Mažos internetinės parduotuvės išleis $ 2,62 už kiekvieną „1“ sukčiavimo operaciją

Turinys:

Anonim

Vienas apgaulingas internetinis užsakymas gali kainuoti mažam mažmenininkui beveik tris kartus daugiau nei sandorio kaina. Štai ką „Stripe“ rado 2017 m. Gruodžio mėn. Internetinėje sukčiavimo tendencijų ir elgesio ataskaitoje (PDF).

Pranešimas apie sukčiavimą internete

Mokėjimų internetu procesorius neseniai išleido ataskaitą ir suteikė „Small Business Trends“ unikalią perspektyvą išimtiniais el.

$config[code] not found

„Vienas iš mūsų tikslų skelbiant ataskaitą yra padėti mažosioms įmonėms geriau suprasti, kaip ir kada pasirodo apgaulingas elgesys, kad jie galėtų sukurti konkrečias strategijas, tiesiogiai atitinkančias jų poreikius“, - sako Michael Manapat, „Stripe“ mokėjimų žvalgybos ir patirties inžinerijos vadovas., el. laiške su „Small Business Trends“.

„Stripe“ pranešime nustatyta, kad maža mažmeninė prekyba internete kainuos 2,62 dolerius kovodama su sukčiavimu internete už kiekvieną sukčiavimo tvarką. Tai mobiliojo mažmeninės prekybos parduotuvės kaina siekia 3,34 USD. Todėl būtų tikslinga, kad geriausia prieš gynybą nukentėti nuo apgaulingų sandorių.

Bet kiek pakanka gynybos?

Tiesa, kad kibernetiniai nusikaltimai didėja, ir taip pat tiesa, kad mažos įmonės vis dažniau yra nukreiptos į sukčiai. Be to, didėjant sandorių saugumui plytų ir skiedinių parduotuvėse, tikimybė, kad internetiniai sandoriai bus nukreipti dažniau, kyla.

Tačiau taip pat tiesa, kad mažos įmonės gali pernelyg investuoti į apsaugą nuo sukčiavimo internete. Ši „Stripe“ ataskaita bando padėti mažiems mažmenininkams internete nustatyti, kur jie turi apsisaugoti.

„Atsižvelgiant į jų ribotus išteklius, dauguma mažų įmonių turi kompromisus tarp sukčiavimo ir maksimalaus pelningumo. Mažesnės įmonės gali naudoti ataskaitą, kad nustatytų nuoseklius sukčiavimo modelius “, - sako Manapatas.

Maža mažmeninė parduotuvė gali galiausiai nuspręsti, ar į savo parduotuvę įdiegti tam tikrą kovos su sukčiavimu programinę įrangą. Tačiau ne kiekviena maža įmonė turės pinigų ar išteklių tokiai gynybai diegti. Kitais atvejais „Manapat“ teigia, kad internetinės parduotuvės turi nustatyti sukčiavimo tendencijas, kad būtų pastebėta įtartina veikla, kai ji vyksta.

Pradedantiesiems mažesnėse parduotuvėse turi būti užfiksuota daugiau informacijos apie savo klientus. Tai labai sumažina nesąžiningo sandorio galimybes.

„Nors kiekvienas verslas yra kitoks, supratimas, kaip pasireiškia sukčiavimas, ne tik padės mažesniems mažmenininkams efektyviau kovoti su sukčiavimu, bet ir padės jiems suprasti, kodėl svarbu nustatyti geresnes taisykles“, - priduria Manapatas.

Kiti pagrindiniai sandorių sukčiavimo požymiai internete yra pirkimai, kurių kainos yra neįprastai didelės. Sukčiavimo subjektai kartais perka 10 kartų daugiau nei įprastai svetainėje. Jie taip pat mėgsta nukentėti vakaro valandomis, pagal Stripe. Taip pat galite tikėtis, kad ši veikla bus vykdoma mažesnėse vietose.

„Pvz., Sukčiavimo rodikliai nėra labai dideli dėl didelių prekybos dienų, pvz., Juodosios penktadienio, o ne tokiomis dienomis kaip Kalėdos, kai daugelis žmonių nesirūpina“, - aiškinama ataskaitoje.

Kita svarbi ataskaitoje pateikta išvada rodo, kad dauguma nesąžiningų operacijų nėra skirtos dideliems bilietams. Vietoj to, tai yra mažesni sandoriai, kurie paprastai yra apgaulingi.

„Jungtinėse Amerikos Valstijose„ Stripe “duomenys rodo, kad apgaulingos sandorių sumos yra tik šiek tiek didesnės už įprastas sandorių sumas“, - teigiama ataskaitoje.

„Stripe“ teigia, kad mažieji mažmenininkai internete dirba su mokėjimų procesoriumi, kuris naudoja mašinų mokymosi technologiją, kad padėtų pastebėti fiktyvius sandorius. Tačiau bendrovė taip pat pažymi, kad nepakanka tik pasikliauti AI sukčiavimu. Taip pat reikalingas rankinis budrumas.

„Mašininio mokymosi modeliai šį iššūkį sprendžia įtraukdami daugybę kontekstui būdingų niuansų, kad būtų galima atmesti tik labiausiai įtartinus sandorius, o ne įdiegti bendrąsias taisykles, kurios gali lengvai užbaigti gerų sandorių blokavimą. Prekiautojai turėtų dirbti su mokėjimų procesoriais, turinčiais mašininio mokymosi ir kitas technologijas, kad optimizuotų šiuos sudėtingus kompromisus tarp sukčiavimo sustabdymo ir maksimalaus pelningumo “, - priduria ataskaita.

Nuotrauka per Shutterstock

1 komentaras ▼