Con la progressiva crescita del volume delle transazioni online aumenta anche il numero di acquisti legittimi che vengono ingiustamente rifiutati. Oltre alle ripercussioni finanziarie dovute alla perdita di ricavi, questi "falsi rifiuti" possono erodere la fiducia dei clienti e compromettere la fedeltà al brand, perché i clienti frustrati tendono facilmente ad abbandonare i carrelli e a rivolgersi alla concorrenza.

Le attività devono quindi bilanciare l'adozione di misure di prevenzione delle frodi con l'esigenza di offrire esperienze di acquisto semplici, rapide e intuitive per i clienti. Prima di adottare delle strategie per ridurre i falsi pagamenti rifiutati è però essenziale capire perché si verificano.

In questo articolo esamineremo gli aspetti importanti dei falsi pagamenti rifiutati: che cosa sono, perché si verificano, da cosa sono causati e quali sono le pratiche ottimali per prevenirli senza pregiudicare la semplicità e la sicurezza delle transazioni per i clienti. Ecco tutto quello che devi sapere.

Contenuto dell'articolo

• Che cosa sono i falsi pagamenti rifiutati?
  
• Perché avvengono i falsi pagamenti rifiutati?
  
• Come prevenire i falsi pagamenti rifiutati
  
• In che modo Stripe previene i falsi pagamenti rifiutati
  

Che cosa sono i falsi pagamenti rifiutati?

I falsi pagamenti rifiutati, anche detti "falsi positivi" si verificano quando una transazione legittima viene respinta o rifiutata da una banca o da un elaboratore di pagamento.

Perché avvengono i falsi pagamenti rifiutati?

I falsi pagamenti rifiutati spesso avvengono a causa di sistemi e algoritmi che rilevano e prevengono attività fraudolente. Anche se questi sistemi sono progettati per proteggere sia i clienti che gli istituti finanziari, a volte possono essere eccessivamente prudenti o contenere imprecisioni che possono portare al rifiuto di transazioni valide.

È importante capire i motivi dei falsi pagamenti rifiutati per aiutare clienti e attività ad adottare misure preventive e a gestire più efficacemente eventualità di questo tipo. Ecco alcuni motivi comuni per cui avvengono:

• Schemi di spesa insoliti
  È prassi consolidata per banche e circuiti delle carte di credito monitorare gli schemi di spesa dei clienti. Se una transazione non è coerente con il comportamento di spesa precedente, questi sistemi di monitoraggio potrebbero contrassegnarla come potenzialmente fraudolenta, ad esempio nel caso di un acquisto insolitamente grande o di una serie di transazioni rapide. Pur essendo efficace per la prevenzione delle frodi, questa misura a volte porta a intercettare transazioni legittime.

• Errori tecnici
  L'elaborazione di transazioni richiede reti e sistemi complessi. Talvolta, un problema tecnico, un ritardo di rete o un errore di comunicazione tra sistemi diversi può generare il rifiuto di una transazione. Ciò si verifica anche se la transazione non presenta nulla di intrinsecamente sospetto o insolito.

• Superamento dei limiti di spesa
  Gli istituti finanziari spesso stabiliscono limiti giornalieri di importi o del numero di transazioni sui conti per mitigare potenziali perdite dovute a frodi. Se un cliente prova a fare un acquisto che supera questi limiti predefiniti, la transazione potrebbe essere rifiutata. Pur essendo utili come misura di prevenzione delle frodi, questi limiti possono anche generare frustrazione per i clienti che decidono di fare acquisti di grande entità ma legittimi.

• Informazioni non corrette
  Durante una transazione, le informazioni del cliente, come l'indirizzo di addebito, il codice di sicurezza della carta e la data di scadenza, devono essere verificate. In caso di discrepanza tra queste informazioni e quelle archiviate dalla banca, la transazione potrebbe essere rifiutata. Si tratta di una misura di sicurezza comune volta a garantire che la persona che effettua la transazione sia il titolare legittimo della carta.

• Tecniche di autorizzazione obsolete
  Alcuni elaboratori di pagamento potrebbero usare algoritmi obsoleti per il rilevamento delle frodi. Con l'evoluzione delle tipologie di frodi, è necessario aggiornare anche gli algoritmi per rilevarle. I sistemi obsoleti potrebbero non essere in grado di distinguere tra attività legittime e fraudolente, generando un numero più elevato di falsi pagamenti rifiutati.

• Algoritmi rigorosi di rilevamento delle frodi
  Alcuni algoritmi di rilevamento delle frodi sono eccessivamente prudenti, contrassegnando transazioni legittime poco simili a schemi potenzialmente fraudolenti.

• Trigger per area geografica
  Le transazioni effettuate da aree geografiche lontane dal luogo di residenza del cliente o comunemente associate ad attività fraudolente vengono spesso considerate sospette. Se ad esempio un cliente statunitense che non viaggia quasi mai all'estero improvvisamente fa un acquisto in un paese straniero, è possibile che si attivi un allarme di sicurezza.

• Carte o conti scaduti
  Anche l'uso di una carta di credito scaduta o di un conto chiuso può causare il rifiuto della transazione. Il cliente potrebbe non essere consapevole che la sua carta è scaduta o che lo stato del conto è cambiato, per cui quando prova a effettuare una transazione legittima riceverà un rifiuto.

I clienti possono adottare misure per prevenire i falsi pagamenti rifiutati, ad esempio avvisando la banca prima di fare acquisti di grande entità o all'estero. Le attività possono collaborare con elaboratori di pagamento che usano algoritmi di rilevamento delle frodi più sofisticati e adattabili, in modo da ridurre l'occorrenza di falsi positivi. Di seguito trovi ulteriori informazioni su come progettare un sistema di rilevamento delle frodi altamente sensibile ma con ripercussioni minime sulle transazioni legittime.

Come prevenire i falsi pagamenti rifiutati

Per ridurre l'occorrenza dei falsi pagamenti rifiutati, è necessario trovare un equilibrio tra la prevenzione delle frodi e la possibilità di offrire un'esperienza fluida ai clienti. Ecco alcune strategie e tattiche da adottare:

• Usa strumenti avanzati di rilevamento delle frodi
  Implementa moderni sistemi di rilevamento delle frodi basati su machine learning e intelligenza artificiale. Questi sistemi consentono di analizzare enormi quantità di dati in tempo reale e quindi di distinguere tra transazioni valide e fraudolente senza generare falsi positivi evitabili.

• Personalizza le impostazioni di rilevamento delle frodi
  Molti elaboratori di pagamento consentono alle attività di personalizzare le impostazioni dei loro strumenti di rilevamento delle frodi. Modificando queste impostazioni in modo che siano meno rigide o che rispecchino maggiormente i comportamenti della base clienti e le transazioni ricorrenti, è possibile ridurre i falsi pagamenti rifiutati.

• Implementa l'autenticazione a più fattori (MFA)
  Invece di rifiutare immediatamente una transazione, le attività possono richiedere verifiche aggiuntive per quelle contrassegnate come sospette. Si può aggiungere un livello di sicurezza senza rifiutare subito la transazione, ad esempio inviando una password una tantum al numero del dispositivo mobile o all'indirizzo email registrato del cliente.

• Aggiorna regolarmente i dati dei clienti
  Mantieni aggiornati i dati dei clienti, come indirizzi e numeri di telefono. Se le informazioni usate per la verifica durante le transazioni sono aggiornate e senza discrepanze, è meno probabile che i pagamenti vengano rifiutati.

• Informa i clienti sui limiti del conto
  Informa i clienti su eventuali restrizioni o limiti di spesa applicati ai loro conti e, se necessario, indica come è possibile cambiarli. In questo modo puoi evitare che le transazioni valide vengano rifiutate a causa del superamento di limiti preimpostati.

• Aggiungi i clienti attendibili in un elenco di clienti consentiti
  I clienti abituali con uno storico di transazioni legittime possono essere inclusi in un elenco di clienti consentiti. Le transazioni di questi clienti possono quindi essere sottoposte a verifiche meno rigorose per ridurre la probabilità di falsi pagamenti rifiutati.

• Analizza i dati
  Analizzando i dati delle transazioni, puoi identificare schemi e tendenze che aiutano a individuare i casi in cui possono verificarsi falsi pagamenti rifiutati. Queste informazioni possono quindi essere usate per mettere a punto i sistemi di rilevamento delle frodi.

• Chiedi ai clienti di inviare feedback
  Invita i clienti a fornire feedback se riscontrano un falso pagamento rifiutato. Questo feedback può rivelarsi prezioso per capire i motivi alla base dei pagamenti rifiutati erroneamente e per apportare le necessarie rettifiche ai sistemi di rilevamento delle frodi.

• Monitora e analizza le transazioni rifiutate
  Analizza regolarmente le transazioni rifiutate per identificare eventuali similitudini o schemi ricorrenti tra i falsi pagamenti rifiutati. Puoi così aggiustare di conseguenza le misure di rilevamento delle frodi.

Per tutte queste tattiche, è fondamentale scegliere il fornitore giusto per l'elaborazione dei pagamenti. Il modo in cui l'elaboratore di pagamento gestisce i falsi positivi può fare la differenza tra i processi di transazione semplici e quelli frustranti.

In che modo Stripe previene i falsi pagamenti rifiutati

L'approccio sofisticato di Stripe al rilevamento e alla prevenzione delle frodi comporta una riduzione dei falsi pagamenti rifiutati tramite una combinazione di machine learning e analisi dei dati. Ecco una panoramica di come Stripe progetta sistemi di pagamento quanto più resistenti possibile ai falsi positivi:

• Set di dati di grandi dimensioni
  Stripe elabora diversi miliardi di dollari di transazioni ogni anno, creando un enorme set di dati che è possibile sottoporre ad algoritmi di machine learning per identificare schemi e tendenze nel modo più efficace. Gli algoritmi di Stripe analizzano questi dati per trovare le differenze tra transazioni tipiche e fraudolente.

• Apprendimento e adattamento in tempo reale
  I modelli di machine learning di Stripe sono in grado di apprendere in tempo reale. Durante l'elaborazione delle transazioni, analizzano continuamente i risultati e si adattano di conseguenza. Grazie a questo adattamento in tempo reale, i modelli rimangono aggiornati con gli schemi di frode più recenti senza compromettere le percentuali di approvazione delle transazioni legittime.

• Personalizzazione per attività diverse
  Stripe riconosce che le attività sono diverse tra loro e che una transazione che può essere considerata normale per una potrebbe rivelarsi insolita per un'altra. Pertanto, i modelli di machine learning di Stripe si adattano agli schemi specifici delle transazioni delle singole attività. Con questa personalizzazione si riduce la probabilità che le transazioni legittime vengano erroneamente contrassegnate come fraudolente a causa di norme specifiche del settore.

• Punteggio di rischio
  Stripe assegna a ogni transazione un punteggio di rischio, che rappresenta la probabilità che la transazione sia fraudolenta. Le attività possono usare questi punteggi di rischio per impostare le proprie soglie per i casi in cui una transazione deve essere rifiutata automaticamente o contrassegnata per una revisione manuale. Le attività ottengono in questo modo maggior controllo e flessibilità per la gestione della prevenzione delle frodi.

• Stripe Radar
  Radar usa il machine learning per valutare le transazioni e rilevare frodi. Considera centinaia di segnali su ogni transazione e usa i dati dell'intera rete Stripe per rilevare e prevenire frodi, adattandosi al tempo stesso a schemi ricorrenti variabili. Le attività possono anche impostare regole personalizzate in base a specifici requisiti.

• Strumenti di autenticazione
  Stripe supporta 3D Secure, uno strumento di autenticazione che aggiunge un ulteriore livello di verifica per i pagamenti con carta. Anche se una transazione è contrassegnata come potenzialmente a rischio, il cliente può comunque completare l'acquisto con una verifica aggiuntiva, riducendo la probabilità che il pagamento venga erroneamente rifiutato.

Incorporando questi elementi nelle misure per il rilevamento e la prevenzione delle frodi, Stripe riesce a ridurre i falsi pagamenti rifiutati pur mantenendo misure avanzate di difesa contro le transazioni fraudolente. Per ulteriori informazioni e per iniziare con Stripe, visita questa pagina.