Usa Fraud Detection Pro e proteggi le entrate, creando flussi di pagamento senza attriti

Fraud Detection Pro offre alle aziende globali complesse una suite avanzata di strumenti per combattere le minacce fraudolente, nuove e preesistenti, senza compromettere le prestazioni sul piano dei pagamenti.

Si sta registrando un rapido aumento delle frodi nei pagamenti online: solo nel 2021 sono aumentate del 285% grazie sia al volume crescente del commercio online che alla debolezza delle difese antifrode predisposte dalle aziende. E le minacce continuano ad evolversi, con un impatto devastante: si stima che i venditori online subiranno perdite superiori a 206 miliardi di dollari tra il 2021 e il 2025.

La frode nei pagamenti è un problema che nessuna azienda attiva nell'economia digitale può ignorare. Né le aziende possono rimanere ferme su questo fronte, facendo affidamento su strumenti legacy e su strategie di gestione del rischio. Le minacce sono troppo dinamiche e il costo per non gestirle è troppo elevato.

Per consentire alle aziende di affrontare queste sfide frontalmente, siamo lieti di annunciare il lancio di Fraud Detection Pro. La nostra soluzione antifrode di livello enterprise aiuta le aziende più complesse a implementare sofisticate strategie di gestione delle frodi e a bilanciare rischio e prestazioni a livello globale, massimizzando i ricavi.

Abbiamo creato Fraud Detection Pro tenendo presenti tre esigenze chiave dei clienti:

• Adattabilità: Mettiamo a disposizione funzioni avanzate di machine learning per rilevare le nuove tendenze in materia di frodi, utilizzando in tempo reale l’intelligenza della Rete.
• Personalizzazione: Puoi definire regole per personalizzare le tue strategie antifrode anche per segmenti o per criteri specifici, utilizzando dati personalizzati per creare segmenti unici. Puoi sfruttare appositi elenchi di approvazione e rifiuto per bloccare i truffatori e identificare i clienti legittimi.
• Ottimizzazione: Potenti funzionalità di analisi, reportistica e test al servizio di nuove strategie antifrode per ottimizzare le prestazioni aziendali.

La continua evoluzione delle frodi nei pagamenti

Le imprese si trovano ad affrontare gravi difficoltà economiche. Le pressioni inflazionistiche da una parte comprimono la domanda dei consumatori, dall’altra impattano sulle catene di approvvigionamento e sui salari riducendo ulteriormente i margini. Oggi più che mai, i commercianti devono garantire che i pagamenti consentano loro di acquisire ogni transazione legittima, massimizzando le entrate. Ma è più facile a dirsi che a farsi.

Sul fronte opposto, i truffatori stanno diventando sempre più sofisticati nelle loro tattiche, costringendo le aziende a implementare strategie di rischio più rigorose. Una delle tendenze principali è l'aumento degli attacchi automatizzati, soprattutto tramite i bot: questi attacchi consentono ai truffatori di scalare facilmente i propri sforzi. Per fare un esempio: può costare meno di 200 dollari attaccare 100.000 account, con una percentuale di successo compresa tra lo 0,2 e il 2%.

La lotta alle frodi è una battaglia che dura tutto l'anno, ma la posta in gioco è più alta nelle sei settimane di "alta stagione" tra novembre e dicembre, quando alcuni rivenditori realizzano fino al 50% delle loro entrate annuali. I dati del 2021 di Checkout.com mostrano che le frodi sono aumentate dell'11% dal terzo al quarto trimestre.

Inoltre, le tecniche adottate dai truffatori non sono uniformi, adattandosi diversamente a business diversi. Le attività di e-commerce, biglietteria aerea, trasferimento di denaro e servizi bancari sembrano più vulnerabili al credential stuffing e all'acquisizione degli account degli utenti. I marketplace online sono principalmente presi di mira da account falsi, pubblicità ingannevole, annullamenti di ordini e circuiti chiusi di acquirenti/venditori falsi. Il settore delle criptovalute viene colpito da falsi scambi, acquisizioni di portafogli e attacchi Man-in-the-Middle (MITM). Le aziende dell’online gaming soffrono maggiormente di falsi servizi di ricarica di terze parti, credential stuffing, acquisizioni di account e schemi di streaming Potluck.

La lezione per le aziende è che una soluzione antifrode rigida e valida per tutti non è più sufficiente. Un tale approccio, infatti, le lascerebbe in balìa di una scelta a somma zero: dare la priorità alla lotta contro le frodi ma accettare che i clienti legittimi vengano bloccati (o siano frustrati a tal punto da abbandonare i loro carrelli); o dare la priorità alle vendite e sperare che i volumi delle transazioni siano sufficientemente alti da contrastare gli effetti di tassi più elevati di frodi.

Nessuno dei due approcci è sostenibile, poiché determinerebbe una perdita di entrate, un aumento dei tassi di addebito, costi di transazione più elevati, abbandono dei clienti e danni alla credibilità del marchio. Fraud Detection Pro è stata progettata proprio perché i commercianti non debbano fare questa scelta.

“Imbattersi nelle frodi è qualcosa di inevitabile nell'elaborazione dei pagamenti poiché continuano a evolversi, diventando sempre più creative. Dobbiamo essere sempre più preparati nel rispondere rapidamente e con precisione. La soluzione Fraud Detection Pro di Checkout.com è come usare un bisturi, rispetto ad altri strumenti sul mercato che sono più simili a una mazza".

Philip Quinn, Senior Product Operations Manager presso Curve

Come Fraud Protection Pro aiuta i business globali a combattere le frodi

Con Fraud Detection Pro, le aziende possono adattare le proprie soluzioni antifrode alle proprie, uniche esigenze e testare, apprendere e adattarsi all'emergere di nuove minacce. Ecco come.

Decisioni più consapevoli basate su miliardi di data point

Le funzioni di Machine Learning di Fraud Detection Pro attingono ai miliardi di hard e soft data ricavati dalle transazioni dell’intera rete degli esercenti di Checkout.com. Per combattere le frodi, in sostanza, si impara dall’osservazione di quelle osservate in più settori e paesi, applicando le informazioni così raccolte per identificare e fermare le attività sospette nel momento della transazione. Senza tutto questo, un commerciante è più esposto alle frodi, sia quelle già note che quelle che vanno imponendosi nel tempo, poiché non dispone delle informazioni necessarie su di esse e dei relativi dati storici.

Fraud Detection Pro in azione

La società A è vittima di un episodio di frode. Il Machine Learning di Fraud Detection Pro registra e apprende automaticamente da questa attività fraudolenta, memorizzando gli attributi di pagamento come potenzialmente anormali. Settimane dopo, durante la scansione di una transazione presso l'azienda B, Fraud Detection Pro intercetta gli stessi attributi dell'attacco all'azienda A. Questa transazione di pagamento viene così classificata come molto probabilmente fraudolenta e viene automaticamente rifiutata.

Efficace gestione del rischio grazie alla segmentazione

Fraud Detection Pro consente ai commercianti di impostare regole adatte alla loro specifica tolleranza al rischio. E così come ogni esercente si caratterizza per una diversa propensione al rischio, così anche un’impresa individuale vorrà applicare criteri diversi alle proprie vendite.

Ad esempio, un commerciante probabilmente potrà voler considerare “più sicuro” un cliente abituale che utilizza lo stesso indirizzo IP e che acquista qualcosa di costoso rispetto a un nuovo cliente da un indirizzo IP contrassegnato che acquista qualcosa di valore inferiore. Fraud Detection Pro offre ai commercianti la flessibilità di trattare queste due transazioni (e altre combinazioni) con diverse classificazioni di rischio, creando strategie antifrode ad hoc per ciascuna di esse.

I commercianti che utilizzano Fraud Detection Pro possono utilizzare questa capacità di segmentazione in vari modi. Ad esempio, possono separare le aree geografiche ad alto rischio da quelle a basso rischio, segmentare in base a metodi di pagamento diversi o persino isolare codici prodotto specifici che subiscono più attacchi rispetto ad altri. Oltre a impostare singole soglie antifrode per ciascun segmento, gli esercenti possono anche definire quale azione intraprendere qualora non venga rispettata (ad esempio, accettare o rifiutare la transazione, inviarla al 3DS o eseguire un check manuale).

I commercianti possono così modulare le proprie risposta ai rischi di frode, restringendo le maglie o, al contrario, allargandole per consentire più transazioni, man mano che si sviluppa la loro propensione al rischio.

La società B rileva che il suo tasso di frode è basso. Decide così di assumersi qualche rischio in più accettando più transazioni per massimizzare i tassi di accettazione. Utilizzando Fraud Detection Pro, il commerciante modifica le proprie impostazioni di Machine Learning in modo che siano meno rigide (ovvero, aumentando il punteggio al quale le transazioni vengono rifiutate). Il commerciante verifica e regola continuamente queste impostazioni finché non trova l'equilibrio ottimale tra i costi di frode e i tassi di accettazione.

Strategie di prevenzione delle frodi ottimizzate e a prova di futuro

Fraud Detection Pro include numerose altre funzionalità che consentono ai commercianti di personalizzare la configurazione di Machine Learning, perfezionando la propria strategia di rischio tramite regole specifiche capaci di affrontare le sfide uniche della propria attività.

Protezione avanzata tramite regole flessibili: i commercianti hanno possibilità illimitate per la creazione di regole adatte alle rispettive attività, incluse velocità avanzata e regole personalizzate. È possibile raggruppare più criteri di regole per produrre un punteggio comportamentale ponderato per risultati più accurati. E i commercianti possono sperimentare in sicurezza nuove regole testando il potenziale impatto di una regola prima di pubblicarla.

Blocca i truffatori e favorisci i clienti legittimi: i commercianti possono mettere a punto e mantenere elenchi di approvazione e di rifiuto per identificare i clienti legittimi e garantire loro esperienze di pagamento senza attriti, tenendo fuori solo i truffatori identificati.

Revisioni manuali semplificate: gli esercenti possono monitorare in modo centralizzato tutte le transazioni che richiedono una revisione manuale, insieme a dati contestuali avanzati sul motivo per cui ogni transazione è stata segnalata, risparmiando tempo e aumentando l'accuratezza delle decisioni.

Risk strategy builder: i commercianti possono rivedere facilmente le proprie strategie di rischio tramite una visualizzazione ad albero della propria strategia decisionale, potendo così modificarla semplicemente aggiungendo, variando o sottraendo componenti.

La società C, un attore del mondo gaming, dalle informazioni di Fraud Detection Pro apprende che i nuovi giocatori che utilizzano carte prepagate e di credito per pagare i suoi servizi, comportano un rischio potenziale più elevato. Tramite Fraud Detection Pro, decide così di includere la data di apertura dell'account nella richiesta di pagamento, creando una regola che blocchi le transazioni da una carta prepagata o di debito a tutti gli account attivati da meno di una settimana.

Contrasta le frodi senza danneggiare la customer experience

La lotta alle frodi non dovrebbe mai riguardare esclusivamente la sicurezza. Deve essere un approccio olistico che dia uguale valore alla customer experience e alla protezione delle transazioni legittime. Una ricerca di Checkout.com ha rilevato che per il 34% degli utenti permanentemente esclusi da un sito di shopping ciò è avvenuto in seguito al rifiuto di un pagamento; ma un ben più significativo 52% degli utenti abbandona il proprio carrello se si trova ad affrontare un processo di pagamento troppo complesso.

A differenza di molti attuali strumenti antifrode che impongono strategie di rischio rigorose che creano attrito e frustrano i clienti, Fraud Detection Pro è stato creato per rispettare anche la customer experience.

Fraud Detection Pro consente agli esercenti di bilanciare contrasto alle frodi e customer experience, grazie a un processo in tre fasi:

Analizza: I commercianti, per monitorare l’impatto delle proprie strategie di rischio, si avvalgono dell’approccio analitico visuale di una dashboard ricca di dati dettagliati e di una libreria di report con metriche chiave come conversioni, tassi di accettazione e prestazioni rispetto ai limiti di addebito dei circuiti.

Indaga: È possibile indagare e diagnosticare le cause profonde di falsi positivi e falsi negativi e utilizzare queste informazioni per scartare misure antifrode che risultino troppo onerose.

Testa: I test shadow mode forniscono un modo sicuro per esaminare il potenziale impatto sulla customer experience delle nuove regole proposte, delle impostazioni di Machine Learning o di intere strategie di rischio, senza impattare sul traffico live.

Scopri di più su Fraud Detection Pro

La gestione del rischio non deve seguire esclusivamente un approccio difensivo. Può, invece, massimizzare le entrate aumentando i tassi di accettazione e riducendo l'attrito per i clienti legittimi, portando a maggiori conversioni.