Оценка мошенничества

[Tomcat]

Оценка мошенничества - это информационный инструмент, который помогает вам оценить риск, связанный с заказами, до их обработки. Это делается путем выявления особенностей и исторических тенденций, связанных с подозрительным поведением и мошенническими заказами. Этот процесс обычно используется в компаниях, поскольку они пытаются обнаружить мошенничество в своих транзакциях, чтобы избежать крупных потерь прибыли. Обнаружение мошенничества применяется во многих отраслях, таких как банковское дело, страхование и электронная коммерция. Поскольку на карту поставлено так много и так много переменных меняется, жизненно важно иметь систему мониторинга мошенничества в реальном времени.

Модель оценки​

В Fraud.net мы создаем индивидуальные модели машинного обучения, используя запатентованные методологии. Другими словами, мы полны решимости решить уникальные и тонкие проблемы каждого клиента и разработать уникальный рейтинг мошенничества для каждой транзакции.

• Модель оценки обеспечивает оценку риска от 1 до 99 для каждого события или транзакции. Короче говоря, эта оценка указывает на относительный риск мошенничества.
• На основании оценки каждое событие делится на один из 5 уровней риска:
  • Очень низкий риск (0–9): самая низкая вероятность мошенничества.
  • Низкий риск (10–49): низкая вероятность мошенничества, но может включать ложноотрицательные результаты (риск).
  • Средний риск (50–69): нет явных указаний на положительный или отрицательный результат.
  • Высокий риск (70–89): высокая вероятность мошенничества, но может включать ложные срабатывания.
  • Очень высокий риск (90–99): самая высокая вероятность мошенничества.

Используя этот метод, клиенты могут расставлять приоритеты при проверке транзакций в зависимости от степени риска. Таким образом, предприятия могут принимать реальные меры в зависимости от группы риска, чтобы уменьшить размер очереди и оптимизировать время исследователей или проверяющих агентов.

Оценивайте риски быстро и эффективно​

Глубоко в терабайтах данных, которые ваша организация производит каждый день, скрыты идеи, которые могут изменить правила игры.

Используя современные технологии, теперь возможно объединение данных и извлечение разведданных. Следовательно, с появлением ИИ оценка рисков и экономия денег для бизнеса никогда не были такими легкими.

Прежде всего, первостепенное значение имеет постоянная защита вашего бизнеса.

 

[Tomcat]

Оценка мошенничества - это система моделей или технологий прогнозирования мошенничества, которые платежные системы используют для выявления транзакций с наивысшим риском в среде без карты, требующей дополнительной проверки. Некоторые из наиболее эффективных моделей оценки используют программные методы прогнозирования для выявления моделей мошеннической деятельности и для того, чтобы отличить эти модели от законной покупательной деятельности. Модели оценки обычно присваивают числовое значение (оценку), которое обеспечивает вероятность того, что транзакция может быть мошеннической.

Продавцы электронной коммерции должны разработать внутренние процедуры оценки мошенничества с транзакциями или внедрить сторонние сервисы, чтобы делать это за них. Хорошо спроектированные системы оценки мошенничества независимо от того, разработаны ли они внутри компании или за ее пределами, позволяют продавцам назначать баллы за различные элементы транзакции без предъявления карты. Такие элементы обычно включают следующее:

• Айпи адрес.
• Электронный адрес (бесплатно или бесплатно).
• Время суток размещения заказа.
• Код результата AVS.
• Объем продаж.
• Тип товара.
• Способ доставки.
• Различные адреса доставки и выставления счетов.
• Zip коды.

Сумма баллов всех элементов дает оценку мошенничества, которая указывает на вероятность мошенничества. Баллы также могут быть добавлены для других факторов, таких как предыдущие заказы, продолжительность пребывания в качестве покупателя и т. д. Торговец решает, какие уровни баллов следует использовать для утверждения, отклонения или просмотра заказа, и может корректировать эти значения в зависимости от тенденций и времени. года. Некоторые более крупные продавцы построили свои модели оценки на основе своих исторических данных о мошенничестве и возвратных платежах. Такие целевые модели должны быть более эффективными, но их реализация может потребовать больше времени и средств.

Для достижения наилучших результатов следует придерживаться следующих рекомендаций:

• Выполните внутреннюю проверку на мошенничество перед отправкой транзакций для оценки мошенничества. Затем рассмотрите следующие предложения:
  • Отправляйте только те транзакции, которые прошли внутренние процедуры проверки на мошенничество в вашей организации. Совершенно очевидно, что неудачные транзакции сопряжены с высоким риском, и для этого не требуется их оценка мошенничества.
  • Не получайте баллы за мошенничество для транзакций, которые были отклонены эмитентом карты или были отмечены подозрением в мошенничестве или по другим причинам.
• Оцените издержки и преимущества скоринга мошенничества для транзакций с низким уровнем риска. Для многих продавцов будет нерентабельно получать оценки мошенничества, внутренние или сторонние, для каждой отдельной транзакции. Исключение транзакций с низким уровнем риска из процесса оценки мошенничества поможет снизить затраты. Особенно:
  • При использовании сторонней оценки проанализируйте свое соглашение об оказании услуг и оцените стоимость транзакций оценки.
  • Определите транзакции, в которых потенциальные убытки от мошенничества ниже, чем стоимость оценки мошенничества.
• Проверьте, размещено ли несколько заказов для доставки на один и тот же адрес, но использовались ли разные кредитные карты. Преступники могли украсть несколько номеров карт.
• Проверяйте заказы на необычно большое количество одного товара.
• Проверьте, отправляются ли несколько заказов с одного IP-адреса.
• Проверьте номера кредитных карт - если они различаются всего на несколько цифр, скорее всего, эти номера были сгенерированы программным обеспечением.
• Определите пользователей, которые неоднократно отправляли один и тот же номер кредитной карты с разными сроками действия. Часто преступники, укравшие номер кредитной карты, не знают дату истечения срока действия, поэтому они будут продолжать попытки с другой датой истечения срока, пока не найдут правильную комбинацию.
• По статистике, большинство мошеннических заказов в США размещается между полуночью и 2 часами ночи.