Per le attività online, le frodi sono diventate un costo. Nel 2025, le aziende di tutto il mondo hanno perso in media il 7,7% dei ricavi annui a causa delle frodi, e questo numero continua ad aumentare man mano che pagamenti, account e interazioni con i clienti diventano completamente digitali.

Di seguito viene illustrato come si presentano attualmente le frodi finanziarie, i tipi di frode più comuni a cui devono far fronte le attività e le strategie di prevenzione delle frodi che aiutano le organizzazioni a proteggere i ricavi, conservare la fiducia dei clienti e crescere in modo sicuro.

Contenuto dell'articolo

• Strategie di prevenzione delle frodi
  
• Tipi comuni di frodi che devono affrontare le attività
  
• In che modo le frodi influiscono su ricavi, operazioni e fiducia dei clienti
  
• Funzionamento dei sistemi di rilevamento delle frodi in tempo reale
  
• In che modo il machine learning aiuta a identificare le transazioni fraudolente
  
• Perché l'autenticazione del cliente è fondamentale per prevenire le frodi
  
• In che modo le attività creano una strategia scalabile di prevenzione delle frodi
  
• In che modo Stripe Radar può essere d'aiuto
  

Strategie di prevenzione delle frodi

Le strategie di prevenzione delle frodi sono approcci multilivello per combattere le frodi finanziarie, definite come tentativi deliberati di trasferire denaro, valore o accessi con l'inganno. Raramente le frodi appaiono come un'unica transazione sospetta.

I truffatori moderni utilizzano script e bot per testare in pochi minuti migliaia di carte rubate, creare maree di account falsi o sondare i flussi di checkout e di accesso alla ricerca dei punti deboli. Le stesse tecnologie che aiutano le attività a crescere più rapidamente, come le API (Application Programming Interface), l'automazione e i pagamenti globali, aumentano anche le opportunità di frode. Le frodi rappresentano una pressione costante sulle attività.

Tipi comuni di frodi che devono affrontare le attività

Le frodi assumono molte forme diverse. Le attività devono in genere affrontare un mix di schemi che variano in base al settore, all'area geografica e al comportamento dei clienti.

Ecco i principali colpevoli:

• Frodi sulle carte di pagamento: acquisti non autorizzati effettuati con dati di carte rubate, soprattutto nelle transazioni con carta non presente. Le attività perdono la vendita, il prodotto o il servizio e pagano storni e commissioni di elaborazione quando viene contestata la transazione.

• Frode con furto del conto (ATO): le frodi con furto del conto coinvolgono malintenzionati che ottengono l'accesso ai conti legittimi dei clienti utilizzando credenziali rubate, phishing o malware. Una volta all'interno, possono effettuare acquisti, trasferire fondi, modificare i dati del conto o bloccare l'utente reale.

• Phishing e ingegneria sociale: questi metodi includono falsi messaggi che ingannano clienti o dipendenti per costringerli a condividere credenziali, codici di verifica o denaro. Gli attacchi vengono compiuti sfruttando la fiducia, l'urgenza o l'autorità piuttosto che le lacune tecniche.

• Frode amichevole: i clienti legittimi contestano transazioni valide e spesso affermano di non riconoscere l'addebito o di non essere soddisfatti. La frode amichevole è una fonte comune di storni e una delle più difficili da distinguere.

• Frode basata sull'identità: il malintenzionato utilizza informazioni personali rubate per aprire conti, accedere a servizi o superare i controlli di verifica, che vanno dal furto di identità semplice all'uso improprio coordinato di dati reali.

• Frode con identità fittizia: le identità fittizie sono costituite da una combinazione di informazioni reali e inventate. Queste identità possono superare i controlli di base e rimanere attive per lunghi periodi prima che le perdite diventino visibili.

• Frode interna: datori di lavoro o partner abusano del loro accesso legittimo per compiere manipolazioni finanziarie, furto di dati o aggiramento dei controlli interni.

In che modo le frodi influiscono su ricavi, operazioni e fiducia dei clienti

Raramente le frodi rimangono contenute. Una volta che una frode riesce a far breccia in un'attività, l'impatto si allarga fra i team, l'esperienza del cliente e la crescita a lungo termine. Per un po questi effetti possono continuare incontrollati', perché possono essere necessari fino a 12 mesi prima che vengano rilevati molti casi di frode.

Ecco che cosa devono osservare le attività:

• Perdita di ricavi diretti: ogni transazione contestata costa spesso molto più del suo valore nominale se si includono commissioni, penali e costi di elaborazione.

• Aumento dei costi dell'attività: le revisioni manuali, la gestione delle contestazioni e l'assistenza ai clienti richiedono tempo e risorse che non seguono l'aumento dei volumi delle transazioni.

• Aumento dei problemi con i pagamenti: quando aumentano le frodi, spesso le attività rafforzano i controlli e la gestione del rischio. Se i controlli sono troppo pesanti, le transazioni legittime vengono rifiutate e questo comporta l'abbandono del carrello e la perdita di ricavi causati dai falsi positivi.

• Erosione della fiducia dei clienti: i clienti si aspettano generalmente che il loro denaro e i loro dati siano al sicuro. Frodi, furti di account ed errori ripetuti nelle verifiche ne minano rapidamente la fiducia.

• Maggiore abbandono: i clienti colpiti da frodi o bloccati erroneamente sono più propensi a disimpegnarsi per sempre, anche dopo un'unica esperienza negativa.

• Rischio con le normative e i partner: problemi di frode persistenti possono innescare controlli da parte delle autorità di controllo, dei circuiti di pagamento e dei partner bancari. Nei casi più gravi, questo può generare multe, un aumento del monitoraggio o limitazioni nell'elaborazione.

Funzionamento dei sistemi di rilevamento delle frodi in tempo reale

Il rilevamento delle frodi in tempo reale è stato studiato per bloccare le frodi prima che i fondi vengano trasferiti, senza ostacolare i clienti legittimi. Richiede decisioni rapide prese con informazioni parziali.

Ecco come funziona:

• Acquisizione dei segnali: quando si verifica una transazione o un'azione su un account, il sistema raccoglie dati contestuali, inclusi i dettagli del dispositivo, i dati del protocollo Internet (IP) e della posizione, la cronologia delle transazioni, gli schemi temporali e i segnali comportamentali.

• Valutazione del rischio: per stimare il rischio dell'attività, il sistema analizza questi segnali rispetto agli schemi di frode conosciuti e al comportamento previsto dei clienti.

• Decisione istantanea: in base al livello di rischio, il sistema approva, blocca o richiede verifiche aggiuntive in pochi millisecondi.

• Soglie dinamiche: la tolleranza al rischio varia in base alle dimensioni delle transazioni, alla cronologia dei clienti, all'area geografica e al prodotto. Le soglie adattive aiutano a prevenire l'eccesso di correzioni e il rifiuto degli utenti legittimi.

• Cicli di feedback: il sistema impara dalle frodi, dagli storni e dalle contestazioni confermate, migliorando le decisioni future man mano che i modelli di frode si evolvono.

• Supervisione umana: i team antifrode si concentrano su casi limite, indagini e strategie di messa a punto, anziché esaminare ogni transazione.

In che modo il machine learning aiuta a identificare le transazioni fraudolente

Il machine learning rafforza la prevenzione delle frodi identificando schemi troppo complessi per essere individuati da regole statiche. I modelli valutano simultaneamente migliaia di segnali, dal comportamento alle caratteristiche del dispositivo, dalle tempistiche delle transazioni ai risultati storici. Ogni caso di frode, contestazione o transazione legittima confermata migliora la capacità del modello di separare i comportamenti rischiosi dalle attività dei clienti. I modelli istruiti forniscono punteggi di rischio in tempo reale in pochi millisecondi, anche con volumi enormi di transazioni.

Il machine learning apprende i modelli dal comportamento reale su vasta scala e si adatta al variare dei modelli. Man mano che i criminali cambiano strategia, i modelli apprendono dai nuovi dati invece di basarsi su ipotesi statiche. Grazie alla comprensione di sfumature e contesto, il machine learning può approvare transazioni che sarebbero inutilmente bloccate da regole semplici.

Il coinvolgimento umano è essenziale. Il machine learning presenta dei rischi, quindi i team antifrode ne utilizzano le informazioni per orientare le politiche, indagare sulle anomalie e rispondere alle minacce emergenti.

Perché l'autenticazione del cliente è fondamentale per prevenire le frodi

I truffatori in genere hanno successo quando fingono di essere qualcun altro. L'autenticazione forte interrompe tempestivamente la sostituzione di persona.

Ecco come l'autenticazione del cliente chiude questa porta:

• Nessun accesso non autorizzato: l'autenticazione blocca i truffatori anche quando le credenziali sono compromesse.

• Meno esposizione alle frodi nei pagamenti: la verifica intensificata durante il checkout rende molto meno utili i dati di pagamento rubati.

• Protezione del conto: la prova della titolarità e i requisiti di identità del cliente aumentano il costo degli abusi sul conto.

Molte aree geografiche richiedono una verifica più rigorosa dei cliente per determinate transazioni o azioni sul conto. Un'autenticazione chiara e ben progettata rassicura i clienti che i loro conti e pagamenti sono attivamente protetti.

In che modo le attività creano una strategia scalabile di prevenzione delle frodi

La prevenzione delle frodi funziona a lungo termine solo se cresce insieme all'attività. Questo richiede sistemi progettati per reagire all'evoluzione costante.

Ecco alcune best practice:

• Pensare ai sistemi, non agli strumenti: una prevenzione efficace collega il rilevamento delle frodi, l'autenticazione, la revisione e la risposta. Soluzioni puntuali isolate falliscono quando aumenta la complessità.

• Utilizzare difese a più livelli lungo il percorso del cliente: i rischi variano al momento della creazione dell'account, dell'accesso, del checkout e dopo la transazione. I controlli a più livelli anticipano i singoli punti di errore.

• Automatizzare per impostazione predefinita e coinvolgere le persone in modo strategico: l'automazione gestisce rapidamente la maggior parte delle decisioni. L'esperienza umana è riservata ai casi limite, alle indagini e al perfezionamento della strategia.

• Chiudere sempre il cerchio: risultati come perdite per frode, falsi positivi e contestazioni dei clienti dovrebbero ispirare costantemente le decisioni future.

• Equilibrio tra sicurezza ed esperienza: i programmi scalabili misurano insieme, non isolatamente, la riduzione delle frodi e la conversione.

• Progettare per l'evoluzione: le strategie più efficaci presuppongono che le tattiche fraudolente cambino e creano processi per testare, adattare e distribuire continuamente gli aggiornamenti.

• Assicurarsi che i team utilizzino metriche condivise: una chiara titolarità e obiettivi comuni aiutano i team a rispondere più rapidamente ed evitare di lavorare sovrapponendo gli obiettivi.

In che modo Stripe Radar può essere d'aiuto

Stripe Radar è in grado di prevenire le frodi sfruttando modelli di intelligenza artificiale addestrati con i dati della rete globale di Stripe. Questi modelli vengono costantemente aggiornati in base alle ultime tendenze, proteggendo continuamente la tua attività da sistemi di frode in continua evoluzione.

Stripe offre anche Radar for Fraud Teams, con cui gli utenti possono aggiungere regole personalizzate per gestire scenari di frode specifici e accedere a funzioni avanzate di analisi delle frodi.

Con Radar puoi:

• Prevenire le perdite dovute a frodi: Stripe elabora oltre 1.000 miliardi di dollari di pagamenti all'anno. Questa portata consente a Radar di individuare e prevenire con precisione le frodi, consentendoti di risparmiare denaro.

• Aumentare i ricavi: i modelli IA di Radar sono addestrati su dati reali relativi a contestazioni, informazioni sui clienti, dati di navigazione e altro. Ciò consente a Radar di identificare le transazioni rischiose e ridurre i falsi positivi, aumentando i tuoi ricavi.

• Risparmiare tempo: Radar è integrato in Stripe e non richiede alcuna riga di codice per essere configurato. Puoi anche monitorare le tue prestazioni antifrode, scrivere regole e altro in un'unica piattaforma, aumentando l'efficienza.

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