La fraude e-commerce devient une menace croissante dans le monde entier. L'un des principaux facteurs est la nature des achats en ligne sans carte présente (CNP), qui crée une surface d'attaque énorme pour quiconque souhaite en abuser. La valeur de la fraude e-commerce mondiale devrait passer d'environ 56 milliards de dollars en 2025 à 131 milliards de dollars d'ici 2030. Pour faire face à cette menace, une prévention de la fraude e-commerce efficace combine des contrôles croisés qui attrapent chacun ce que les autres manquent.

Ci-dessous, nous allons explorer les types courants de fraude qui affectent les commerçants en ligne, le fonctionnement de la détection en temps réel au niveau de la transaction, et la manière d'élaborer une stratégie de prévention multicouche capable d'attraper les acteurs frauduleux sans faire fuir les clients légitimes.

L’essentiel à retenir

• La fraude e-commerce recouvre plusieurs types, notamment la fraude par carte non présente, la fraude amicale et le piratage de compte. Chacun nécessite des contrôles différents pour être détecté et évité.

• La détection des fraudes en temps réel attribue un score de risque en fonction des signaux de l'appareil, des données comportementales et des caractéristiques de la commande. Ce score détermine si le système automatisé approuve, bloque ou vérifie une transaction.

• Une stratégie de prévention multicouche associe des modèles de machine learning à des règles personnalisées et à des contrôles de vérification au moment du paiement afin d'offrir la couverture la plus large avec le moins de friction possible pour les clients légitimes.

Présentation de la fraude e-commerce

La fraude e-commerce désigne toute tentative d'effectuer une transaction en ligne à l'aide d'informations volées, fausses ou manipulées afin d'obtenir des biens, des services ou de l'argent sans autorisation légitime. Contrairement à la fraude en personne, il n'y a pas de carte bancaire à voler physiquement ni de visage à identifier ; cela rend le canal en ligne plus attrayant pour les acteurs frauduleux.

Quels sont les types courants de fraude e-commerce ?

Voici quelques types courants de fraude e-commerce :

• Fraude CNP : Une personne utilise les informations de carte bancaire volées pour passer une commande. Le titulaire de la carte conteste souvent le paiement auprès de sa banque, et l'entreprise perd les marchandises, les revenus et généralement des frais de rétrofacturation en plus.

• Fraude amicale : Un client légitime effectue un achat, reçoit l'élément et conteste le paiement malgré tout. Il prétend que l'achat n'était pas autorisé, que l'élément n'est jamais arrivé ou qu'il ne correspondait pas à la description. Sans preuves solides, telles qu'une confirmation de livraison, des enregistrements de protocole internet (IP) et des empreintes d'appareils, les entreprises peuvent perdre ces litiges.

• Piratage de compte : Un acteur frauduleux accède à un compte client existant (souvent par bourrage d'identifiants à l'aide de paires de noms d'utilisateur et de mots de passe compromises), puis modifie l'adresse de livraison et passe des commandes en utilisant le moyen de paiement sauvegardé. Le compte ayant un historique d'achat légitime, ces commandes passent souvent les contrôles de fraude de base sans déclencher de signaux d'alerte.

• Abus de retour : Les clients exploitent des politiques de retour souples pour se faire rembourser des éléments qu'ils ont déjà utilisés, ou renvoyer des produits endommagés ou différents. La fraude au remboursement affecte les marges de la même manière que les autres types de fraude, mais elle est souvent traitée comme un problème opérationnel.

• Abus de promotions et de bons de réduction : Des acteurs frauduleux créent plusieurs comptes pour réclamer à plusieurs reprises de nouvelles remises client, des bonus de parrainage ou des codes promotionnels. Cela est particulièrement courant pour les biens numériques ou les produits d'abonnement, où il n'y a pas de limite physique au nombre de répétitions de l'abus.

Quelles bonnes pratiques de prévention de la fraude e-commerce les commerçants en ligne doivent-ils suivre ?

Les programmes de prévention de la fraude efficaces combinent des signaux de détection, des mesures de sécurité au moment du paiement et des politiques internes. La surveillance des transactions doit prêter attention aux signaux suivants qui, pris ensemble, indiquent la probabilité d'une fraude :

• Modèles inhabituels : Plusieurs commandes provenant de la même adresse IP, du même numéro de carte bancaire ou du même appareil sur une courte période indiquent souvent une fraude automatisée ou des attaques de test de cartes bancaires (c'est-à-dire que des acteurs frauduleux testent des numéros de cartes bancaires volées avec de petites transactions avant d'en effectuer de plus importantes).

• Incohérences de livraison et de facturation : Une commande dont les adresses de facturation et de livraison se trouvent dans des pays différents ou dont l'e-mail ne correspond pas à celui enregistré pour cette carte bancaire augmente la probabilité de fraude.

• Signaux liés à l'appareil et au navigateur : La prise d'empreinte d'appareil capture des attributs tels que la configuration du navigateur, la résolution de l'écran et les polices installées. Un appareil précédemment associé à une commande frauduleuse constitue un indicateur de risque élevé, quelle que soit la carte bancaire utilisée à présent.

• Caractéristiques de la commande : Les commandes de grande valeur passées immédiatement après la création du compte, les unités multiples du même article à forte valeur de revente, et l'expédition accélérée vers une destination où cela n'a pas de sens sur le plan logistique sont autant de scénarios qui justifient une inspection plus approfondie.

Au moment du paiement, des vérifications supplémentaires peuvent vous permettre de mieux comprendre qui effectue la transaction. Celles-ci incluent :

• Service de vérification d'adresse (AVS) : Cela permet de vérifier si l'adresse de facturation saisie par un client correspond à celle enregistrée par l'émetteur de la carte bancaire. Une correspondance totale ne garantit pas la légitimité, mais une incohérence peut être un signal de risque important.

• Vérification du cryptogramme visuel (CVV) : Cela confirme que la personne qui passe la commande a un accès physique à la carte bancaire, et pas seulement au numéro de carte. Exiger le CVV lors du paiement est une pratique courante.

• 3D Secure (3DS) : Cela ajoute une étape d'authentification au cours de laquelle le titulaire de la carte vérifie son identité directement auprès de l'émetteur de la carte bancaire, souvent par le biais d'un code à usage unique ou d'une demande biométrique. Lorsque l'authentification 3DS réussit, la responsabilité de la rétrofacturation est généralement transférée de l'entreprise à l'émetteur de la carte bancaire.

Des règles automatisées vous permettent de définir des limites strictes concernant le comportement des transactions : vous pouvez bloquer toutes les commandes expédiées vers une région à haut risque spécifique, exiger une vérification manuelle au-delà d'une certaine valeur de commande, ou refuser toute transaction pour laquelle la vérification AVS échoue et dont le montant dépasse un seuil défini. Le problème est que les règles sont statiques par défaut. Les tactiques de fraude évoluent, et des règles qui fonctionnaient efficacement il y a six mois pourraient générer de faux refus de paiement aujourd'hui. Les taux de blocage et les taux de faux positifs nécessitent une vérification régulière.

Comment les commandes frauduleuses sont-elles détectées en temps réel ?

Lorsqu'un client passe une commande, le processus de détection des fraudes commence avant même que la requête d'autorisation de paiement n'atteigne le réseau de cartes bancaires. Voici comment cela fonctionne :

• Capture des données : Le système de paiement collecte les signaux de l'appareil, l'adresse IP et le comportement de session (par exemple, le temps passé sur la page, la cadence de frappe, la façon dont les champs du formulaire ont été remplis) ainsi que les détails de la commande eux-mêmes.

• Évaluation des règles : La commande est vérifiée par rapport aux blocages basés sur des règles, tels que les limites de vitesse de transaction, les pays bloqués et les restrictions de cartes bancaires basées sur le numéro d'identification bancaire (BIN). Les commandes qui subissent un blocage strict s'arrêtent ici.

• Score de risque : Un modèle évalue l'ensemble des signaux et produit un score en pondérant différents signaux en fonction des combinaisons ayant historiquement précédé des rétrofacturations et des litiges.

• Décision : En fonction du score et des seuils configurés, la commande est approuvée automatiquement, signalée pour vérification manuelle ou refusée. Une équipe chargée de la détection des fraudes traite la file de vérification pour évaluer manuellement les cas limites.

• Boucle de rétroaction : Lorsqu'une commande signalée est vérifiée manuellement et approuvée ou refusée, ce résultat est réintégré dans le modèle et améliore la précision des scores futurs.

Quelle est la différence entre les techniques et les outils de prévention de la fraude e-commerce ?

Les techniques de prévention de la fraude e-commerce sont les approches analytiques utilisées pour identifier la fraude. Les logiciels associés peuvent déployer ces techniques à grande échelle.

Voici quelques techniques courantes :

• Vérifications de vélocité : Signalez une fréquence de transaction inhabituelle sur un laps de temps donné. Cela est utile pour intercepter les attaques de test de cartes bancaires, au cours desquelles des acteurs frauduleux testent rapidement des lots de numéros de cartes bancaires volées.

• Biométrie comportementale : Analysez la manière dont un utilisateur interagit avec un formulaire (par exemple, les mouvements de la souris, le rythme de frappe, les modèles de saisie automatique) pour distinguer les humains des robots qui tentent d'automatiser le paiement.

• Modèles de machine learning : Entraînez-vous sur les données de transaction historiques pour identifier les modèles qui précèdent la fraude, y compris ceux qui sont trop subtils pour que les règles puissent les détecter. Plus un modèle de machine learning s'entraîne sur des données de transaction, mieux il parvient à distinguer les cas limites authentiques de la fraude.

• Analyse de réseau : Identifiez les signaux partagés entre les comptes (par exemple, le même appareil, la même adresse IP, le même domaine d'e-mail) pour détecter les réseaux de fraude qui opèrent simultanément sur plusieurs comptes.

Stripe Radar applique des modèles de machine learning entraînés sur des données de transaction provenant de l'ensemble du réseau Stripe. Étant donné que Radar observe des modèles à travers des millions d'entreprises, il peut identifier des signaux de risque qu'aucune entreprise individuelle n'aurait suffisamment de données pour détecter seule. Un numéro de carte bancaire apparu dans une transaction frauduleuse ailleurs sur le réseau constitue un signal précieux, même si c'est la première fois qu'il est repéré.

Comment élaborer une stratégie multicouche de prévention de la fraude e-commerce ?

Une stratégie multicouche signifie qu'aucun point de défaillance unique ne laisse passer la fraude. Chaque couche attrape ce que les autres manquent.

Voici ce qu'une stratégie multicouche doit inclure :

• Vérification du compte et de l'identité : Avant que quiconque ne puisse passer une commande, confirmez son identité. La vérification de l'e-mail lors de la création du compte, les exigences de mot de passe fort et l'authentification 3DS ajoutent des contrôles d'identité de base qui réduisent le risque de piratage de compte.

• Signaux au niveau du paiement : Les vérifications de CVV, d'AVS et la prise d'empreinte d'appareil peuvent attraper une grande partie des tentatives de fraude par carte non présente avant qu'elles n'aboutissent. Traiter des transactions sans ces contrôles laisse des lacunes évidentes.

• Score de risque : Le calcul du score en temps réel évalue le contexte complet de la commande. C'est là qu'un outil comme Stripe Radar apporte le plus de valeur, car le modèle s'appuie sur des signaux inter-réseaux que la vérification au niveau du paiement seule ne peut pas voir.

• Règles personnalisées : Des règles spécifiques à l'entreprise ajustent le modèle de base à votre contexte. Une entreprise de biens numériques est confrontée à des schémas de fraude différents de ceux d'un commerçant de biens physiques, et les règles permettent d'intégrer ces connaissances directement dans vos décisions.

• Surveillance post-transaction : Les taux de rétrofacturation, les modèles de litiges et les anomalies de réalisation sont également des signaux. La surveillance des indicateurs en aval permet de détecter la fraude qui a échappé aux couches précédentes et d'éclairer les ajustements des règles et des seuils au fil du temps.

• Contrôles des retours et des politiques : Les entreprises qui subissent souvent des fraudes aux retours peuvent atténuer les abus en exigeant des photos des articles retournés, en accordant des crédits en magasin plutôt que des remboursements pour les comptes signalés, ou en mettant en place des délais de retour proportionnels à la valeur de la commande. Elles peuvent le faire sans nuire de manière significative à l'expérience des clients honnêtes.

Comment Stripe Radar peut vous aider

Stripe Radar utilise des modèles d'IA pour détecter et prévenir la fraude, entraînés sur des données provenant du réseau mondial de Stripe. Il met continuellement à jour ces modèles en fonction des dernières tendances en matière de fraude, afin que votre entreprise reste protégée au fur et à mesure que la fraude évolue.

Stripe propose également Radar for Fraud Teams, qui permet aux utilisateurs d’ajouter des règles personnalisées pour faire face aux scénarios de fraude propres à leurs activités et d’accéder à des analyses avancées en la matière.

Radar peut aider votre entreprise à :

• Prévenir les pertes liées à la fraude : Stripe traite plus de 1 000 milliards de dollars de paiements chaque année. Cette envergure permet de manière unique à Radar de détecter et de prévenir la fraude avec précision et de vous faire économiser de l'argent.

• Augmenter les revenus : Les modèles d'IA de Radar sont entraînés sur des données réelles de litiges, des informations sur les clients, des données de navigation et bien plus encore. Cela permet à Radar d'identifier les transactions risquées et de réduire les faux positifs, ce qui stimule vos revenus.

• Gagner du temps : Radar est intégré à Stripe et ne nécessite aucune ligne de code pour être configuré. Vous pouvez également surveiller vos performances en matière de fraude, rédiger des règles et bien plus encore sur une seule plateforme, ce qui accroît l'efficacité.

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