Bir sahte çevrimiçi sipariş, işlem maliyetinin neredeyse üç katı kadar küçük bir perakendeciye mal olabilir. Şerit'in Aralık 2017 Çevrimiçi Dolandırıcılık Eğilimleri ve Davranışı raporunda (PDF) bulduğu şey budur.
Çevrimiçi Dolandırıcılık Eğilimleri Raporu
Çevrimiçi ödeme işlemcisi kısa bir süre önce raporu yayınladı ve Small Business Trends'e özel e-posta yorumlarıyla benzersiz bir bakış açısı sağladı.
$config[code] not found“Raporun yayınlanmasındaki hedeflerimizden biri, küçük işletmelerin hileli davranışların nasıl ve ne zaman ortaya çıktığını daha iyi anlamalarına yardımcı olmaktır, bu nedenle ihtiyaçlarını doğrudan karşılayan özel stratejiler oluşturabilirler” diyor Stripe’deki ödemelerin istihbarat ve deneyimlerinden Michael Manapat, Small Business Trendleri olan bir e-postada.
Stripe’in raporu, küçük bir çevrimiçi perakende satış şirketinin sahte dolandırıcılık siparişinin her 1 doları için çevrimiçi dolandırıcılığa karşı mücadele etmek için 2,62 dolar harcayacağını buldu. Bu bir mobil perakende satış mağazası için 3,34 $ 'a kadar çıkıyor. Bu nedenle, sahte işlemlere maruz kalmadan önce savunma yapmanın en iyisi olacağı mantıklı olacaktır.
Ama ne kadar savunma yeterli?
Siber suçların arttığı ve küçük işletmelerin dolandırıcılarla gittikçe daha fazla hedef alındığı doğru. Tuğla ve harç mağazalarındaki işlemlerin güvenliği arttıkça, çevrimiçi işlemlerin daha sık hedef alınma olasılığı da artmaktadır.
Bununla birlikte, küçük işletmelerin çevrimiçi dolandırıcılık korumasına aşırı yatırım yapabileceği de doğrudur. Stripe'den gelen bu rapor, küçük çevrimiçi perakendecilerin kendilerini korumaları gereken yeri belirlemelerine yardımcı olmaya çalışıyor.
“Sınırlı kaynakları göz önüne alındığında, çoğu küçük işletme polislik sahtekarlığıyla karlılığı maksimize etmek arasında değiş tokuş yapmak zorundadır. Manapat, daha küçük şirketler tutarlı sahtekarlık davranış kalıplarını belirlemek için raporu kullanabilir ”dedi.
Küçük bir çevrimiçi perakende satış mağazasının, sonuçta bazı sahtekarlık önleme yazılımlarının mağazalarına yüklenip yüklenmeyeceğine karar vermesi gerekebilir. Ancak her küçük işletme böyle bir savunmayı dağıtmak için paraya veya kaynağa sahip olmayacaktır. Diğer durumlarda, Manapat, çevrimiçi mağazaların, şüpheli olayları tespit ederken dolandırıcıların eğilimlerini tanımlaması gerektiğini söylüyor.
Yeni başlayanlar için, daha küçük mağazaların müşterileriyle ilgili daha fazla bilgi yakalamaları gerekiyor. Bu, sahte bir işlem olasılığını büyük ölçüde azaltır.
Manapat, “Her işletme farklı olsa da, dolandırıcılığın nasıl ortaya çıktığını anlamak sadece küçük perakendecilerin dolandırıcılıkla daha etkin bir şekilde mücadele etmelerine yardımcı olmakla kalmayacak, aynı zamanda daha iyi kurallar koymanın neden bu kadar önemli olduğunu anlamalarına yardımcı olacak” dedi.
Çevrimiçi işlem dolandırıcılığının diğer önemli işaretleri anormal derecede yüksek oranlarda gelen alımlardır. Sahtekarlık aktörleri bazen genellikle bir sitede görülen normal hızın 10 katını satın alırlar. Ayrıca Stripe'ye göre akşam saatlerinde vurmayı seviyorlar. Ve bu aktiviteyi bir sitedeki daha düşük trafik zamanlarında bekleyebilirsiniz.
“Örneğin, dolandırıcılık oranları, özellikle Kara Cuma gibi ağır alışveriş günlerinde değil, birçok insanın alışveriş yapmadığı Noel gibi günlerde artmaktadır” diye açıklıyor.
Rapordaki bir başka önemli bulgu, sahte işlemlerin çoğunun büyük biletli ürünler için olmadığını göstermektedir. Bunun yerine, sahte olma eğiliminde olan daha küçük işlemlerdir.
Rapor, “Amerika Birleşik Devletleri'nde Şerit verileri, sahte işlem tutarlarının normal işlem tutarlarından yalnızca biraz daha büyük olduğunu gösteriyor” diyor.
Stripe, küçük çevrimiçi perakendecilerin sahte işlemlerin yapılmasına yardımcı olmak için makine öğrenmesi teknolojisini kullanan bir ödeme işlemcisi ile birlikte çalıştıklarını önermektedir. Ancak şirket ayrıca, sadece AI’ya sahtekarlığı tespit etmenin güvendiğini de belirtti. Manuel uyanıklık da gereklidir.
“Makine öğrenme modelleri, iyi işlemlerin kolayca engellenebilmesi için battaniye kurallarının yerine koymak yerine, yalnızca en şüpheli işlemleri reddetmek için içeriğe özgü nüansları bir araya getirerek bu zorluğa değiniyor. Tüccarlar, sahtekarlığı durdurmak ve karlılığı en üst düzeye çıkarmak arasındaki bu karmaşık takası en iyi duruma getirmek için makine öğrenmesi ve diğer teknolojilerle ödeme işlemcileriyle birlikte çalışmalıdır. ”
Shutterstock üzerinden fotoğraf
1 Yorum yap ▼
