I pagamenti come problema di ottimizzazione in più fasi

Spesso l'ottimizzazione dei pagamenti è considerata un problema relativo al tasso di autorizzazione: inviare un messaggio ben strutturato alla società emittente e massimizzare la probabilità che venga approvato. Nella pratica, l'area ottimizzabile è molto più ampia. Un pagamento attraversa fasi diverse: checkout, valutazione antifrode, autenticazione, autorizzazione, liquidazione e contestazioni, ognuna delle quali permette di aumentare la conversione, ridurre i costi e prevenire le frodi.

Stripe applica le ottimizzazioni in ogni fase, dalla personalizzazione del modulo di checkout, alla decisione se richiedere l'autenticazione 3DS o un'esenzione, fino alla formattazione dei campi del messaggio di autorizzazione. L'intervento corretto in una fase dipende spesso da ciò che è accaduto in un'altra: un modello di frode che blocca troppo aggressivamente migliorerà i tassi di contestazione ma danneggerà la conversione, e una strategia di autenticazione che riduce al minimo gli ostacoli senza tenere conto della propensione al rischio produrrà a valle un maggior numero di rifiuti e contestazioni. I risultati migliori derivano dal considerare queste interazioni, creando sistemi consapevoli in ogni fase del loro impatto reciproco.

Questa guida descrive come Stripe ottimizza i pagamenti in queste fasi, offrendo ricavi incrementali che arrivano a 27 miliardi di dollari all'anno, contribuendo a ridurre le frodi in media del 38% e riducendo i costi di elaborazione fino al 2,8% per le attività connesse a Stripe.

1. Checkout

Per la maggior parte, i ricavi persi dalle attività non vengono mai rifiutati dalla società emittente, ma sono dovuti all'abbandono al checkout.

Un cliente nei Paesi Bassi che non vede iDEAL potrebbe abbandonare il carrello. Un cliente brasiliano che vede i prezzi in USD potrebbe non completare l'acquisto perché non è sicuro se nel suo estratto conto potrebbero apparire delle commissioni di cambio, e per quale importo. Un cliente che sta valutando un acquisto di importo elevato senza poterlo suddividere rivolgendosi a un fornitore di servizi di pagamento a rate potrebbe semplicemente decidere che non vale la pena di completare la transazione. Non si tratta di casi limite; per un cliente, vedere anche un solo metodo di pagamento non pertinente potrebbe ridurre la conversione fino al 15%.

Personalizzazione del modulo di checkout

La procedura di checkout ottimale è diversa per ogni transazione. La serie corretta di metodi di pagamento, i relativi ordini, la valuta, i campi da visualizzare e se avviare un intervento antifrode dipendono tutti da chi è il cliente, dal luogo in cui si trova, da ciò che sta acquistando e da quale dispositivo sta utilizzando. Una configurazione statica non potrebbe stare al passo.

Stripe considera questa situazione come una serie di decisioni da prendere in tempo reale. Prendiamo in considerazione la scelta del metodo di pagamento. L'approccio classico consiste nello scegliere una configurazione e attenersi ad essa, ma la serie ottimale dei metodi di pagamento cambia in base al comportamento dei cliente, alle preferenze nella regione e alla disponibilità del metodo. Questo è un cosiddetto problema della slot machine, dall'analogia con un giocatore che si trova di fronte a una fila di slot machine con percentuali di vincita sconosciute. Devi continuare a provare nuove scelte per scoprire quale funziona meglio, continuando a guadagnare da quella che funziona già. I modelli di IA di Stripe, istruiti su miliardi di transazioni, gestiscono continuamente questo compromesso, integrando i segnali all'interno della sessione come il tipo di dispositivo, le impostazioni locali del browser e la disponibilità del metodo di pagamento, insieme ai segnali a livello di rete come i metodi di pagamento preferiti, utilizzati da attività simili.

Anche le valute hanno una leva finanziaria particolarmente elevata. La maggior parte dei clienti preferisce pagare nella propria valuta locale e Adaptive Pricing di Stripe utilizza un modello di IA che prevede la reale preferenza del cliente per una valuta, contribuendo a incrementare del 17,8% i ricavi transfrontalieri.

Complessivamente, queste ottimizzazioni (ordini con metodi di pagamento dinamici, Adaptive Pricing e credenziali salvate) determinano un aumento medio dei ricavi dell'11,9% per le attività che utilizzano la suite di ottimizzazione dei pagamenti.

Effetto di rete delle credenziali salvate

Anche il migliore checkout personalizzato richiede comunque che il cliente digiti il numero della carta. Per i clienti abituali, questo è un contrattempo inutile. Link, un wallet creato da Stripe, lo elimina. Se un cliente ha un metodo di pagamento salvato con Link, il sistema la riconosce, attraverso un cookie, i dati dell'account o altri metodi di autenticazione. Il cliente può quindi pagare più velocemente qualsiasi attività abilitata per Link sulla rete Stripe, anche una che non ha mai visitato in precedenza. Si tratta di un effetto di rete nel senso letterale del termine. Ogni nuova attività che adotta Link migliora l'esperienza dei clienti di ogni altra attività, e viceversa. Attualmente, Link ha più di 200 milioni di metodi di pagamento salvati e le attività con un'ampia base di clienti abituali hanno visto aumentare in media la conversione degli utenti abituali del 14%.

2. Valutazione antifrode

Una volta che il pagamento è stato tentato, il problema cambia. La domanda non è più se il cliente acquisterà, ma se la transazione è legittima. In più del 92% dei casi, è probabile che Stripe abbia già visto la carta, ma la rete di Stripe si estende ben oltre le carte. La nostra rete osserva in milioni di attività le correlazioni tra metodi di pagamento, dispositivi e modelli di transazione, aiutando a distinguere le operazioni legittime dalle frodi. I modelli di frode di Stripe aggregano questi segnali per valutare il rischio di ogni transazione.

Valutazione del rischio

Il test delle carte richiede modelli e segnali diversi rispetto alle frodi con carta rubata, in cui un essere umano reale cerca di effettuare un acquisto con il metodo di pagamento di qualcun altro. Solo per le frodi con carta rubata, Stripe mantiene previsioni diverse: è probabile che la carta sia rubata? La transazione comporterà una contestazione per frode? Attiverà un preavviso di frode dal circuito della carta? E, anche se è improbabile una contestazione da parte della banca, Stripe ritiene fraudolenta la transazione? Ogni previsione ha implicazioni diverse su ciò che dovrebbe accadere in seguito.

I modelli si basano su tre livelli di segnale. Il primo è della stessa rete Stripe: aggregazione di schemi osservati in oltre mille miliardi di dollari di pagamenti annuali, che interessano milioni di attività. Il secondo deriva da dati esterni, come le credenziali di carte compromesse acquisite da Internet. Il terzo è specifico per l'attività: incastrando ciò che ha appreso dalle attività, Stripe Radar impara ciò che appare normale per una determinata attività, beneficiando comunque di un ampio modello globale.

Anche la forma di queste previsioni si sta espandendo. Storicamente, frode significava carte rubate e test delle carte. Tuttavia, un cliente che si iscrive abusivamente a migliaia di periodi di prova gratuiti o scontati, probabilmente non concluderà mai l'acquisto e il periodo di prova comporta ugualmente dei costi diretti per l'attività. Oggi, un cliente con un piano di addebito a consumo potrebbe accumulare arretrati che non ha intenzione di pagare. Non si tratta di una forma tradizionale di frode nei pagamenti, ma richiede la stessa attenzione: previsioni distinte, istruite in base ai segnali giusti, utilizzate per determinare la risposta corretta.

Le previsioni possono essere utilizzate in modo diverso a seconda della propensione al rischio di un'attività. Un'attività profondamente avversa al rischio potrebbe bloccare tutte le frodi previste, indipendentemente dal fatto che la società emittente le contesti o meno. Un'attività orientata a massimizzare la conversione potrebbe scegliere di bloccare solo le transazioni che potrebbero comportare una contestazione per frode. Un'attività che si avvicina alla soglia di monitoraggio del brand della carta potrebbe bloccare sia le contestazioni per frode, sia le transazioni che potrebbero attivare dei preavvisi di frode.

Scelta dell'intervento giusto

La valutazione del rischio prevede quanto possa essere pericolosa una transazione, ma non indica cosa fare. La risposta più semplice è il blocco della transazione, ma un falso positivo può significare una perdita di ricavi. A questo punto ci si può chiedere se esista un modo meno costoso per mitigare il rischio.

Stripe considera la selezione degli interventi come un problema di banditismo contestuale, scegliendo tra una serie di azioni e creando modelli del risultato previsto per ciascuna di esse. Alcuni interventi sono comuni, come la presentazione di una richiesta CAPTCHA per filtrare i bot, o una richiesta 3DS. Questi sono alcuni esempi di una serie più ampia di interventi, ognuno dei quali influisce in modo diverso su conversione, frode e costo, e l'impatto varia a seconda del contesto. Molte società emittenti degli Stati Uniti, ad esempio, hanno tassi di completamento 3DS ridotti: l'aggiunta di una richiesta 3DS per quelle società emittenti potrebbe non ridurre le frodi, ma sicuramente influenzerebbe la conversione.

Per questo Stripe crea dei modelli. Selezioniamo gli interventi stimando l'utile previsto. Per ogni intervento possibile, Stripe stima come cambiano la probabilità di conversione e la probabilità di frode, e il costo varia a seconda del modello selezionato. Una transazione inoltrata a una richiesta 3DS ha spesso una probabilità quasi nulla di essere contestata per frode, ma ha una probabilità di conversione realisticamente inferiore. Il modello seleziona l'intervento che massimizza l'utile previsto in base al profilo di rischio della transazione, alle preferenze di rischio dell'attività, alla specifica società emittente e al metodo di pagamento coinvolto.

In base a queste previsioni e interventi, Radar riduce le frodi in media del 38% per le attività che utilizzano Stripe, bloccando al contempo meno dello 0,05% di transazioni legittime.

3. Autenticazione

Nella sezione precedente abbiamo descritto come Stripe seleziona gli interventi, ad esempio l'attivazione o meno dell'autenticazione 3DS. Questa sezione approfondisce cosa succede quando il percorso scelto è 3DS, perché la decisione non si esaurisce qui. 3DS è una serie di opzioni con implicazioni molto diverse in termini di conversione, costo e conformità, e la scelta giusta dipende dal rischio della transazione, dal contesto normativo e dalla particolare società emittente coinvolta.

Stiamo ottimizzando contemporaneamente tre obiettivi in competizione fra loro: conformità alle normative, prevenzione delle frodi e conversione. La soluzione giusta consiste nel prendere una decisione diversa per ogni transazione, utilizzando tutto ciò che si sa sul rischio, sul dispositivo del cliente e sul comportamento della società emittente, per scegliere tra un'implementazione completa, un'esenzione senza problemi, uno cambio di dati dietro le quinte, o nessuna autenticazione.

Esenzioni e problematiche

Il motore di autenticazione di Stripe utilizza i punteggi di frode Radar per instradare le transazioni idonee attraverso il percorso più lineare possibile. Le transazioni a basso rischio, al di sotto della soglia delle normative, ottengono un basso valore di esenzione e saltano completamente l'autenticazione. Al di sopra della soglia, il motore richiede un'esenzione TRA, se applicabile. Quando il rischio è moderato, utilizza l'autenticazione dei soli dati, condividendo con la società emittente, dietro le quinte, le impronte digitali del dispositivo e il contesto della transazione, in modo che il cliente non veda mai alcuna richiesta. Una richiesta 3DS completa è riservata ai casi in cui il rischio la giustifica o non è possibile alcuna esenzione.

Il punteggio di frode è la variabile che determina la ramificazione in ogni nodo e il motore si adegua al comportamento della società emittente: alcune società emittenti approvano i flussi dei soli dati in modo affidabile, altri non lo fanno e Stripe esegue l'instradamento di conseguenza. In base ai volumi europei, l'autenticazione dei soli dati produce 147 milioni di dollari di aumento del volume dei pagamenti autorizzati e oltre 2,5 milioni di dollari di risparmio mensile per le attività.

Ottimizzazione del timeout dell'impronta digitale

La ramificazione delle decisioni determina il percorso di autenticazione della transazione, ma anche in un dato percorso sono previste ulteriori ottimizzazioni. Consideriamo il rilevamento dell'impronta digitale, primo passaggio facoltativo di qualsiasi flusso 3DS. Il rilevamento dell'impronta digitale 3DS raccoglie le informazioni sul dispositivo e sul browser attraverso un iframe, per aiutare la banca emittente a valutare il rischio della transazione. Si tratta di una fase facoltativa del protocollo, supportata da circa il 68% delle transazioni in Stripe e, se va a buon fine, può migliorare la conversione. Tuttavia, il processo richiede tempi diversi sui diversi dispositivi e la latenza aggiuntiva può causare la mancata riuscita dell'intera autenticazione.

Questo tipo di problema premia una misurazione precisa. Stripe ha eseguito un test A/B su più varianti per determinare il tempo ideale di attesa del rilevamento dell'impronta digitale, prima di procedere senza effettuarlo. L'equilibrio è delicato: un'attesa eccessiva può far perdere i clienti a causa della latenza; se è troppo rapido si perdono informazioni che avrebbero migliorato la decisione della società emittente. Il timeout ottimale varia a seconda del dispositivo e della società emittente e, dal marzo 2025\, sono stati recuperati più di 39 milioni di dollari di pagamenti.

3DS come strategia di ripetizione dei tentativi

La maggior parte degli elaboratori considera come definitivo un rifiuto di pagamento correlato al rischio. Una delle ottimizzazioni meno intuitive che abbiamo esaminato è che, in questi casi di pagamenti rifiutati, l'aggiunta di un'autenticazione a posteriori può recuperare il pagamento.

L'autenticazione 3DS aggiunge latenza, introduce complessità e introduce costi di elaborazione a sé. La domanda, pertanto, non è semplicemente "3DS potrebbe essere d'aiuto?", ma "il valore previsto di un nuovo tentativo con 3DS supera il costo del tentativo stesso?" Stripe lo determina direttamente in base al particolare motivo del rifiuto del pagamento, della società emittente, del tipo di carta e del profilo della transazione. Alcuni codici di rifiuto del pagamento sono quasi deterministici (la carta non è effettivamente valida e nessuna spesa per l'autenticazione cambierà questo dato). Altri indicano che la società emittente vorrebbe essere maggiormente certa della presenza del titolare della carta e una richiesta 3DS fornirebbe proprio questa certezza. Il modello apprende quali codici, di quali società emittenti, rispondono all'autenticazione e procede con i nuovi tentativi solo quando il recupero previsto giustifica il costo. Questa ottimizzazione ha aumentato il volume globale dei pagamenti autorizzati di oltre 1 miliardo di dollari all'anno.

4. Autorizzazione

Una volta che una transazione è stata valutata riguardo al rischio di frode ed eventualmente autenticata, viene presentata alla banca emittente per l'autorizzazione. Questa rappresenta un'ulteriore opportunità per influire sui tassi di autorizzazione, sulle eventuali frodi e sui costi di elaborazione (per le attività IC+). Le azioni di Stripe si possono dividere in tre grandi categorie: scelta dell'instradamento del pagamento, massimizzazione dell'efficacia del messaggio di autorizzazione e recupero dei pagamenti che al primo tentativo non sono andati a buon fine.

Instradamento

Stripe può instradare i pagamenti su più gateway e percorsi, come i circuiti di addebito regionali, e può selezionare il percorso più conveniente per il primo tentativo. Per molti pagamenti, in realtà i percorsi alternativi danneggiano la conversione, quindi i modelli imparano dove questi percorsi riducono i costi senza sacrificare l'accettazione. Al nuovo tentativo, il calcolo cambia: se una transazione di addebito con firma viene rifiutata, l'instradamento del nuovo tentativo attraverso i percorsi di addebito può recuperarla.

Messaggi di autorizzazione

Il contenuto del messaggio ISO 8583 ricevuto dalla società emittente e il contesto che lo circonda influiscono in modo significativo sull'approvazione di un pagamento. Stripe lo ottimizza su diversi fronti.

Il primo è il messaggio stesso. Stripe esegue esperimenti continui con la formattazione e il contenuto dei campi ISO, provando i cambiamenti tra società emittenti, tipi di carte e aree geografiche. Il volume della rete Stripe comporta il fatto che anche gli esperimenti con piccoli effetti previsti possono raggiungere una significatività statistica nel giro di poche ore, e Stripe esegue ogni settimana decine di esperimenti. Gli esperimenti riusciti sono spesso un numero sorprendentemente piccolo, come una modifica minima a cui vengono sottoposte le transazioni per l'autorizzazione. Per ogni singola attività, l'effetto è difficilmente distinguibile dal rumore, ma nella scala di Stripe è misurabile con grande sicurezza e può valere in totale decine di milioni di dollari all'anno, e questi miglioramenti si sommano.

Il secondo è la condivisione dei segnali di rischio di frode con le società emittenti. Le società emittenti hanno una propria visione del rischio, spesso basato sulla cronologia delle spese del titolare della carta, sulla posizione dell'account e sul comportamento del portafoglio. Tuttavia, non vedono ciò che Stripe è in grado di vedere: il comportamento del cliente con altri metodi di pagamento o modelli fraudolenti associati a un determinato indirizzo email o di spedizione. Per colmare questo divario, Stripe ha creato la Enhanced Issuer Network, cioè integrazioni dirette di Radar per la condivisione dei dati con le società emittenti, tra cui Capital One, Discover e American Express. Quando Stripe ritiene che una transazione sia a basso rischio, la condivisione di quella segnalazione aiuta la società società emittente a evitare falsi rifiuti che in altri casi potrebbe attivare da sola.

Il terzo riguarda le credenziali della carta. Le credenziali obsolete sono una fonte significativa di rifiuti inutili. Stripe utilizza token di circuito e utilità di aggiornamento delle carte per mantenere aggiornate le credenziali, ma l'ottimizzazione non si limita ad abilitare questi strumenti. I token di circuito migliorano generalmente i tassi di autorizzazione e riducono i costi, ma ci sono sacche di traffico in cui ciò non avviene: società emittenti con scarso supporto dei token che incide sui tassi di autorizzazione o schemi di transazioni dove aumentano le frodi. Stripe impara quali sono i punti in cui i token sono o non sono d'aiuto, applicandoli in modo selettivo per massimizzarne i vantaggi.

Ripetizioni dei tentativi

Alcuni pagamenti rifiutati possono essere recuperati. Un pagamento rifiutato per motivi non gravi, come i fondi insufficienti o la temporanea indisponibilità della società emittente, potrebbe andare a buon fine al secondo tentativo con tempistiche o percorsi diversi. Stripe ripete i tentativi in modo sincrono al momento dell'addebito, selezionando un gateway alternativo o modificando il messaggio in base al motivo del rifiuto del pagamento. Per i pagamenti esterni alla sessione, come gli abbonamenti, Stripe ripete i tentativi in modo asincrono mediante solleciti intelligenti, utilizzando modelli che prevedono quando è più probabile che siano disponibili i fondi, anziché ripetere i tentativi con una frequenza fissa.

Nel complesso, l'incremento delle autorizzazioni prodotto da Stripe, che comprende instradamento, ottimizzazione di messaggi e società emittenti, e gestione delle credenziali, aumenta in media i tassi di accettazione del 2,2% e riduce i costi di elaborazione anche del 2,8% per le attività IC+.

5. Liquidazione

Un'autorizzazione riuscita non esaurisce l'area ottimizzabile. Tra l'autorizzazione e la ricezione dei fondi da parte dell'attività, Stripe ottimizza per due motivi: ridurre il costo di regolamento della transazione e individuare le frodi che appaiono visibili solo dopo l'autorizzazione.

Riduzione dei costi

Il rimborso di una transazione già liquidata è costoso. Con gli addebiti negli Stati Uniti, le commissioni d'interscambio non vengono restituite, e questo rende un rimborso dopo la liquidazione del pagamento fino a 24 volte più costoso rispetto allo storno dell'autorizzazione prima della liquidazione. Stripe prevede quali transazioni potrebbero dover essere rimborsate poco dopo l'acquisizione, quindi ritarda la liquidazione per un breve periodo di tempo, in modo da convertire i rimborsi in storni. Quasi il 25% dei rimborsi avviene entro le prime 48 ore, per cui anche un breve ritardo delle transazioni ad alta probabilità di rimborso può ridurre significativamente i costi.

Quando sono previste piccole modifiche del valore di una transazione, come una mancia aggiunta a un importo base, Stripe mantiene aperta l'autorizzazione e addebita l'intero importo una sola volta per non incorrere in una seconda serie di commissioni. Inoltre, per le attività che elaborano transazioni con carta aziendale, l'invio di dati dettagliati su prodotti e imposte al momento della liquidazione può qualificare le transazioni per commissioni d'interscambio più basse, grazie a programmi come il Commercial Enhanced Data Program di Visa.

Riduzione delle frodi

Nelle ore successive al completamento di una transazione, Stripe continua a osservare i segnali provenienti da altre transazioni nella rete, come una carta utilizzata per un attacco fraudolento confermato altrove o l'impronta digitale di un dispositivo collegata a uno schema di contestazione. Questi segnali possono cambiare materialmente il profilo di rischio di un pagamento già autorizzato.

Questo crea un'asimmetria che va contro i truffatori: ogni tentativo successivo effettuato on una carta rubata mette a rischio le transazioni precedenti che sono andate a buon fine. Un malintenzionato che effettua un acquisto andato a buon fine e quindi cerca di trarne più valore fornisce a Stripe un segnale aggiuntivo che permette di individuarlo e annullare l'addebito precedente prima che si trasformi in uno storno. Quando i segnali di rischio si intensificano, Stripe potrebbe rimborsare o annullare preventivamente l'addebito prima che si trasformi in una contestazione.

6. Contestazioni

Nonostante tutto ciò che avviene a monte, alcune transazioni verranno contestate. L'attività paga una commissione per la contestazione, assorbe i costi operativi della risposta e, se la contestazione viene persa, perde l'importo della transazione. Se la percentuale di contestazioni di un'attività supera le soglie dei circuiti delle carte di credito, l'attività potrebbe essere inserita in un programma di monitoraggio con sanzioni crescenti. Le contestazioni sono costose in sé, e ancora più costose se aggregate.

Come per ogni altra fase presentata in questa guida, le contestazioni presentano un problema di ottimizzazione, ma con una diversa struttura. A monte, l'obiettivo è il massimo profitto per ogni transazione previsto in tempo reale. In questo caso, l'obiettivo è ridurre al minimo il costo totale delle contestazioni attraverso tre possibili risposte: deviare la contestazione al punto dell'indagine, risolverla prima che venga presentata o controbatterla dopo il fatto. Ogni risposta ha un costo diverso, un tasso di successo diverso e un effetto diverso sulla situazione dell'attività nei circuiti delle carte di credito. La strategia giusta dipende dall'importo della contestazione, dal codice della motivazione, dalla vicinanza dell'attività alle soglie di monitoraggio e dalla forza delle prove disponibili.

Deviazione

Stripe si integra con Verifi di Visa ed Ethoca di Mastercard per fornire dettagli avanzati della transazione alle società emittenti (descrizioni degli acquisti, informazioni sull'attività e metadati della transazione) per aiutare il titolare della carta a riconoscere l'addebito prima di presentare una contestazione. Nei casi in cui Stripe è in grado di fornire la prova di una precedente relazione fra il titolare della carta e l'attività (corrispondenza tra identificativo del cliente, indirizzo IP o indirizzo di spedizione di precedenti transazioni andate a buon fine), i dati soddisfano i requisiti di ciò che Visa definisce come prova convincenti (CE) 3.0. Quando vengono soddisfatti i criteri CE3.0, alla società emittente viene richiesto di bloccare la presentazione della contestazione. Il tasso di deviazione dipende dalla disponibilità dei dati ma, per le attività che hanno clienti abituali, può aiutare a prevenire l'inserimento nel sistema delle contestazioni per frode.

Risoluzione

Le nostre integrazioni con Verifi ed Ethoca consentono inoltre alle attività di risolvere le contestazioni prima che venga formalmente elaborato lo storno. Quando il titolare di una carta avvia una contestazione, i circuiti inviano un avviso a Stripe prima che venga presentato lo storno. Le attività possono configurare delle regole per rimborsare automaticamente le contestazioni idonee (ad esempio, tutte le contestazioni causate da "prodotto non ricevuto" e inferiori a 10 $). Grazie al rimborso istantaneo, l'attività evita la commissione di storno e, soprattutto, i circuiti delle carte di credito non calcolano la contestazione nel tasso di contestazioni dell'attività, contribuendo a impedire che l'attività sia inserita nei programmi di monitoraggio.

Gli strumenti di deviazione e risoluzione hanno ridotto i tassi di contestazione medi del 51% per i codici delle motivazioni per frode e non.

Rappresentazione

Per le contestazioni che comportano uno storno, il problema dell'ottimizzazione passa dalla prevenzione all'assemblaggio delle prove. Quali prove, e in quale formato, massimizzano la probabilità di vincere una determinata contestazione? La risposta varia in base al codice della motivazione, alla società emittente e al tipo di transazione, e probabilmente ogni singola attività vede troppe poche contestazioni per imparare da questi schemi.

Il sistema Smart Disputes di Stripe è istruito in base all'esito delle contestazioni di milioni di transazioni e fornisce un segnale sufficiente per identificare ciò che funziona. Il sistema impara quali sono le combinazioni più efficaci in ogni contesto. Assembla e invia automaticamente un pacchetto di prove costruito su misura, che le attività possono integrare con le proprie prove prima dell'invio. I primi clienti che l'anno adottato hanno vinto in media il 13% di storni in più.

Il futuro dell'ottimizzazione dei pagamenti

Le ottimizzazioni presentate in questa guida coprono l'intero ciclo di vita dei pagamenti e si sommano fra loro. Un punteggio di frode migliore può fare in modo che venga autorizzato un numero minore di transazioni fraudolente. Un'autenticazione più forte significa che un maggior numero di transazioni comporta traslazioni di responsabilità. Inoltre, gli interventi successivi all'autorizzazione annullano gli addebiti ad alto rischio prima che possano essere contestati. Quando una transazione raggiunge la fase della contestazione, ha già attraversato più livelli di ottimizzazione.

Combinazione delle previsioni

Quanti più risultati Stripe è in grado di prevedere con precisione, tanto migliore sarà ogni decisione presa a valle. Stiamo investendo nel creazione di modelli della probabilità di rimborso al momento dell'addebito, in modo da ottimizzare i tempi di liquidazione. Stiamo costruendo previsioni migliori dei costi previsti per il circuito, in modo che i modelli di inoltro possano presentare compromessi più precisi in termini di accuratezza dei costi.

Ogni nuova previsione migliora l'intero ciclo di vita dei pagamenti. È qui che l'effetto composto dell'ottimizzazione in più fasi diventa più visibile.

Funzioni obiettivo più ricche

I modelli di ottimizzazione di Stripe sono validi solo per quanto permettono di comprendere ciò che effettivamente interessa a un'attività. Oggi, strumenti come le preferenze di rischio di Radar consentono alle attività di esplicitare la loro tolleranza alle frodi. Tuttavia, questo è solo il punto di partenza. Un'attività che vende beni digitali con margini del 60% dovrebbe tollerare un livello di rischio di frode molto diverso rispetto a un'attività che vende beni fisici con margini dell'8%, e alcune attività li vendono entrambi. Il modello di frode, il motore di autenticazione e l'ottimizzazione delle autorizzazioni dovrebbero conoscerli tutti, adattandosi di conseguenza.

Alcune attività si preoccupano esclusivamente delle contestazioni per frode, altre vogliono ridurre al minimo tutti i rischi, incluse le frodi di prima parte e abusi delle polizze. Alcune sono disposte ad accettare una quantità di frodi più elevata in cambio della massimizzazione della conversione in un periodo di promozioni. Quanto più Stripe è in grado di acquisire i dati economici e le priorità effettive di un'attività, tanto migliore sarà l'ottimizzazione di ogni modello per conto dell'attività stessa.

Modelli più grandi

I modelli di Stripe stanno diventando sempre più estesi e approfonditi. Di recente abbiamo esteso il nostro set di dati che istruisce i modelli di frode da circa 800 milioni a oltre 11 miliardi di transazioni storiche, coprendo una gamma molto più ampia di aree geografiche, prodotti e schemi di frode. Le nostre reti neurali profonde possono imparare da questo volume di dati in modi impossibili per i modelli tradizionali, e li stiamo spingendo oltre. Stiamo costruendo modelli multioperativi che prevedono contemporaneamente diversi risultati, consentendo la condivisione delle rappresentazioni tra le attività, in modo che un segnale di previsione ne rafforzi un altro.

Agenti per problemi non strutturati

La maggior parte delle ottimizzazioni contenute in questa guida si basa su dati strutturati come importi delle transazioni, codici di rifiuto dei pagamenti, impronte digitali dei dispositivi e punteggi di frode. Tuttavia, alcuni dei problemi più costosi nei pagamenti riguardano informazioni non strutturate. La contestazione è una scelta naturale e richiede la creazione di un pacchetto di prove convincenti, la lettura delle regole del circuito (Visa e Mastercard pubblicano ciascuna centinaia di pagine di regolamenti per le contestazioni, soggetti a modifiche regolari), la corrispondenza del tipo di prova corretto al codice specifico della motivazione e alla società emittente, e la sintesi dei dati delle transazioni in una narrazione coerente. Stiamo creando agenti in grado di interpretare direttamente le normative del circuito e di combinare le comprensione con modelli di intelligenza artificiale che prevedono quali prove sono più convincenti per un determinato scenario di contestazione, gestendo casi che i sistemi basati sulle regole non sono in grado di gestire.

Sperimentazione

Al di là di ogni singola iniziativa, Stripe esegue esperimenti in modo continuativo sull'intero percorso del pagamento. Ogni esperimento nel ciclo di vita del pagamento è strumentale per misurare l'impatto su tassi di autorizzazione, frodi, costi di elaborazione e interscambio. Ogni settimana vengono testate nuove idee e quelle che hanno successo vengono inoltrate automaticamente alle attività che si servono di Stripe. Ogni ottimizzazione contenuta in questa guida è stata individuata, testata e implementata con questa procedura e il ritmo della sperimentazione è aumentato di oltre quattro volte negli ultimi 2 anni.

Inoltre, per le attività che vogliono spingersi oltre condividendo i dati sui margini, ottimizzando le preferenze di rischio, fornendo informazioni più dettagliate sui prodotti e testando nuove idee, l'area ottimizzabile non fa che allargarsi. Contattaci: saremmo lieti di collaborare con te.