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Fraud Detection Pro offre aux entreprises mondiales une suite d'outils avancés pour lutter contre les menaces frauduleuses, nouvelles ou existantes, sans compromettre les performances des paiements.
La fraude aux paiements en ligne augmente rapidement. Rien qu'en 2021, elle a augmenté de 285 %, car les fraudeurs ont exploité le volume croissant des achats en ligne, ainsi que les faiblesses des défenses des entreprises contre la fraude. Malheureusement, les menaces ne cessent d’évoluer. Il est estimé que les vendeurs en ligne subiront des pertes dépassant 206 milliards de dollars entre 2021 et 2025.
La fraude aux paiements est un problème qu'aucune entreprise opérant dans l'économie numérique ne peut ignorer. Ceci n’est pas un secteur dans lequel les entreprises peuvent rester immobiles, en s'appuyant sur des outils existants et des anciennes stratégies de gestion des risques. Les menaces sont devenues trop dynamiques et le coût de ne pas les appréhender d'une manière adaptée est trop élevé.
Nous sommes ravis d'annoncer le lancement de Fraud Detection Pro qui permettra aux entreprises de relever ces défis de front. Cette solution de lutte contre la fraude de qualité professionnelle est conçue pour les entreprises les plus complexes. Fraud Detection Pro permet de déployer des stratégies sophistiquées de gestion de la fraude, ainsi que d'équilibrer les risques et les performances à l'échelle mondiale, tout en maximisant les revenus.
Nous avons créé Fraud Detection Pro en gardant à l'esprit les trois besoins clés des clients :
Les entreprises sont confrontées à des vents contraires économiques importants. La demande des consommateurs chute pendant que la crise du coût de la vie frappe. En même temps, les pressions d’inflation dans les chaînes d'approvisionnement et les salaires serrent davantage les marges. Les commerçants doivent plus que jamais s'assurer que les paiements leur permettent de capturer chaque transaction légitime et de maximiser leurs revenus.
Malheureusement, c’est plus facile à dire qu'à faire. En même temps, les fraudeurs deviennent de plus en plus sophistiqués dans leurs tactiques, obligeant les entreprises à déployer des stratégies de risque plus strictes. L'une des plus grandes tendances est l'augmentation des attaques automatisées, principalement par le biais de bots. Ces attaques permettent aux fraudeurs d'intensifier facilement leurs efforts. Par exemple, il peut coûter moins de 200 $ pour tenter 100 000 prises de contrôle de compte par les bots, avec un taux de réussite compris entre 0,2 et 2 %.
La lutte contre la fraude est une bataille qui dure toute l'année. Les enjeux sont plus importants au cours des six semaines de la « haute saison » en novembre et décembre, lorsque certains détaillants réalisent jusqu'à 50 % de leur chiffre d'affaires annuel. Les données 2021 de Checkout.com montrent que la fraude a augmenté de 11 % au quatrième trimestre par rapport au troisième trimestre.
Aussi, cette menace n'est pas uniforme. Les fraudeurs s'attaquent à différentes entreprises de différentes manières. Les entreprises de commerce en ligne, de billetterie aérienne, de transfert d'argent et de services bancaires semblent plus vulnérables au credential stuffing (cyberattaque durant laquelle des identifiants de connexion volés à un service sont utilisés pour tenter de s’introduire sur les comptes d'autres service sans lien avec le premier) et aux prises de contrôle de compte. Les marketplaces en ligne sont principalement ciblées par les faux comptes, les fausses publicités, les annulations de commandes et les fausses boucles fermées acheteur/vendeur. Le secteur de la cryptomonnaie est touché par de faux échanges, des prises de contrôle de portefeuilles et des attaques Man-in-the-Middle ("MITM", type de cyberattaque où les attaquants interceptent une conversation ou un transfert de données existant, soit en écoutant, soit en se faisant passer pour un participant légitime.). Les entreprises de jeux en ligne souffrent le plus des faux services de recharge tiers, du credential stuffing et de prises de contrôle de compte.
La leçon pour les entreprises est la suivante : une solution anti-fraude rigide et unique ne suffit plus. Cela les laisse faire un choix à somme nulle : donner la priorité à la lutte contre la fraude, mais accepter que les clients légitimes soient bloqués (ou suffisamment frustrés pour abandonner leurs paniers) ; ou donner la priorité aux ventes et espérer que le volume plus élevé compense les taux de fraude élevés.
Aucune de ces approches n'est durable, ce qui entraîne une perte de revenus, une augmentation des taux de chargebacks, un coût de transaction plus élevé, une rotation des clients et une atteinte à la crédibilité de la marque. Nous avons créé Fraud Detection Pro pour que les commerçants n'aient pas à faire ce choix.
“La fraude est une partie inévitable du traitement des paiements, car elle continue d'évoluer et devient de plus en plus sophistiquée. Nous devons être pleinement préparés à réagir rapidement et avec précision. La solution Fraud Detection Pro de Checkout.com est comme un scalpel, comparé aux autres outils du marché qui ressemblent plus à un marteau de forgeron.”
Philip Quinn, Senior Product Operations Manager chez Curve
Grâce à Fraud Detection Pro, une entreprise est en mesure d'adapter sa solution de lutte contre la fraude pour répondre à ses besoins uniques, ainsi que de tester, d'apprendre et de s'adapter à l'émergence de nouvelles menaces.
Le machine learning de Fraud Detection Pro est formé sur des milliards de points de données objectives et subjectives du réseau mondial de marchands de Checkout.com. Il apprend des modèles de fraude réelle dans plusieurs secteurs et pays, et ensuite applique ces informations pour identifier et empêcher les activités suspectes au moment de la transaction. Sans cela, un commerçant est plus exposé aux modèles de fraude existants et émergents, car il ne dispose pas d'informations plus larges et de données historiques sur ces modèles.
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Exemple de Fraud Detection Pro en action
L'entreprise A connaît un cas de fraude. Le machine learning de Fraud Detection Pro enregistre et apprend automatiquement de cette activité frauduleuse, stockant les attributs de paiement comme potentiellement anormaux. Quelques semaines plus tard, lors de la numérisation d'une transaction dans l’entreprise B, Fraud Detection Pro identifie les mêmes attributs que l'attaque contre l’entreprise A. Cette transaction de paiement est considérée comme très susceptible d'être frauduleuse et elle est automatiquement refusée.
Fraud Detection Pro permet aux commerçants de définir des règles uniques qui correspondent à leur tolérance au risque. Tout comme les commerçants ont des appétences différentes pour le risque, une entreprise individuelle voudra appliquer différents critères à ses ventes.
Par exemple, un commerçant considérera probablement qu'un client récurrent avec la même adresse IP qui achète quelque chose de cher est "plus sûr" qu'un nouveau client avec une adresse IP signalée, qui achète quelque chose de moindre valeur. Fraud Detection Pro donne aux commerçants la possibilité de traiter ces deux transactions (et d'autres segments) avec différentes classifications de risque et de créer des stratégies de fraude appropriées pour chacune des transactions.
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Les commerçants utilisant Fraud Detection Pro peuvent utiliser cette capacité de segmentation de différentes manières. Par exemple, ils peuvent séparer les zones géographiques à haut risque et les zones à faible risque, segmenter les transactions selon différentes méthodes de paiement, ou même détacher des codes de produits spécifiques qui subissent plus d'attaques frauduleuses que d'autres. Ils peuvent aussi définir des seuils de fraude individuels pour différents segments, ainsi que d’établir quelle action est déclenchée lorsqu'un seuil n'est pas atteint (par exemple : accepter, refuser, envoyer à 3DS ou faire une révision manuelle).
Ces actions offrent aux commerçants des leviers supplémentaires pour bloquer davantage de fraudes ou bien réduire la rigueur pour autoriser davantage de transactions et adapter ces mesures au fur et à mesure que leur appétence au risque se développe.
Exemple de Fraud Detection Pro en action
L’entreprise B identifie que son taux de fraude est faible. Elle voit une opportunité de prendre plus de risques en acceptant plus de transactions pour maximiser les taux d'acceptation. À l'aide de Fraud Detection Pro, le commerçant adapte ses paramètres d'apprentissage automatique pour qu'ils soient moins stricts (c'est-à-dire en augmentant le score auquel les transactions sont refusées). Le commerçant teste et ajuste en permanence ces paramètres jusqu'à ce qu'il trouve l'équilibre optimal entre les coûts de fraude et les taux d’acceptation.
Fraud Detection Pro comprend une gamme d'autres fonctionnalités qui permettent aux commerçants de s'appuyer sur leur configuration en machine learning. Ils peuvent ainsi affiner leur stratégie de risque en créant des règles spécifiques qui répondent aux défis uniques de leur entreprise.
Protection améliorée avec des règles flexibles : les marchands disposent d'une marge de manœuvre illimitée pour créer des règles adaptées à leur activité, y compris des règles de vélocité et des règles personnalisées. Plusieurs critères de règle peuvent être regroupés pour produire un score comportemental pondéré pour des résultats plus précis. Et les commerçants peuvent expérimenter de nouvelles règles en toute sécurité en testant l'impact potentiel d'une règle avant de la mettre en ligne.
Bloquer les fraudeurs et autoriser les clients légitimes : les commerçants peuvent télécharger et maintenir des listes d'approbation et de refus pour identifier les clients légitimes et s'assurer qu'ils offrent une expérience de paiement sans friction tout en gardant les fraudeurs connus à l'écart.
Authentification forte : les commerçants peuvent valider les transactions risquées en appliquant une authentification supplémentaire à l'aide de la solution d'authentification intégrée de Checkout.com. Les entreprises peuvent définir différents niveaux d'authentification pour augmenter ou minimiser les frictions selon les besoins.
Processus manuels simplifiés : les commerçants peuvent accéder à une vue centralisée de toutes les transactions nécessitant un examen manuel. Ils peuvent également voir des données contextuelles expliquant pourquoi une transaction a été signalée, ce qui permet de gagner du temps et d'augmenter la précision des décisions.
Créateur de stratégies de risque : les commerçants peuvent examiner leurs différentes stratégies de risque via une visualisation en arbre de décision et ajuster les stratégies en ajoutant, modifiant ou soustrayant des composants.
Détection de fraude Pro en action
L’entreprise C, un marchand de jeux, utilise les informations de Fraud Detection Pro pour comprendre que les nouveaux joueurs utilisent des cartes prépayées et de crédit. Ces cartes présentent un risque élevé. Grâce à Fraud Detection Pro, le marchand de jeux inclut l'âge du compte dans la demande de paiement et crée une règle qui bloque les transactions à partir d'une carte prépayée ou d'une carte de crédit pour tous les comptes datant de moins d'une semaine.
La lutte contre la fraude ne doit jamais se limiter qu’à la sécurité. Il doit y avoir une approche holistique qui prend également en compte l'expérience client et protège les transactions légitimes. Une étude de Checkout.com a révélé que 34 % des personnes ont cessé de consulter un site marchand en raison d'un paiement refusé. Et 52% seront prêts à abandonner leurs paniers si le processus de paiement est trop complexe.
Contrairement à de nombreux outils de fraude actuels qui imposent des stratégies de risque strictes qui créent des frictions et frustrent les clients, Fraud Detection Pro a été conçu pour fonctionner avec l'expérience client.
Fraud Detection Pro permet aux commerçants d'équilibrer la lutte contre la fraude et la protection de l'expérience client grâce à un processus en trois étapes :
Analyser: Un tableau de bord d'analyse très détaillé et visuel, ainsi qu’une bibliothèque avec rapports aident les commerçants à surveiller l'impact de leurs stratégies de risque sur des indicateurs clés : la conversion, les taux d'acceptation et les performances par rapport aux limites de chargebacks du système.
Examiner: Les commerçants peuvent examiner et diagnostiquer les causes profondes des faux positifs et des faux négatifs, en utilisant ces informations pour éliminer les mesures anti-fraude trop lourdes.
Tester: Les tests en shadow mode offrent un moyen sûr d'examiner comment les nouvelles règles et les paramètres d'apprentissage automatique impactent l’expérience client, sans affecter le trafic réel.
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La gestion des risques ne doit pas rester une approche purement défensive. En revanche, elle peut maximiser les revenus en augmentant les taux d'acceptation et en réduisant les frictions pour les clients légitimes, ce qui entraîne davantage de conversions.
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