Jedno fałszywe zamówienie online może kosztować małego detalistę prawie trzykrotnie więcej niż koszt transakcji. To właśnie znalazł Stripe w raporcie o trendach i nadużyć w Internecie w grudniu 2017 r. (PDF).
Raport trendów oszustw internetowych
Ten internetowy procesor płatności niedawno opublikował raport i dał Small Business Trends unikalną perspektywę dzięki wyjątkowym komentarzom e-mail.
$config[code] not found"Jednym z naszych celów podczas publikowania raportu jest pomoc małym firmom w lepszym zrozumieniu, w jaki sposób i kiedy pojawiają się oszukańcze zachowania, aby mogli tworzyć konkretne strategie bezpośrednio odpowiadające ich potrzebom" - mówi Michael Manapat, kierownik ds. Inżynierii w zakresie analizy płatności i doświadczenia w firmie Stripe, w wiadomości e-mail z Trendami dla małych firm.
Raport Stripe'a wykazał, że niewielki sklep internetowy wyda 2,62 USD na walkę z oszustwami internetowymi za każde 1 $ fałszywego zamówienia. To sięga 3,34 USD za mobilny sklep detaliczny. Dlatego sensowne jest, aby najlepiej bronić się przed padnięciem ofiarą nieuczciwych transakcji.
Ale ile obrony wystarczy?
To prawda, że cyberprzestępczość rośnie i prawdą jest również, że małe firmy są coraz częściej atakowane przez oszustów. Ponieważ zwiększa się bezpieczeństwo transakcji w sklepach stacjonarnych, wzrasta również prawdopodobieństwo, że transakcje internetowe będą kierowane częściej.
Jednak prawdą jest również, że małe firmy mogą nadmiernie inwestować w ochronę przed oszustwami internetowymi. Ten raport firmy Stripe stara się pomóc małym detalistom internetowym w zidentyfikowaniu miejsc, w których muszą się chronić.
"Biorąc pod uwagę ograniczone zasoby, większość małych firm musi dokonywać kompromisów między oszustwami policyjnymi a maksymalizacją zysków. Mniejsze firmy mogą wykorzystać raport do zidentyfikowania spójnych wzorców nieuczciwego zachowania "- mówi Manapat.
Mały sklep internetowy może ostatecznie zdecydować, czy zainstalować jakieś oprogramowanie zapobiegające oszustwom w swoim sklepie. Ale nie każda mała firma będzie dysponować pieniędzmi lub zasobami, aby wdrożyć taką obronę. W innych przypadkach, jak twierdzi Manapat, sklepy internetowe muszą identyfikować trendy wśród oszustów, aby wykrywać podejrzane działania w czasie ich działania.
Na początek, mniejsze sklepy muszą przechwytywać więcej informacji o swoich klientach z góry. To znacznie zmniejsza szanse nieuczciwej transakcji.
"Chociaż każda firma jest inna, zrozumienie tego, w jaki sposób pojawiają się nadużycia, pomoże mniej skutecznie sprzedawcom detalicznym w zwalczaniu oszustw, ale także pomoże im zrozumieć, dlaczego tak ważne jest ustanawianie lepszych reguł" - dodaje Manapat.
Inne kluczowe oznaki oszustw transakcyjnych w Internecie to zakupy o wyjątkowo wysokich stawkach. Aktorzy oszustw czasami kupują 10-krotność normalnego tempa zwykle oglądanego na stronie. Oni również lubią uderzać w godzinach wieczornych, według Stripe. Możesz spodziewać się tej aktywności przy niższym ruchu w witrynie.
"Na przykład wskaźniki oszustw nie rosną szczególnie w ciężkie dni zakupów, takie jak Czarny piątek, ale raczej w dni takie jak Boże Narodzenie, kiedy wiele osób nie robi zakupów" - wyjaśnia raport.
Kolejne kluczowe stwierdzenie z raportu pokazuje, że większość nieuczciwych transakcji nie dotyczy dużych przedmiotów. Zamiast tego, mniejsze transakcje są nieuczciwe.
"W Stanach Zjednoczonych dane Stripe pokazują, że oszukańcze kwoty transakcji są tylko nieznacznie większe niż zwykłe kwoty transakcji" - czytamy w raporcie.
Stripe sugeruje, że małe sklepy internetowe współpracują z procesorem płatności, który wdraża technologię uczenia maszynowego, aby pomóc wykryć fałszywe transakcje. Firma zauważa jednak, że samo poleganie na sztucznej inteligencji w celu wykrycia oszustwa nie wystarczy. Konieczna jest również czujność ręczna.
"Modele uczenia maszynowego radzą sobie z tym wyzwaniem, wprowadzając wiele specyficznych dla kontekstu niuansów, aby odrzucić tylko najbardziej podejrzane transakcje, zamiast wprowadzać ogólne reguły, które mogą łatwo zakończyć blokowanie dobrych transakcji. Partnerzy handlowi powinni współpracować z procesorami płatności za pomocą uczenia maszynowego i innych technologii, aby zoptymalizować złożone kompromisy między zatrzymaniem oszustwa a maksymalizacją zysków ", dodaje raport.
Zdjęcie za pośrednictwem Shutterstock
1 komentarz ▼
