Voor de verwerking van betalingen zijn veel gegevens nodig. Elke transactie draagt tientallen signalen met zich mee, en beslissingen moeten snel worden genomen. Die beslissingen vertrouwden vroeger op statische regels (bijv. "als het transactiebedrag X overschrijdt, markeer het dan.") Hoewel statische regels sommige vormen van fraude oppikken, missen ze andere, en kunnen ze in het proces veel legitieme aankopen blokkeren.

De komst van AI in de verwerking van betalingen heeft deze vergelijking veranderd. Nieuwe tools kunnen signalen snel evalueren en continu leren van de uitkomsten, waardoor ze fijngevoeligere beslissingen kunnen nemen. In 2024 gebruikte de Amerikaanse overheid op machine-learning gebaseerde fraudedetectie om meer dan $ 4 miljard aan frauduleuze betalingen te voorkomen en terug te vorderen.

Hieronder onderzoeken we hoe AI betalingsautorisatie, fraudepreventie en de klantervaring verandert, en waar je onderneming over moet nadenken voordat ze AI adopteert.

Hoogtepunten

• AI-gestuurde autorisatietools, zoals dynamische routing en adaptieve acceptatie, kunnen betekenisvolle inkomsten terugwinnen door valse weigeringen te verminderen.

• Fraudepreventiemodellen die machine-learning gebruiken, kunnen nauwkeuriger worden door signalen in een heel betalingsnetwerk te analyseren in plaats van alleen in de transactiegeschiedenis van een enkele onderneming.

• Om maximale waarde te halen uit AI-gestuurde verwerking van betalingen is voortdurende aandacht nodig voor weigeringspercentages, frauderegels en chargebackgegevens.

Waarom wordt AI steeds vaker gebruikt voor de verwerking van betalingen?

Naarmate zowel fraudetactieken als transactiepatronen veranderen, kunnen statische, op regels gebaseerde systemen moeite hebben om dit bij te houden. AI-gestuurde tools voor de verwerking van betalingen bestaan uit machine-learning-modellen die zijn getraind op grote transactiedatasets. Ze kunnen patronen in duizenden variabelen tegelijk identificeren en signalen wegen op basis van realtime context. Ze kunnen zich ook aanpassen aan wijzigingen en zichzelf updaten wanneer er nieuwe gegevens binnenkomen.

Hoe verbetert AI de betalingsautorisatie en succespercentages?

Mislukte autorisaties kunnen een onderbelichte bron van gemiste inkomsten voor ondernemingen zijn. AI kan statische autorisatieregels op verschillende manieren verbeteren.

Dit is hoe het helpt:

• Dynamische routing: In plaats van een transactie via een vast verwerkingstraject te sturen, evalueert AI-gestuurde routing meerdere potentiële routes in realtime en selecteert degene die waarschijnlijk zal slagen op basis van historische prestatiegegevens. Als één verwerker de afgelopen minuut hogere foutpercentages heeft laten zien voor een specifiek type betaalkaart, kan het model de transactie eromheen leiden.

• Verbeterde logica voor opnieuw proberen: Wanneer een transactie mislukt, kunnen AI-modellen het optimale tijdvenster om het opnieuw te proberen voorspellen op basis van de foutcode en historische patronen.

• Adaptieve acceptatie: Adaptieve machine-learning-modellen voor acceptatie worden getraind op datapunten uit het hele netwerk van het bedrijf. Wanneer een transactie de betaalinfrastructuur bereikt, overweegt het model de volledige context om de juiste signalen naar de uitgevende bank te sturen en de kans op goedkeuring te vergroten.

Hoe werkt AI voor fraudepreventie en risicobeheer?

Statische regels werken categorisch. Een regel die strikt genoeg is om fraude op te sporen, kan ook strikt genoeg zijn om legitieme transacties te blokkeren. Deze valspositieven kunnen goede klanten blokkeren en resulteren in gemiste transacties. AI-tools werken daarentegen probabilistisch, omdat een transactie die op zichzelf ongebruikelijk lijkt, in de context volkomen normaal kan lijken.

AI-fraudedetectie heeft de volgende mogelijkheden:

• Gedragsbiometrie: Een bot die een formulier voor afrekenen invult, beweegt anders dan een mens. Sommige AI-fraudesystemen analyseren hoe een gebruiker omgaat met een checkout-pagina en vergelijken dat met basisgedrag.

• Patroondetectie op netwerkniveau: Machine-learning-modellen kunnen signalen in hele netwerken analyseren. Als een betaalkaart eerder is geassocieerd met frauduleuze activiteiten bij andere gekoppelde ondernemingen voordat deze bij jouw checkout wordt gebruikt, weet het detectiesysteem dit al.

• Analyse van snelheid en koppeling: AI-modellen kunnen signalen koppelen die op zichzelf ongerelateerd lijken. Een nieuw e-mailadres, in combinatie met een apparaat dat is opgemerkt bij het testen van kleine transacties bij verschillende ondernemingen, en een verzendadres dat niet overeenkomt met de facturatieregio, levert een samengestelde risicoscore op die veel nuttiger is dan elk afzonderlijk signaal.

Tools zoals Stripe Radar die zijn ingebouwd in de infrastructuur van je betalingsproviders, kunnen veel hiervan automatisch doen.

Hoe kan AI in de verwerking van betalingen de ervaring voor klanten verbeteren?

Wanneer een legitieme transactie wordt geblokkeerd, weet de klant mogelijk niet of de betaalkaart in gevaar was of dat de onderneming technische problemen heeft.

Dit is wat AI kan bieden:

• Aanbevelingen voor betaalmethoden: AI kan de aankoopcontext (bijv. geografie, apparaattype, transactiegeschiedenis) analyseren en de betaalmethoden presenteren die mogelijk de voorkeur hebben van een specifieke klant.

• Optimalisatie van opgeslagen betaalkaarten: Als een klant meerdere opgeslagen betaalkaarten heeft, kan AI voorspellen welke waarschijnlijk zal slagen voor een bepaalde transactie en deze standaard presenteren. Dit kan het afrekenen sneller en gemakkelijker maken, vooral op mobiel.

• Adaptieve 3D Secure (3DS): 3DS-authenticatie voegt beveiliging toe, maar kan het proces ook vertragen door een stap toe te voegen voor gebruikers. AI-gestuurde systemen passen 3DS alleen toe wanneer het risicoprofiel dit rechtvaardigt, waardoor de ervaring voor transacties met een laag risico eenvoudig blijft en verificatie wordt toegevoegd waar dit nodig is.

Wat zijn de overwegingen op het gebied van infrastructuur, beveiliging en compliance voor AI in betalingen?

De adoptie van AI-gestuurde verwerking van betalingen heeft implicaties voor de infrastructuur en compliance. Dit komt neer op gegevenstoegang, -gebruik en -verplichtingen.

Dit is wat er nodig is:

• Gegevensbehoefte: AI-modellen hebben gegevens nodig om goed te presteren. Als je overstapt naar een andere betalingsprovider of van een verouderd systeem, begin je mogelijk met een koud model dat in de loop van de tijd verbetert, in plaats van een model dat al is gekalibreerd op jouw transactiepatronen.

• Naleving van de Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS): Als je AI gebruikt, ben je nog steeds verantwoordelijk voor de manier waarop gegevens van de kaarthouder worden verwerkt, opgeslagen en verzonden. Elk AI-systeem dat gegevens van de kaarthouder opslaat, verwerkt, verzendt of invloed kan hebben op de beveiliging ervan, valt binnen de scope van PCI DSS.

• Verklaarbaarheid van het model: In sommige rechtsgebieden heeft de klant, als een transactie wordt geweigerd, het recht om te weten waarom. AI-modellen die zonder verklaring werken, kunnen dit moeilijk maken. Of je nu een bestaande tool gebruikt of er zelf een maakt, je moet de fraude-logica van je AI kunnen uitleggen in termen die een mens kan begrijpen en documenteren.

Hoe kan jouw onderneming zich voorbereiden op het gebruik van AI in de verwerking van betalingen?

Ondernemingen die profiteren van AI in betalingen, behandelen de adoptie ervan als een doorlopend proces. Bewust beginnen zet de juiste toon.

Dit is wat je moet doen:

• Controleer je huidige weigeringspercentages: Voordat je iets verandert, moet je je gegevens over autorisatiepercentages ophalen en deze categoriseren op type betaalkaart, geografie en transactiegrootte. Dit geeft je een basislijn en brengt de grootste kansen aan het licht.

• Controleer je frauderegels: Als je regels op maat hebt ingesteld, controleer deze dan op basis van je huidige fraudepatronen. Regels die 18 maanden geleden zijn opgesteld, kunnen echte klanten blokkeren of patronen missen die sindsdien zijn ontstaan. De combinatie van AI en goed onderhouden handmatige regels is effectiever dan een van beide afzonderlijk.

• Zorg voor feedbackloops: AI-fraudepreventie werkt het beste wanneer deze voortdurend leert. Houd bij welke transacties hebben geresulteerd in chargebacks en koppel dat terug naar je fraudeconfiguratie voor betere prestaties.

• Als je overstapt naar een andere provider, denk dan aan datastabiliteit: Vraag je nieuwe provider hoe hun modellen omgaan met de onboarding van nieuwe ondernemingen en hoe lang het duurt voordat het model volledig is gekalibreerd op jouw transactiepatronen.

Hoe Stripe Payments kan helpen

Stripe Payments biedt een gebundelde, wereldwijde betaaloplossing die elke onderneming, van groeiende start-ups tot wereldwijde ondernemingen, helpt om online, persoonlijk en wereldwijd betalingen te ontvangen.

Stripe Payments kan je helpen:

• Je afrekenervaring te optimaliseren: creëer een probleemloze klantervaring en bespaar duizenden engineeringuren met kant-en-klare betaalinterfaces, toegang tot meer dan 125 betaalmethoden en Link, een wallet ontwikkeld door Stripe.

• Sneller uit te breiden naar nieuwe markten: bereik klanten over de hele wereld en verminder de complexiteit en kosten van multivalutabeheer met grensoverschrijdende betaalopties, beschikbaar in 195 landen in 135+ valuta.

• Fysieke en online betalingen samen te voegen: bouw een unified commerce-ervaring op via online en fysieke kanalen om interacties te personaliseren, loyaliteit te belonen en inkomsten te laten groeien.

• De betaalprestaties te verbeteren: verhoog inkomsten met een reeks aanpasbare, eenvoudig te configureren betaaltools, waaronder no code-fraudebescherming en geavanceerde mogelijkheden om autorisatiepercentages te verbeteren.

• Sneller te werken met een flexibel, betrouwbaar platform voor groei: bouw voort op een platform dat is ontworpen om met jou mee te groeien, met een historische uptime van 99,999% en toonaangevende betrouwbaarheid.

Lees meer over hoe Stripe Payments je online en fysieke betalingen kan ondersteunen, of ga vandaag nog aan de slag.