Eén frauduleuze online bestelling kan een kleine verkoper bijna drie keer zoveel kosten als de transactie. Dat vond Stripe in het online-rapport Trends en gedragsgedrag van december 2017 (PDF).
Online fraude Trends rapport
De online betalingsverwerker heeft onlangs het rapport vrijgegeven en gaf Small Business Trends een uniek perspectief via exclusieve e-mailopmerkingen.
$config[code] not found"Een van onze doelen bij het publiceren van het rapport is om kleine bedrijven te helpen beter te begrijpen hoe en wanneer frauduleus gedrag aan het licht komt, zodat ze specifieke strategieën kunnen ontwikkelen die direct aan hun behoeften voldoen", zegt Michael Manapat, technisch manager voor betalingsintelligentie en -ervaring bij Stripe, in een e-mail met Trends voor het kleinbedrijf.
Stripe's rapport wees uit dat een kleine online winkel $ 2.62 terugvecht tegen online fraude voor elke $ 1 aan frauduleuze bestellingen. Dat gaat op tot $ 3,34 voor een mobiele winkel. Daarom is het logisch dat het het beste is om verdediging te bieden voordat u het slachtoffer wordt van frauduleuze transacties.
Maar hoeveel verdediging is genoeg?
Het klopt dat cybercriminelen in de lift zitten en het is ook waar dat kleine bedrijven steeds meer het doelwit zijn van fraudeurs. En aangezien de beveiliging van transacties in fysieke winkels toeneemt, neemt ook de kans toe dat online transacties vaker worden getarget.
Het is echter ook waar dat kleine bedrijven te veel kunnen investeren in online fraudebescherming. Dit rapport van Stripe probeert kleine online retailers te helpen bepalen waar ze zichzelf moeten beschermen.
"Gezien hun beperkte middelen, moeten de meeste kleine bedrijven afwegingen maken tussen politiefraude en het maximaliseren van de winstgevendheid. Kleinere bedrijven kunnen het rapport gebruiken om consistente patronen van frauduleus gedrag te identificeren, "zegt Manapat.
Een kleine online winkel kan uiteindelijk zelf beslissen of er anti-fraudesoftware in hun winkel moet worden geïnstalleerd. Maar niet elk klein bedrijf heeft het geld of de middelen om een dergelijke verdediging in te zetten. In andere gevallen, zegt Manapat, moeten online winkels trends signaleren onder fraudeurs om verdachte activiteiten te herkennen terwijl deze zich voordoen.
Om te beginnen moeten kleinere winkels vooraf meer informatie over hun klanten verzamelen. Dit verkleint de kans op een frauduleuze transactie aanzienlijk.
"Hoewel elk bedrijf anders is, zal het begrijpen van de fraude niet alleen kleinere detailhandelaren helpen om fraude doeltreffender te bestrijden, maar ze ook helpen te begrijpen waarom het stellen van betere regels zo belangrijk is", voegt Manapat eraan toe.
Andere belangrijke tekenen van online transactiefraude zijn aankopen die binnenkomen tegen abnormaal hoge tarieven. Fraude-acteurs kopen soms 10 keer het normale tempo dat meestal op een site te zien is. Ze vinden het ook leuk om tijdens de avonduren te slaan, volgens Stripe. En u kunt deze activiteit verwachten tijdens lagere verkeerstijden op een site.
"Fraudecijfers bijvoorbeeld stijgen niet met name op zware koopdagen als Black Friday, maar eerder op dagen als Kerstmis, wanneer veel mensen niet winkelen," legt het rapport uit.
Een andere belangrijke bevinding uit het rapport laat zien dat de meeste frauduleuze transacties niet voor items met een groot ticket zijn. In plaats daarvan zijn het kleinere transacties die meestal frauduleus zijn.
"In de Verenigde Staten tonen Stripe-gegevens aan dat frauduleuze transactiebedragen slechts iets groter zijn dan de reguliere transactiebedragen," stelt het rapport.
Stripe suggereert dat kleine online retailers werken met een betalingsverwerker die technologie voor machine learning toepast om valse transacties te herkennen. Maar het bedrijf merkt ook op dat alleen vertrouwen op AI om fraude te herkennen niet voldoende is. Handmatige waakzaamheid is ook noodzakelijk.
"Modelleermodellen pakken deze uitdaging aan door veel contextspecifieke nuances toe te voegen om alleen de meest verdachte transacties te verwerpen, in plaats van algemene regels in te voeren die gemakkelijk het blokkeren van goede transacties kunnen belemmeren. Handelaren zouden met betalingsprocessoren moeten werken met machine learning en andere technologieën om deze complexe compromissen tussen het stoppen van fraude en het maximaliseren van de winstgevendheid te optimaliseren, "voegt het rapport eraan toe.
Foto via Shutterstock
1 Reactie ▼
