Majhne spletne trgovine bodo porabile 2,62 $ za vsak $ 1 goljufive transakcije

Ena lažna spletna naročila lahko malemu trgovcu stane skoraj trikrat toliko, kot je strošek transakcije. To je Stripe našel v svojem poročilu o spletnih trendih goljufij in vedenju (PDF) v decembru 2017. t

Poročilo o spletnih trendih goljufij

Spletni procesor plačil je pred kratkim objavil poročilo in Small Business Trends je dal edinstveno perspektivo prek izključnih e-poštnih komentarjev.

$config[code] not found

»Eden od naših ciljev pri objavi poročila je pomagati malim podjetjem, da bolje razumejo, kako in kdaj se pojavi goljufivo ravnanje, da lahko ustvarijo posebne strategije, ki neposredno ustrezajo njihovim potrebam,« pravi Michael Manapat, inženir za inženiring plačil in izkušnje pri Stripe, v e-poštnem sporočilu z Small Business Trends.

Poročilo Stripe je ugotovilo, da bo majhno spletno maloprodajno podjetje porabilo 2,62 dolarjev, ki se bodo borili proti spletnim goljufijam za vsak $ 1 goljufivega naročila. To se podaljša na 3,34 USD za mobilno trgovino. Zato bi bilo smiselno, da je najbolje, da se postavi obramba, preden postane žrtev goljufivih transakcij.

Toda koliko obrambe je dovolj?

Res je, da se kibernetski zločini povečujejo, prav tako je res, da mala podjetja vedno bolj postajajo tarča goljufov. In ker se povečuje varnost transakcij v trgovinah z opeko in malto, se pogosteje povečuje tudi verjetnost, da bodo spletne transakcije ciljno usmerjene.

Res pa je tudi, da lahko mala podjetja preveč vlagajo v zaščito pred spletnimi goljufijami. To poročilo podjetja Stripe poskuša pomagati malim spletnim trgovcem prepoznati, kje se morajo zaščititi.

„Glede na omejena sredstva večina malih podjetij potrebuje kompromise med policijskimi goljufijami in povečanjem donosnosti. Manjša podjetja lahko to poročilo uporabijo za identifikacijo doslednih vzorcev goljufivega vedenja, «pravi Manapat.

Majhna spletna maloprodajna trgovina se bo morda morala odločiti, ali bo v svojo trgovino namestila programsko opremo za boj proti goljufijam. Vendar ne bodo vsa mala podjetja imela denarja ali sredstev za tovrstno obrambo. V drugih primerih, pravi Manapat, morajo spletne trgovine prepoznati trende med goljufi, da bi odkrili sumljive dejavnosti, medtem ko se to dogaja.

Za začetek, manjše trgovine morajo zajemati več informacij o svojih strankah. To močno zmanjša možnosti goljufive transakcije.

»Medtem ko je vsako podjetje drugačno, razumevanje, kako se kažejo goljufije, ne bo le pomagalo manjšim trgovcem na drobno učinkoviteje boj proti goljufijam, temveč jim bo tudi pomagalo razumeti, zakaj je določanje boljših pravil tako pomembno,« dodaja Manapat.

Drugi ključni znaki transakcijskih goljufij na spletu so nakupi, ki prihajajo z nenormalno visokimi stopnjami. Udeleženci goljufije bodo včasih kupili 10-kratno normalno hitrost, ki jo običajno vidimo na spletnem mestu. Prav tako si želijo udariti v večernih urah, pravi Stripe. To aktivnost lahko pričakujete tudi v manj prometnih časih na spletnem mestu.

"Na primer, stopnje goljufij ne rastejo precej na težkih nakupovalnih dneh, kot so Črni petek, ampak na dni, kot je božič, ko veliko ljudi ne kupuje," pojasnjuje poročilo.

Druga ključna ugotovitev iz poročila kaže, da večina goljufivih transakcij ni za predmete z velikimi vozovnicami. Namesto tega so manjše transakcije, ki so ponavadi goljufive.

"V Združenih državah Amerike Stripe podatki kažejo, da so goljufivi zneski transakcij le malo večji od rednih zneskov transakcij," je zapisano v poročilu.

Stripe predlaga, da majhni spletni trgovci na drobno sodelujejo s procesorjem plačil, ki razvija tehnologijo strojnega učenja, da bi pomagal prepoznati lažne transakcije. Toda družba tudi ugotavlja, da se zanašanje na goljufijo na AI ni dovolj. Ročna budnost je prav tako potrebna.

„Modeli strojnega učenja obravnavajo ta izziv z vključevanjem številnih kontekstualnih odtenkov, da bi zavrnili le najbolj sumljive transakcije, namesto da bi uvedli splošna pravila, ki lahko zlahka blokirajo dobre transakcije. Trgovci bi morali sodelovati s plačilnimi procesorji s strojnim učenjem in drugimi tehnologijami, da bi optimizirali te zapletene kompromise med zaustavitvijo goljufij in maksimiranjem dobičkonosnosti, “dodaja poročilo.

Fotografije preko Shutterstocka

1 komentar ▼