Една измамна онлайн поръчка може да струва на дребно три пъти повече от цената на сделката. Това откри Stripe в своя доклад за тенденциите и поведението на онлайн измамите през декември 2017 г. (PDF).
Доклад за тенденциите в онлайн измамите
Процесорът за онлайн плащане наскоро публикува доклада и даде уникална перспектива на тенденциите в малкия бизнес чрез изключителни коментари по електронната поща.
$config[code] not found„Една от целите ни при публикуването на доклада е да помогнем на малките предприятия да разберат по-добре как и кога се проявява измамното поведение, така че те могат да създават конкретни стратегии, които да отговарят пряко на техните нужди“, казва Майкъл Манапат, инженер-мениджър за разузнавателни данни и опит на Stripe, в имейл с тенденции в малкия бизнес.
Докладът на Stripe установи, че малък онлайн бизнес на дребно ще похарчи 2.62 долара, за да се бори срещу онлайн измамите за всеки $ 1 от измамна поръчка. Това се увеличава до $ 3.34 за мобилен магазин. Ето защо би имало смисъл, че е най-добре да се защити, преди да стане жертва на измамни сделки.
Но колко защита е достатъчна?
Вярно е, че престъпленията в кибернетичното пространство нарастват и е вярно, че малките предприятия все повече се насочват към измамниците. И тъй като сигурността на сделките в магазините с тухли и хоросан се увеличава, вероятността да се насочват онлайн транзакциите по-често се увеличава.
Също така е вярно, че малките предприятия могат да инвестират прекомерно в защитата на онлайн измамите. Този доклад на Stripe се опитва да помогне на малките онлайн търговци да определят къде трябва да се защитят.
„Като се имат предвид техните ограничени ресурси, повечето малки предприятия трябва да правят компромиси между полицейската измама и максимизирането на рентабилността. По-малките компании могат да използват доклада, за да идентифицират последователни модели на измамно поведение, ”казва Manapat.
Малък онлайн магазин може да реши да реши дали да инсталира софтуер за борба с измамите в магазина си. Но не всеки малък бизнес ще има пари или ресурси, за да разполага с такава защита. В други случаи, казва Манапат, онлайн магазините трябва да идентифицират тенденциите сред измамниците, за да забележат подозрителни дейности, докато това се случва.
Като начало, по-малките магазини трябва да заснемат повече информация за своите клиенти. Това значително намалява шансовете за измама.
„Макар всеки бизнес да е различен, разбирането за това как се проявяват измамите не само ще помогне на по-малките търговци да се борят по-ефективно с измамите, но и да им помогнат да разберат защо е важно да се определят по-добри правила”, добавя Манапат.
Други ключови признаци на онлайн транзакционните измами са покупки, които идват при необичайно високи нива. Участниците в измамите понякога ще купуват 10 пъти по-често от нормалното темпо, което обикновено се вижда на даден сайт. Също така обичат да удрят по време на вечерните часове, според Stripe. И можете да очаквате тази дейност по време на по-малко трафик на сайта.
"Например процентите на измамите не се повишават особено при тежки пазарни дни като Черния петък, а по-скоро в дни като Коледа, когато много хора не пазаруват", обяснява докладът.
Друга ключова констатация от доклада показва, че повечето измамни транзакции не са за големи билети. Вместо това, това са по-малките сделки, които са склонни да бъдат измамни.
„В Съединените щати данните на Stripe показват, че сумите с измамни транзакции са само малко по-големи от редовните размери на транзакциите”, се казва в доклада.
Stripe подсказва, че малките онлайн търговци работят с процесор за плащане, който използва технологията за машинно обучение, за да открие фалшивите транзакции. Но компанията също така отбелязва, че разчитането само на ИИ на място за измама не е достатъчно. Необходима е и ръчна бдителност.
„Машинните модели на обучение се справят с това предизвикателство, като включват много специфични за контекста нюанси, за да отхвърлят само най-подозрителните транзакции, вместо да въвеждат общи правила, които лесно могат да блокират добрите транзакции. Търговците трябва да работят с платежни процесори с машинно обучение и други технологии, за да оптимизират тези сложни компромиси между спиране на измамите и увеличаване на доходността ”, добавя докладът.
Снимка чрез Shutterstock
1 Коментар ▼
