Betalingen met een creditcard zijn de meest geaccepteerde betaalmethode in Japan. Op e-commercewebsites is het gebruik ervan goed voor 80% van alle betalingen. Dit geeft de populariteit bij Japanse klanten aan.

Hoewel de verwachting is dat betalingen met een creditcard verder zullen groeien, zijn gevallen van fraude met betalingen ook een ernstig probleem geworden. Als gevolg hiervan maken veel klanten zich zorgen over de beveiliging van betalingen met een creditcard.

Fraudeconstructies en -technieken worden steeds geavanceerder en zijn moeilijker te detecteren met conventionele systemen. Daarom trekken tegenmaatregelen met behulp van AI-systemen die zijn uitgerust met geavanceerde mogelijkheden voor machine-learning (ML) de aandacht.

In dit artikel leggen we uit waarom AI nuttig is bij het detecteren van fraude met creditcards en hoe AI voor fraudedetectie werkt. We onderzoeken ook de voordelen van het implementeren van AI en enkele belangrijke overwegingen.

Belangrijkste punten

• Fraude met creditcards wordt elk jaar geavanceerder. Maatregelen om het te bestrijden, worden steeds moeilijker te implementeren. Daarom zijn fraudedetectiesystemen die gebruikmaken van AI aantrekkelijk geworden voor ondernemingen.
  
• Door AI ondersteunde fraudedetectie vindt plaats via automatische analyse van transactiepatronen en het scoren van frauderisico's.
  
• De voordelen van AI voor detectie van fraude omvatten de mogelijkheid om fraude in realtime te detecteren.
  
• Om de beveiliging van de e-commercewebsite van een onderneming te verbeteren, is het belangrijk om naast het gebruik van AI-technologie ook medewerkers te trainen in beveiliging en een robuust intern kader op te zetten.
  
• Met Stripe Radar kunnen ondernemingen geavanceerde beveiligingsmaatregelen implementeren met behulp van machine-learning (ML) die zich aanpast aan voortdurend veranderende fraudepatronen.
  

Waarom is AI belangrijk voor de detectie van creditcardfraude?

Veel opties voor cashloos betalen zijn in Japan beschikbaar, zoals creditcardbetalingen, betalingen via een QR-code en overschrijvingen via de bank. Tussen deze opties zijn creditcardbetalingen zeer veelzijdig en erg populair.

Terwijl creditcardfraude over de hele wereld blijft toenemen, heeft de Japanse regering verschillende richtlijnen opgesteld, waaronder de verplichte goedkeuring van 3D Secure 2.0. De implementatie van door AI verbeterde fraudedetectiesystemen is een andere maatregel die wordt overwogen. Hieronder schetsen we de belangrijkste redenen voor de groeiende belangstelling daarin.

Creditcardfraude in Japan

Volgens de Japan Consumer Credit Association (JCA) overschreed het totale financiële verlies als gevolg van creditcardfraude in 2025 de ¥‎ 51 miljard. Dit was meer dan het dubbele van het cijfer van 2020, dat op ¥ 25,3 miljard stond. De inzet van uiterst nauwkeurige fraudedetectiesystemen die AI gebruiken, is belangrijk om deze situatie aan te pakken.

De belangrijkste bevinding in deze gegevens is dat de totale verliezen voor de periode oktober - december 2025 in totaal ¥ 9,39 miljard bedroegen. Dit is een aanzienlijke daling ten opzichte van dezelfde periode in het voorgaande jaar (¥ 16,23 miljard).

Dit verschil kan het gevolg zijn van een synergie-effect van de verplichte implementatie van 3D Secure 2.0, die was gepland voor eind maart 2025. Combineer dit met de wijdverbreide acceptatie van AI voor fraudedetectie, en we kunnen de resultaten van deze inspanningen in de gegevens zien.

Creditcardfraude met AI

Fraudeconstructies die door derden worden gepleegd, zijn steeds complexer en geavanceerder geworden door misbruik van AI. Dit maakt het moeilijk om de veiligheid te garanderen met alleen conventionele, op regels gebaseerde systemen.

Phishing is bijvoorbeeld een type fraudeconstructie dat AI gebruikt. Frauduleuze actoren genereren grote hoeveelheden nep-e-mails met behulp van AI. Vervolgens gebruiken ze de e-mails om ontvangers naar nepwebsites te lokken en accountwachtwoorden en creditcardgegevens te stelen.

Bij phishing gebruiken frauduleuze actoren de namen van echte organisaties en officiële logo's om ontvangers te laten geloven dat de e-mails legitiem zijn. Ze genereren en sturen onmiddellijk grote hoeveelheden nep-e-mails in natuurlijke taal. Daarom is het voor conventionele systemen uiterst moeilijk om deze oplichting nauwkeurig te identificeren.

Het is belangrijk om AI voor fraudedetectie te gebruiken om constructies tegen te gaan die AI gebruiken om fraude te plegen. AI-technologie kan in realtime leren van steeds veranderende fraudepatronen en zich onmiddellijk aanpassen.

Toename van kaarthouders

Creditcardbetalingen zijn een onmisbaar onderdeel geworden van het dagelijks leven in Japan. Creditcards stellen klanten in staat punten en mijlen te sparen, en ze bieden ook betalingen in termijnen, doorlopende betalingen en bonusbetalingen. Bovendien winnen creditcards aan populariteit vanwege hun gemak.

Naarmate de frequentie van online kaarttransacties toeneemt, neemt echter ook het risico toe dat die gegevens in gevaar komen. Zodra informatie weglekt, bestaat het risico dat deze in een kettingreactie op talloze e-commerce-sites en elders wordt misbruikt.

Detectie van creditcardfraude met AI trekt veel interesse van e-commerce-ondernemingen. Omdat het een verdedigingsmaatregel is die afwijkingen in realtime kan detecteren, kan het zelfs beschermen tegen constructies die moeilijk te voorkomen zijn om structurele redenen.

Hoe AI creditcardfraude detecteert

Hieronder bespreken we de verschillende mechanismen die AI gebruikt om creditcardfraude te detecteren.

Patroonherkenning

AI voor fraudedetectie gebruikt ML om grote hoeveelheden betalingsgegevens te analyseren en automatisch frauduleuze patronen te identificeren. Hierdoor kan AI verdachte transacties snel en accuraat detecteren. Het past zich ook aan de nieuwste fraudepatronen aan, waardoor AI nieuwe tactieken kan detecteren die conventionele, op regels gebaseerde systemen vaak missen.

Door bepaalde gegevens vanuit meerdere perspectieven te analyseren, kan AI frauduleuze constructies identificeren. De belangrijkste gegevens die voor de training worden gebruikt, zijn de volgende:

• Transactiebedragen
  
• Transactiedatums en -tijden
  
• Transactielocaties (bijv. land, regio, enz.)
  
• Gebruikte terminals
  
• Bedrijfsgegevens
  
• Eerdere browse- en aankoopgeschiedenis
  

AI voor fraudedetectie gebruikt deze gegevens om AI-modellen te bouwen die afwijkingen detecteren, zoals ongebruikelijke of frauduleuze aankopen.

Bijvoorbeeld een creditcard die normaal overdag wordt gebruikt voor kleine transacties en nu 's avonds laat wordt gebruikt op een buitenlandse website die dure artikelen verkoopt. De AI zal dit onmiddellijk herkennen als een afwijkend patroon.

Bovendien kan de nauwkeurigheid worden verbeterd op basis van feedback uit detectieresultaten en kan de detectieprestatie verder worden verbeterd door continue training in reactie op steeds geavanceerdere fraudeconstructies.

Risicoscores voor fraude

AI voor fraudedetectie monitort transactiepatronen vanuit elke hoek in realtime en evalueert (d.w.z. scoort) elke transactie op basis van die patronen. Met andere woorden, AI analyseert automatisch verschillende gegevens, zoals transactiebedragen en locaties, telkens wanneer een betaling wordt verwerkt. Vervolgens kwantificeert het het risico op fraude.

Als de score de drempelwaarde overschrijdt, bepaalt de AI dat er een hoog risico op fraude is en zal de transactie automatisch worden geblokkeerd of zal aanvullende authenticatie worden gevraagd.

Sectoroverschrijdend leren van gegevens met multitenant AI

Een grote uitdaging met conventionele AI-technologieën is dat ze uitsluitend trainen op transactiegegevens in handen van individuele creditcardmaatschappijen. Dit maakt het moeilijk voor hen om frauduleuze activiteiten aan te pakken die ze niet eerder hebben gezien. Multitenant AI omvat sectoroverschrijdende samenwerking om transactiegegevens te analyseren. Het wordt beschouwd als een manier om deze uitdaging te overwinnen.

Ondernemingen die multitenant AI adopteren, delen frauduleuze gegevens met elkaar en trainen de AI gezamenlijk. Met multitenant AI, als een onderneming een nieuw fraudepatroon detecteert, kunnen andere ondernemingen onmiddellijk beginnen met het gebruik van een AI-model dat het patroon automatisch heeft geleerd.

Door als sector samen te werken en informatie te delen, kunnen AI-systemen complexe fraudeconstructies bestrijden die individuele ondernemingen niet zelf zouden kunnen detecteren.

Voordelen van AI voor fraudedetectie

Het gebruik van AI voor fraudedetectie biedt veel voordelen.

Fraude direct blokkeren

Het grootste voordeel van de implementatie van AI voor fraudedetectie is dat het geavanceerde AI-technologie gebruikt om frauduleuze transacties in realtime te detecteren en deze automatisch blokkeert. Dit maakt het mogelijk om fraude te voorkomen voordat de transactie is voltooid.

Dit type realtime, door AI ondersteund kenmerk voor directe blokkering is belangrijk voor de bescherming van klanten en het minimaliseren van winstverlies veroorzaakt door chargebacks.

Operationele werklast verminderen

Systeemautomatisering kan de werklast voor monitoring en detectie aanzienlijk verminderen. In het verleden waren operators verantwoordelijk voor het monitoren van enorme hoeveelheden transactiegegevens om fraude te detecteren. De overmatige werklast leidde vaak tot fouten en creëerde knelpunten.

AI voor fraudedetectie werkt consistent en monitort alle transacties in realtime. Bovendien stuurt de AI direct een waarschuwing als er door scoring een transactie met een hoog frauderisico wordt gedetecteerd. Hierdoor hoeven operators niet langer elke afzonderlijke transactie – inclusief de legitieme – te controleren zoals in het verleden. In plaats daarvan kunnen ze hun middelen toewijzen aan het verifiëren van zaken die voor AI moeilijk zelfstandig te beoordelen zijn, en aan het bieden van hoogwaardige klantenservice.

AI voor fraudedetectie die ML gebruikt om de detectienauwkeurigheid continu te verbeteren, kan ook helpen bij het verminderen van fout-positieven (d.w.z. de onjuiste identificatie van legitieme transacties als frauduleus). Dit kan de werklast en kosten voor handmatige verificatie verlagen en voorkomen dat legitieme klanten worden getroffen. Daarom kan het ondernemingen ook helpen om gemiste verkoopkansen te voorkomen.

Klanten behouden

Beveiligingsmaatregelen met AI voor fraudedetectie garanderen de veiligheid van de klant, vergroten de betrouwbaarheid van de onderneming en versterken de branding verder.

Het bieden van een betalingsomgeving waarin klanten hun creditcard met vertrouwen kunnen gebruiken, vermindert hun angst en stress tijdens het betalingsproces. Het zorgt ook voor een prettige winkelervaring, wat direct bijdraagt aan klantbehoud.

Uitdagingen met AI voor fraudedetectie

Door AI ondersteunde fraudedetectiesystemen brengen wel enkele uitdagingen met zich mee. Daarom is voorzichtigheid geboden bij de implementatie ervan.

Gemiste verkoopkansen

Zelfs met uiterst nauwkeurige AI voor fraudedetectie zijn er nog steeds gevallen waarin legitieme transacties ten onrechte als frauduleus worden gemarkeerd. Als een betaling van een gewaardeerde klant als frauduleus wordt gemarkeerd, kan dit klanten ontmoedigen om aankopen te doen. Dit leidt tot gemiste verkoopkansen.

Bij de introductie van AI voor fraudedetectie is het belangrijk om een redelijke detectiedrempel in te stellen en de nauwkeurigheid van het systeem regelmatig te controleren.

Geen allesomvattende fraudedetectie

Hoewel AI voor fraudedetectie de beveiliging van e-commercewebsites kan verbeteren, is het belangrijk om te begrijpen dat deze niet alle gevallen van fraude perfect kan voorkomen. Er zullen gevallen zijn waarin geavanceerde fraudeconstructies die zich blijven ontwikkelen niet volledig kunnen worden tegengegaan.

In plaats van uitsluitend op AI-systemen te vertrouwen, is het belangrijk om beveiligingsmaatregelen (zoals 3D Secure 2.0) te implementeren voor een veilige werking van de website. Ondernemingen kunnen zich ook richten op training van medewerkers en een systeem opzetten waarmee verantwoordelijk personeel de uiteindelijke beslissingen kan nemen.

Onduidelijke fraude-beslissingen

Zelfs wanneer AI fraude detecteert, kan het 'AI black box'-fenomeen optreden. Dit betekent dat de basis voor de beslissing van de AI onduidelijk is en de vertegenwoordigers van de onderneming geen uitleg kunnen geven. Als een vertegenwoordiger niet duidelijk aan een gewaardeerde klant kan uitleggen waarom de betaling als frauduleus is gemarkeerd, is de kans groot dat de klanttevredenheid daalt.

Explainable AI (XAI) is een AI-technologie die de basis voor besluitvorming visualiseert en uitleg geeft. XAI trekt wereldwijd de aandacht als oplossing voor deze uitdaging.

In de EU is er een groeiende trend om juridische normen vast te stellen die specifiek zijn voor AI. Dit omvat de juridische vereiste op grond van de Artificial Intelligence Act om uitleg te geven over AI-beslissingen. De verwachting is dat in Japan vergelijkbare regelgeving wordt ingevoerd, wat kan leiden tot de brede acceptatie van XAI.

Daarom is het bij het kiezen van AI voor fraudedetectie belangrijk om een systeem te kiezen dat logisch uitlegt hoe de beslissingen tot stand zijn gekomen op een manier die mensen kunnen begrijpen.

Veelgestelde vragen

In deze sectie beantwoorden we veelgestelde vragen over AI voor detectie van fraude met creditcards in Japan.

Hoe Stripe Radar kan helpen

Stripe Radar gebruikt AI-modellen om fraude op te sporen en te voorkomen, getraind op basis van gegevens uit het wereldwijde netwerk van Stripe. Het werkt deze modellen steeds bij op basis van de nieuwste fraudetrends, zodat je onderneming beschermd blijft terwijl fraude zich ontwikkelt.

Stripe biedt ook Radar for Fraud Teams, waarmee gebruikers regels op maat kunnen toevoegen voor specifieke fraude scenario's voor hun bedrijf en toegang krijgen tot geavanceerde fraude- inzichten.

Radar kan je onderneming helpen met:

• Voorkom verliezen door fraude: Stripe verwerkt jaarlijks meer dan $ 1,9 biljoen aan betalingen. Dankzij deze schaal is Radar bij uitstek in staat om fraude te helpen detecteren en voorkomen, wat je geld bespaart.

• Omzet verhogen: de AI-modellen van Radar zijn getraind op basis van echte chargebackgegevens, klantinformatie, browsegegevens en meer. Hierdoor kan Radar risicovolle transacties identificeren en valse positieven verminderen, waardoor je omzet stijgt.

• Tijd besparen: Radar is ingebouwd in Stripe en hoeft niet te worden geconfigureerd. Je kunt ook je frauderesultaten monitoren, regels opstellen en meer op één platform, waardoor de efficiëntie toeneemt.

Lees meer over Stripe Radar of ga vandaag nog aan de slag.