O comandă online frauduloasă poate costa un mic comerciant cu amănuntul de aproape trei ori mai mult decât costul tranzacției. Asta a găsit Stripe în Raportul privind tendințele și comportamentul online privind frauda din decembrie 2017 (PDF).
Raport privind tendințele frauduloase online
Procesorul de plăți online a lansat recent raportul și a oferit o perspectivă unică perspectivelor de afaceri pentru companii mici, prin intermediul comentariilor exclusive prin e-mail.
$config[code] not found"Unul dintre scopurile noastre în publicarea raportului este de a ajuta companiile mici să înțeleagă cum și când apare un comportament fraudulos, astfel încât aceștia să poată crea strategii specifice care să le răspundă direct nevoilor", spune Michael Manapat, director de inginerie pentru inteligența plăților și experiență la Stripe, într-un e-mail cu Tendințe pentru întreprinderile mici.
Raportul lui Stripe a constatat că o mică afacere online cu amănuntul va cheltui 2,62 dolari, luptând împotriva fraudei online pentru fiecare 1 dolar dintr-o comandă frauduloasă. Asta se ridică la 3,34 USD pentru un magazin de telefonie mobilă. Prin urmare, ar fi de înțeles că este mai bine să punem apărarea înainte de a deveni victimă a tranzacțiilor frauduloase.
Dar cât de multă apărare este suficientă?
Este adevărat că infracțiunile cibernetice sunt în creștere și este, de asemenea, adevărat că întreprinderile mici sunt din ce în ce mai vizate de fraudatori. Și, pe măsură ce crește securitatea tranzacțiilor la magazinele de cărămizi, crește probabilitatea ca tranzacțiile online să vizeze mai des.
Cu toate acestea, este, de asemenea, adevărat că întreprinderile mici pot investi prea mult în protecția împotriva fraudei online. Acest raport de la Stripe încearcă să ajute comercianții cu amănuntul online să identifice unde trebuie să se protejeze.
"Având în vedere resursele lor limitate, majoritatea întreprinderilor mici trebuie să facă compromisuri între frauda de poliție și maximizarea profitabilității. Companiile mai mici pot utiliza raportul pentru a identifica modele coerente de comportament fraudulos ", spune Manapat.
Un mic magazin online de vânzare cu amănuntul poate decide în cele din urmă dacă să instaleze un software antifraudă în magazinul său. Dar nu orice afacere mică va avea banii sau resursele pentru a desfășura o astfel de apărare. În alte cazuri, spune Manapat, magazinele online trebuie să identifice tendințele printre infractori pentru a detecta o activitate suspectă în timp ce se întâmplă.
Pentru inceput, magazinele mai mici trebuie sa capteze mai multe informatii despre clientii lor in fata. Acest lucru reduce foarte mult șansele unei tranzacții frauduloase.
"În timp ce fiecare afacere este diferită, înțelegerea modului în care se manifestă frauda nu numai că va ajuta pe comercianții cu amănuntul mai mic să combată în mod mai eficient frauda, ci și să înțeleagă de ce stabilirea unor norme mai bune este atât de importantă", adaugă Manapat.
Alte semne cheie ale fraudei tranzacțiilor on-line sunt achizițiile venite la rate anormal de mari. Frații actori vor achiziționa câteodată de 10 ori ritmul obișnuit de obicei văzut pe un site. De asemenea, le place să lovească în timpul orelor de seară, potrivit lui Stripe. Și vă puteți aștepta la această activitate în perioadele de trafic reduse pe un site.
"De exemplu, ratele de fraudă nu cresc în special în zilele grele de cumpărături cum ar fi Vinerea Neagră, ci mai degrabă în zilele de Crăciun, când mulți oameni nu cumpără", explică raportul.
O altă constatare importantă din raport arată că cele mai multe tranzacții frauduloase nu sunt pentru articolele de bilete mari. În schimb, tranzacțiile sunt mai mici, care tind să fie frauduloase.
"În Statele Unite, datele Stripe arată că sumele tranzacțiilor frauduloase sunt doar puțin mai mari decât sumele obișnuite ale tranzacțiilor", se afirmă în raport.
Stripe sugerează că comercianții mici cu amănuntul online lucrează cu un procesor de plată care utilizează tehnologia de învățare a mașinilor pentru a ajuta la identificarea tranzacțiilor false. Dar, de asemenea, compania ia act de faptul că bazându-se doar pe AI pentru a detecta frauda nu este suficient. Verificarea vigilenței este, de asemenea, necesară.
"Modelele de învățare în mașină abordează această provocare prin încorporarea multor nuanțe specifice contextului pentru a respinge numai tranzacțiile cele mai suspecte, decât pentru a pune în practică reguli care să poată bloca cu ușurință tranzacțiile bune. Comercianții ar trebui să colaboreze cu procesatorii de plăți cu tehnologie de învățare și alte tehnologii pentru a optimiza aceste compromisuri complexe între stoparea fraudei și maximizarea profitabilității ", se mai arată în raport.
Fotografie prin Shutterstock
1 Comentariu ▼
