разница между фродом с банковскими картами и кражей личных данных
Фрод с банковскими картами - это незаконное использование карты лицом, не уполномоченным на совершение операций с ней. Такая операция происходит без согласия фактического владельца карты.
Она может быть инициирована любым лицом, у которого есть данные карты, и эти данные могут быть получены путем физической мелкой кражи или через Интернет.
С другой стороны, кража личных данных означает незаконный доступ к личному имуществу человека, например, к банковскому счету, с использованием его личной информации. Вор может решить запросить новые карты для совершения операций в Интернете без ведома человека.
Обязательные инструменты для обнаружения фрода с банковскими картами в электронной коммерции
Безопасность вашего сайта и платежной платформы имеет решающее значение для обнаружения и предотвращения фрода. Безопасность данных начинается с брандмауэров, установленных на вашем сайте, и шифрования SSL.
Машинное обучение также становится важной частью систем защиты от фрода, поскольку оно обеспечивает более быструю проверку и автоматическое обнаружение фрода с банковскими картами, используя анализ истории транзакций.
Продавцы должны использовать такие инструменты, как стандартные средства проверки, предоставляемые платежным процессором, инструменты сторонних поставщиков услуг по предотвращению фрода, а также собственные ручные методы.
Эта система поможет предотвратить такие последствия, как:
1. Потеря ресурсов и доходов. В случаях мошеннических покупок продавцы вынуждены нести убытки от транзакции (стоимость приобретенного товара и плата за доставку). Чтобы предотвратить эти сборы, необходимо внедрить необходимые инструменты.
2. Сборы за возврат платежей. Независимо от того, разрешается ли спор или он распространяется на банки, торгово-сервисные предприятия должны следить за этими сборами с помощью методов учета возвратных платежей.
3. Увеличение платы за обработку. Увеличение количества возвратных платежей, которые получает торговец, также влияет на ставку возвратных платежей. Если коэффициент превышает 2%, торговец будет отмечен. Чем выше этот показатель, тем выше плата за обработку каждой онлайн-транзакции.
4. Прекращение действия счета обработки платежей. Компании кредитных карт отмечают ваш счет и считают его "высокорисковым". Это происходит, когда тарифы продавца превышают установленную плату, и счета могут быть прекращены.
Чтобы предотвратить возникновение подобных проблем, торговцы должны использовать инструменты и методы проверки.
Инструменты и методы проверки фрода
Некоторые из этих инструментов включают в себя…
Служба проверки адресов (AVS)
AVS - это фильтр, который помогает в обнаружении фрода с банковскими картами путем проверки адреса доставки и почтового индекса из транзакции, сравнивая их с информацией банка-эмитента.
Фильтр сообщит вам, совпадают ли адрес и почтовый индекс. В случае частичного совпадения (совпадение только одной информации), вы можете продолжить расследование с помощью CVV и других инструментов или отклонить транзакцию.
Захват кодов проверочного значения карты (CVV)
CVV - это трехзначный код, который печатается на обратной стороне всех кредитных карт.
Хотя торговцам не разрешается хранить эту информацию, она должна быть предоставлена до того, как транзакция будет обработана.
Идентификация устройства
Эта система работает путем анализа устройства, которое используется для завершения транзакции. Отмечаются устройства с историей мошеннических действий и те, которые ранее не использовались с данным счетом.
Он проверяет важные детали и составляет их профиль; эти важные детали включают операционную систему системы и другую информацию, которая может помочь в предотвращении фрода.
Каждое устройство имеет уникальный отпечаток пальца, который может быть использован для отслеживания его в Интернете и создания шаблонов для оценки рисков. Что повсеместно используется в интернет-маркетинге для таргетинга на целевую аудиторию.
Черные списки
После сбора информации о мошеннических действиях вы можете создать черный список для блокировки транзакций с похожими деталями.
Вы можете добавить такие детали, как кредитная карта, адреса электронной почты, адреса для выставления счетов и регионы повышенного риска, а затем проверить личность клиента перед обработкой транзакции.
Это не очень точный инструмент, и продавцам следует остерегаться его использования, поскольку он может привести к блокировке законных транзакций.
Ограничьте крупные суммы покупок
Украденные кредитные карты можно быстро заметить и заблокировать. Чтобы воспользоваться этим, мошенники стараются совершать крупные сделки, особенно с товарами, имеющими хорошую перепродажную стоимость.
Вы можете установить ограничения, используя максимальную сумму транзакции, максимальное количество товаров, которые можно купить за один раз, и максимальное количество неудачных транзакций.
Ограничьте крупные суммы покупок
Мошенники могут генерировать множество номеров кредитных карт с помощью программного обеспечения и пробивают эти номера для оплаты, пока не найдут правильный.
Velocity-чеки отслеживают количество попыток, предпринимаемых учетной записью, и отмечают ее, как только она превышает установленное количество попыток.
Аутентификация 3D Secure
Это мера, введенная поставщиками услуг для повышения безопасности операций с картами в Интернете. Она может помочь в проверке личности пользователя, тем самым предотвращая фрод.
Это форма двухфакторной аутентификации, которая требует от держателей карт создания защищенного пин-кода, который необходимо ввести перед обработкой транзакции.
Неправильные пины автоматически блокируют транзакцию, что приводит к снижению количества запросов на возврат средств.
Скоринг рисков
Эта функция использует анализ данных и машинное обучение для оценки транзакций на основе вероятности мошенничества.
Для определения оценки используются такие ключевые моменты, как адрес выставления счета, IP-адрес, продукт, сумма и результаты фильтров проверки.
Вы получите оценку и подробную информацию о результатах по каждому проверенному компоненту. Чем выше балл, тем выше вероятность мошенничества. Инструменты с предиктивными моделями машинного обучения будут учиться на основе этого анализа и помогут предоставить более точные результаты в будущем.
Все эти инструменты полезны для предотвращения возврата платежей и связанных с этим комиссий. Когда вы выбираете автоматический метод обнаружения фрода, вы можете снизить вероятность фрода с банковскими картами, что всегда приводит к неоспоримому положению.
Некоторые из этих инструментов используют искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы обнаружить фрод и помочь вам предотвратить его.
Эти инструменты имеют методы и функции, которые помогают в проверке и аутентификации пользователей. Имея доступ к таким данным, вы можете проводить углубленный анализ и создавать черные списки мест с высоким потенциалом мошенничества.
Затем вы можете вручную определить, следует ли вам принимать покупки и транзакции из этих регионов.
Многие вопросы легче и лучше предупредить, чем разбираться с последствиями…
Автор: pimka21
Еще советуем:
