I punteggi di frode aiutano i team a valutare in tempo reale il rischio di frode di una transazione, traducendo segnali complessi legati a comportamenti e pagamenti in un'unica misura concreta e utilizzabile. La valutazione del rischio delle transazioni tramite i punteggi di frode è una priorità crescente per le attività, considerando che tra il 2024 e il 2025 hanno perso in media il 7,7% dei ricavi annui a causa delle frodi. Comprendere come funzionano i punteggi di frode e quali aspetti possono o non indicare è fondamentale per ridurre al minimo le frodi nei pagamenti, evitare rifiuti non necessari e prendere decisioni migliori sul rischio su larga scala.

Di seguito spiegheremo come si calcola un punteggio di frode, come le attività lo utilizzano e come interpretarlo con chiarezza e sicurezza.

Contenuto dell'articolo

• Che cos'è un punteggio di frode
  
• Come i punteggi di frode aiutano le attività a valutare il rischio delle transazioni
  
• Come le attività utilizzano i punteggi di frode per approvare o rifiutare le transazioni
  
• Dati che vengono utilizzati per calcolare un punteggio di frode
  
• Accuratezza dei punteggi di frode
  
• Perché la stessa transazione può avere punteggi di frode diversi
  
• I punteggi di frode:prove di frode o indicatori di rischio
  
• In che modo Stripe Radar può essere d'aiuto
  

Che cos'è un punteggio di frode

Il punteggio di frode è un metodo per esprimere il rischio. Si tratta di un indicatore, spesso un numero o una categoria, che stima la probabilità che una specifica transazione o azione sia fraudolenta. Consideralo come un giudizio sintetico: sulla base di tutte le informazioni attualmente disponibili al sistema, quanto appare rischiosa questa operazione? Anziché richiedere ai team di valutare singolarmente decine di dati, il punteggio di frode li sintetizza in un unico indicatore utilizzabile.

Come i punteggi di frode aiutano le attività a valutare il rischio delle transazioni

I punteggi di frode vengono generati in tempo reale, spesso entro pochi millisecondi dall'esecuzione di una transazione. Ciò è possibile grazie al processo di valutazione strutturato e automatizzato.

Ecco come funziona un punteggio di frode:

• Raccolta dei segnali: durante una transazione, il sistema raccoglie dati rilevanti sul pagamento, sul cliente, sul dispositivo e sul contesto.

• Confronto tra modelli: ogni segnale viene messo a confronto con schemi appresi da comportamenti storici legittimi e fraudolenti.

• Ponderazione del rischio: non tutti i segnali hanno la stessa importanza. Segnali chiari di allarme, come discrepanze geografiche, hanno un peso maggiore rispetto a irregolarità minori.

• Valutazione del modello: un modello di punteggio, spesso basato sul machine learning, elabora i segnali ponderati e stima la probabilità di attività fraudolenta confrontando la transazione con risultati noti.

• Generazione del punteggio: il risultato è un singolo punteggio su una scala definita, che rappresenta il rischio relativo.

• Disponibilità immediata: il punteggio viene restituito istantaneamente, così le attività possono approvare, bloccare o revisionare le transazioni senza rallentare l'esperienza del cliente.

• Apprendimento continuo: man mano che il modello registra risultati come frodi confermate, transazioni riuscite e contestazioni, si adatta. Il feedback continuo mantiene i punteggi aggiornati rispetto alle nuove tattiche di frode.

Come le attività utilizzano i punteggi di frode per approvare o rifiutare le transazioni

I punteggi di frode non determinano le decisioni in modo autonomo. Le attività definiscono come agire in base alla loro tolleranza al rischio e ai loro obiettivi. Di seguito sono riportati alcuni approcci comuni:

• Soglie di rischio: bassi punteggi di rischio vengono approvati automaticamente, garantendo una rapida procedura di pagamento per la maggior parte dei clienti.

• Rifiuti automatici: i punteggi superiori a una soglia di rischio definita vengono bloccati per evitare che potenziali frodi si traducano in storni o perdite a valle.

• Code di revisioni manuali: i punteggi intermedi vengono inoltrati a revisori umani quando il rischio non è chiaro ma merita un'analisi più approfondita.

• Verifica approfondita: alcuni punteggi richiedono una verifica aggiuntiva anziché un rifiuto immediato.

• Adeguamento delle politiche: i team modificano regolarmente le soglie in base a risultati come tassi di frode, falsi pagamenti rifiutati e impatto sui clienti.

• Focus sull'attività: concentrando l'attenzione sulle attività più rischiose, i punteggi di frode consentono ai team di operare in modo efficiente senza dover esaminare ogni singolo caso.

Dati che vengono utilizzati per calcolare un punteggio di frode

I punteggi di frode sono costruiti sulla base di molti piccoli segnali che, presi singolarmente, potrebbero sembrare ordinari. Tuttavia, quando i segnali sono combinati, costituiscono un indicatore molto importante.

Ecco come si utilizzano i dati di pagamento per calcolare un punteggio di frode:

• Dettagli della transazione: l'importo, la valuta, il tipo di articolo, la tempistica e la frequenza contribuiscono a stabilire se l'attività rientra nei modelli standard.

• Informazioni di pagamento: i metadati della carta, il Paese di emissione e i dettagli di addebito vengono verificati per assicurarne la coerenza.

• *Storico del cliente: *i clienti consolidati con precedenti transazioni riuscite ottengono generalmente punteggi inferiori rispetto ad account nuovi o non attivi.

• Segnali relativi all'account e all'identità: la qualità dell'indirizzo di email, l'età dell'account e la completezza delle informazioni del profilo contribuiscono a determinare la credibilità. Gli indirizzi di email monouso o gli account creati di recente spesso rappresentano un rischio.

• Dati del dispositivo: gli identificatori del dispositivo indicano se un dispositivo è stato rilevato in precedenza e come si è comportato in passato.

• Segnali di rete e posizione: i dati del protocollo Internet (IP) consentono alle attività di dedurre la posizione geografica e le caratteristiche della rete. Grandi discrepanze o servizi di anonimizzazione tendono ad aumentare il rischio.

• Modelli comportamentali: comportamenti insoliti durante la procedura di pagamento o tentativi ripetuti di inserimento delle credenziali possono influenzare il punteggio.

• Indicatori di velocità: azioni multiple, come accessi e tentativi di pagamento in un breve lasso di tempo, possono segnalare comportamenti automatizzati o di test.

Accuratezza dei punteggi di frode

I punteggi di frode sono strumenti predittivi, non garanzie. L'accuratezza dei punteggi di frode dipende da come sono costruiti, da come vengono utilizzati e dal livello di adeguatezza del profilo di rischio dell'attività.

Valuta i seguenti fattori:

• Probabilità, non certezza: il punteggio riflette la probabilità. Ridurre le frodi spesso implica accettare alcuni falsi negativi, mentre ridurre al minimo gli attriti solitamente implica la tolleranza a un rischio maggiore.

• Falsi positivi e falsi negativi: nessun modello è perfetto. Le attività devono costantemente trovare un equilibrio tra il blocco delle frodi e l'accettazione del maggior numero possibile di clienti legittimi.

• Qualità dei dati: dati completi, aggiornati e accurati migliorano le prestazioni, mentre input incompleti o obsoleti riducono l'affidabilità.

• Apprendimento dai risultati: i modelli migliorano quando, per addestrare il sistema, vengono utilizzati risultati reali, come frodi confermate, transazioni riuscite e contestazioni.

• Contesto dell'attività: il comportamento dei clienti, i metodi di pagamento e la tolleranza al rischio variano in modo significativo, il che influisce sulla precisione dei punteggi predittivi nella pratica.

• Ricalibrazione continua: per mantenere i punteggi allineati con l'evoluzione degli schemi di frode sono necessari monitoraggio e adeguamento regolari.

Perché la stessa transazione può avere punteggi di frode diversi

È normale che la stessa transazione riceva punteggi di frode diversi a seconda dei sistemi. Questo perché il punteggio di frode non è standardizzato e dipende da chi lo valuta.

Ecco perché la stessa transazione può avere diversi punteggi di frode:

• Modelli diversi: alcuni sistemi di rilevamento delle frodi si basano su regole, mentre altri su modelli di machine learning addestrati su diversi set di dati.

• Visibilità dei dati variabile: un fornitore può visualizzare le attività di diverse aziende, mentre un altro può visualizzare solo le attività di una singola azienda.

• Ponderazione diversa dei segnali: i modelli attribuiscono priorità diverse ai segnali. La posizione, la cronologia dei dispositivi o la velocità delle transazioni potrebbero essere più rilevanti in un sistema rispetto a un altro.

• Diversa propensione al rischio: alcune attività adottano una strategia aggressiva per ridurre al minimo le perdite, mentre altre adottano un approccio più conservativo per proteggere la conversione.

• Scale diverse: un punteggio "elevato" in un sistema può rappresentare un rischio moderato in un altro.

• Tempistiche variabili: i punteggi generati successivamente possono includere segnali che non erano disponibili durante la procedura di pagamento.

I punteggi di frode:prove di frode o indicatori di rischio

I punteggi di frode sono strumenti utili per il processo decisionale. Un punteggio elevato indica un rischio elevato, non una conferma di frode. Anche i clienti legittimi possono ricevere punteggi elevati quando il loro comportamento appare insolito, e anche transazioni che sembrano sicure possono rivelarsi fraudolente in un secondo momento.

I punteggi sono più efficaci quando sono combinati con regole dell'attività, revisioni umane o controlli aggiuntivi. Il loro valore consiste nell'aiutare le attività ad agire tempestivamente, prima che la frode si traduca in una perdita o in una contestazione. Sebbene le decisioni individuali non siano sempre perfette, i punteggi di frode migliorano i risultati complessivi su un ampio volume di attività. Ad esempio, Stripe Radar riduce le frodi per un'azienda del 38% in media.

In che modo Stripe Radar può esserti utile

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