Fraudescores helpen teams om het risico op transactiefraude in realtime te beoordelen door ingewikkelde gedrags- en betalingssignalen om te zetten in één bruikbare maatstaf. Het beoordelen van transactierisico's met behulp van fraudescores wordt steeds belangrijker voor bedrijven, aangezien ze tussen 2024 en 2025 gemiddeld 7,7% van hun jaarlijkse omzet verloren aan fraude. Het is belangrijk om te snappen hoe fraudescores werken en wat ze wel en niet kunnen vertellen, om betalingsfraude te minimaliseren, onnodige weigeringen te voorkomen en betere risicobeslissingen op grote schaal te nemen.

Hieronder leggen we uit hoe een fraudescore wordt gemaakt, hoe bedrijven deze gebruiken en hoe je ze duidelijk en met vertrouwen kunt interpreteren.

Wat staat er in dit artikel?

• Wat is een fraudescore?
  
• Hoe helpen fraudescores bedrijven bij het beoordelen van transactierisico's?
  
• Hoe gebruiken bedrijven fraudescores om transacties goed te keuren of te weigeren?
  
• Welke gegevens worden gebruikt om een fraudescore te berekenen?
  
• Hoe nauwkeurig zijn fraudescores?
  
• Waarom kan dezelfde transactie verschillende fraudescores hebben?
  
• Zijn fraudescores een bewijs van fraude of een indicatie van risico?
  
• Hoe Stripe Radar kan helpen
  

Wat is een fraudescore?

Een fraudescore is een manier om risico's uit te drukken. Het is een signaal, vaak een getal of categorie, dat aangeeft hoe groot de kans is dat een bepaalde transactie of actie frauduleus is. Zie het als een samenvattend oordeel: op basis van alles wat het systeem op dit moment kan zien, hoe riskant lijkt dit? In plaats van teams te dwingen tientallen gegevenspunten afzonderlijk te evalueren, distilleert een fraudescore deze tot één enkele, bruikbare indicator.

Hoe helpen fraudescores bedrijven bij het beoordelen van transactierisico's?

Fraudescores worden in realtime gegenereerd, vaak binnen milliseconden na een transactie. Dit is mogelijk omdat het evaluatieproces gestructureerd en geautomatiseerd is.

Zo werkt een fraudescore:

• Signaalverzameling: wanneer een transactie plaatsvindt, verzamelt het systeem relevante gegevens over de betaling, de klant, het apparaat en de context.

• Patroonvergelijking: elk signaal wordt vergeleken met patronen die zijn geleerd uit historisch legitiem en frauduleus gedrag.

• Risicoweging: niet alle signalen zijn even belangrijk. Duidelijke waarschuwingssignalen, zoals een locatieconflict, wegen zwaarder dan kleine onregelmatigheden.

• Modelevaluatie: een scoringsmodel, vaak aangedreven door machine learning, verwerkt de gewogen signalen en schat de kans op frauduleuze activiteiten door de transactie te vergelijken met bekende uitkomsten.

• Scoregeneratie: het resultaat is een enkele score op een gedefinieerde schaal die het relatieve risico weergeeft.

• Direct beschikbaar: de score wordt direct weergegeven, zodat bedrijven transacties kunnen goedkeuren, blokkeren of controleren zonder dat dit ten koste gaat van de klantervaring.

• Continu leren: naarmate het model resultaten registreert, zoals bevestigde fraude, succesvolle transacties en geschillen, past het zich aan. De voortdurende feedback helpt om de scores relevant te houden naarmate fraudetactieken veranderen.

Hoe gebruiken bedrijven fraudescores om transacties goed te keuren of af te wijzen?

Fraudescores nemen niet zelfstandig beslissingen. Bedrijven bepalen zelf hoe ze hierop reageren op basis van hun risicotolerantie en doelstellingen. Dit zijn enkele veelvoorkomende benaderingen:

• Risicodrempels: scores met een laag risico worden automatisch goedgekeurd, waardoor het afrekenen voor de meeste klanten snel verloopt.

• Automatische afwijzingen: scores boven een bepaalde risicodrempel worden geblokkeerd om te voorkomen dat mogelijke fraude leidt tot chargebacks of verliezen verderop in het proces.

• Wachtrijen voor handmatige beoordeling: scores die er tussenin zitten, worden doorgestuurd naar mensen die ze bekijken als het risico niet helemaal duidelijk is, maar wel de moeite waard is om beter te checken.

• Extra verificatie: bij sommige scores wordt er extra verificatie gevraagd in plaats van dat de transactie meteen wordt afgewezen.

• Beleid aanpassen: teams passen de drempels regelmatig aan op basis van dingen als fraudepercentages, onterechte afwijzingen en de impact op klanten.

• Bedrijfsfocus: door de aandacht te richten op de meest risicovolle activiteiten, helpen fraudescores teams om efficiënt op te schalen zonder alles te hoeven controleren.

Welke gegevens worden gebruikt om een fraudescore te berekenen?

Fraudescores worden samengesteld uit veel kleine signalen die op zichzelf misschien gewoon lijken. Maar wanneer de signalen worden gecombineerd, vormen ze een krachtige maatstaf.

Hieronder wordt uitgelegd hoe betalingsgegevens worden gebruikt om een fraudescore te berekenen:

• Transactiegegevens: bedrag, valuta, type artikel, tijdstip en frequentie helpen om te bepalen of de activiteit past bij normale patronen.

• Betalingsinformatie: kaart metadata, land van uitgifte en factuurgegevens worden gecontroleerd op consistentie.

• Klantgeschiedenis: gevestigde klanten met een succesvolle transactiegeschiedenis scoren over het algemeen lager dan nieuwe of inactieve accounts.

• Account- en identiteitssignalen: de kwaliteit van het e-mailadres, de leeftijd van de account en de volledigheid van de profielinformatie helpen om de geloofwaardigheid vast te stellen. Wegwerp-e-mailadressen of recent aangemaakte accounts vormen vaak een risico.

• Apparaatgegevens: apparaat-ID's geven aan of een apparaat eerder is gezien en hoe het zich in het verleden heeft gedragen.

• Netwerk- en locatiesignalen: Internet Protocol (IP)-gegevens helpen bedrijven om de geografische locatie en netwerkkarakteristieken af te leiden. Grote verschillen of anonimiserende diensten verhogen meestal het risico.

• Gedragspatronen: ongebruikelijk afreken-gedrag of herhaalde pogingen om in te loggen kunnen de score beïnvloeden.

• Snelheidsindicatoren: meerdere acties, zoals inlog- en betalingspogingen in een korte tijd, kunnen wijzen op automatisering of testgedrag.

Hoe nauwkeurig zijn fraudescores?

Fraudescores zijn voorspellende tools, geen garanties. De nauwkeurigheid van fraudescores hangt af van hoe ze zijn opgebouwd, hoe ze worden gebruikt en hoe goed ze zijn afgestemd op het risicoprofiel van een bedrijf.

Houd het volgende in gedachten:

• Kans, geen zekerheid: een score geeft de waarschijnlijkheid weer. Het terugdringen van fraude betekent vaak dat je enkele onterechte weigeringen moet accepteren, terwijl het minimaliseren van wrijving meestal betekent dat je meer risico's moet tolereren.

• Vals-positieve en vals-negatieve resultaten: geen enkel model is perfect. Bedrijven moeten voortdurend een evenwicht vinden tussen het blokkeren van fraude en het accepteren van zoveel mogelijk legitieme klanten.

• Datakwaliteit: rijke, actuele en nauwkeurige data verbeteren de prestaties, terwijl onvolledige of verouderde input de betrouwbaarheid vermindert.

• Leren van resultaten: modellen worden beter als echte resultaten, zoals bevestigde fraude, succesvolle transacties en geschillen, worden gebruikt om het systeem te trainen.

• Zakelijke context: klantgedrag, betaalmethoden en risicotolerantie lopen sterk uiteen, wat invloed heeft op hoe voorspellend een score in de praktijk is.

• Voortdurende herkalibratie: regelmatige monitoring en aanpassing zijn nodig om scores af te stemmen op zich ontwikkelende fraudepatronen.

Waarom kan dezelfde transactie verschillende fraudescores hebben?

Het is normaal dat dezelfde transactie verschillende fraudescores krijgt in verschillende systemen. Dat komt omdat fraudescores niet gestandaardiseerd zijn en afhangen van wie ze evalueert.

Hier is waarom dezelfde transactie verschillende fraudescores kan hebben:

• Verschillende modellen: sommige fraudedetectiesystemen zijn gebaseerd op regels, terwijl andere gebruikmaken van machine learning-modellen die zijn getraind op verschillende datasets.

• Verschillende zichtbaarheid van gegevens: de ene aanbieder ziet mogelijk activiteiten bij verschillende bedrijven, terwijl de andere alleen activiteiten binnen één bedrijf ziet.

• Verschillende weging van signalen: modellen geven verschillende prioriteit aan signalen. Locatie, apparaatgeschiedenis of transactiesnelheid kunnen in het ene systeem belangrijker zijn dan in het andere.

• Verschillende risicobereidheid: sommige bedrijven hanteren agressieve scores om verliezen te minimaliseren, terwijl andere bedrijven conservatievere scores hanteren om conversie te beschermen.

• Verschillende schalen: een ‘hoge’ score in het ene systeem kan in het andere systeem een matig risico betekenen.

• Verschillende timing: scores die later worden gegenereerd, kunnen signalen bevatten die bij het afrekenen nog niet beschikbaar waren.

Zijn fraudescores bewijs van fraude of risico-indicatoren?

Fraudescores zijn hulpmiddelen voor besluitvorming. Een hoge score duidt op een verhoogd risico, niet op een bevestiging van fraude. Legitieme klanten kunnen nog steeds hoge scores krijgen als hun gedrag ongewoon lijkt, en zelfs transacties die veilig lijken, kunnen later frauduleus blijken te zijn.

Scores zijn het meest effectief wanneer ze worden gecombineerd met bedrijfsregels, menselijke beoordeling of aanvullende controles. Hun waarde ligt in het helpen van bedrijven om vroegtijdig actie te ondernemen, voordat fraude tot verlies of geschillen leidt. Hoewel individuele beslissingen niet altijd perfect zullen zijn, verbeteren fraudescores de algehele resultaten bij een groot aantal activiteiten. Stripe Radar vermindert bijvoorbeeld fraude voor een bedrijf met gemiddeld 38%.

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 die zich richten op fraudescenario's die specifiek zijn voor hun bedrijf en toegang hebben tot geavanceerd fraude-inzicht.

Radar kan je onderneming helpen met:

• Fraudeverliezen voorkomen: Stripe verwerkt jaarlijks meer dan $ 1 biljoen aan betalingen. Deze schaalgrootte stelt Radar in staat om fraude nauwkeurig op te sporen en te voorkomen, waardoor 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.