Fraudepreventie in de detailhandel begint bij de vraag hoe fraude zich richt op betalings- en retoursystemen van ondernemingen, van checkout tot terugbetaling. Retourbeleid helpt om het vertrouwen van de klant op te bouwen en chargebackrechten beschermen kaarthouders. Fraude maakt misbruik van beide. Maar in 2025 vertrouwde 44% van de instellingen in de VS en Canada grotendeels of volledig op handmatige processen om fraude aan te pakken. Dit kan het lastig maken om geavanceerde en nieuwe soorten fraude te ontdekken.

Hieronder bespreken we de fraudecategorieën die detailhandelondernemingen het meest treffen, hoe ondernemingen fraude in transactiegegevens identificeren en welke controles de blootstelling in online en in-store kanalen verminderen.

Kernpunten

• Detailhandelfraude omvat CNP-fraude (card-not-present), retourmisbruik en vriendelijke fraude. Elke soort heeft afzonderlijke patronen die een andere detectie-aanpak vereisen.

• Effectieve detectie van fraude in de detailhandel combineert bestelgedrag, apparaatgegevens en transactiegeschiedenis. Geen enkel signaal is op zichzelf betrouwbaar.

• Omnichannel-retailers worden met unieke risico's geconfronteerd. Fraudepatronen die online ontstaan, komen vaak voor in fysieke winkels.

Wat is detailhandelfraude?

Detailhandelfraude is diefstal die plaatsvindt via de betalings- en retoursystemen waar ondernemingen afhankelijk van zijn. Die fraude omvat een reeks methoden, in de winkel en online, die fraudeurs gebruiken om goederen, diensten of geld van een detailhandelsonderneming te bemachtigen.

Wat zijn de meest voorkomende soorten fraude in de detailhandel?

Fraude in de detailhandel komt voor in verschillende delen van de aankoopcyclus. Bij elke soort zijn verschillende actoren betrokken en is een andere reactie vereist:

• CNP-fraude: het gebruik van gestolen betaalgegevens om een aankoop te voltooien zonder de fysieke betaalkaart. Gestolen kaartgegevens worden verkregen via datalekken, phishing of darkweb-marktplaatsen en vervolgens gebruikt om bestellingen te plaatsen voordat de legitieme kaarthouder het merkt.

• BIN-aanvallen (Bank Identification Number): het testen van duizenden kaartnummercombinaties bij de checkout van een onderneming met een geautomatiseerd script om geldige nummers te vinden. De onderneming betaalt autorisatiekosten voor elke poging, en een geslaagde hit leidt tot een frauduleuze bestelling die vaak een chargeback triggert.

• Wardrobing: het kopen van artikelen (meestal kleding, elektronica of gereedschap) met de bedoeling om ze kort te gebruiken en ze te retourneren voor een volledige terugbetaling. Hierdoor blijft de onderneming vaak zitten met artikelen die niet voor de volle prijs kunnen worden doorverkocht.

• Fraude met ontvangstbewijs: het retourneren van artikelen met een frauduleus of vervalst ontvangstbewijs om een terugbetaling te claimen die hoger is dan de aankoopprijs.

• Terugbetaling zonder retourneren: beweren dat een artikel nooit is aangekomen of beschadigd is aangekomen om een terugbetaling te krijgen en tegelijkertijd het artikel te houden.

• Vriendelijke fraude: een legitieme betaling aanvechten bij de kaartuitgever en beweren dat de transactie ongeautoriseerd was of dat het artikel nooit is aangekomen. Dit triggert een chargeback, ook al is de bestelling echt.

Hoe detecteren retailers fraudepatronen?

Fraudedetectie in de detailhandel omvat het kruislings controleren van verschillende signalen. Afzonderlijk kunnen deze signalen misschien worden weggewuifd, maar gezamenlijk wijzen ze op een verhoogd risico.

Deze invoer is het belangrijkst:

• Bestelsnelheid: meerdere bestellingen die snel achter elkaar worden geplaatst vanaf hetzelfde apparaat, IP-adres (Internet Protocol) of naar hetzelfde verzendadres.

• Afwijking verzending en facturatie: een bestelling waarbij de adressen voor facturatie en verzending zich in verschillende staten of landen bevinden. Dit vereist een nauwkeurigere controle wanneer het verzendadres een expediteur of reshipping-service is die de eindbestemming verbergt.

• Apparaatsignalen: browsertype, besturingssysteem en de fingerprint van het apparaat laten zien of een bestelling afkomstig is van een bekend apparaat dat is gekoppeld aan het account of van een onbekende omgeving. Bestellingen die via VPN's (virtuele particuliere netwerken) worden geplaatst, verschijnen op geografische locaties die niet overeenkomen met de geschiedenis van een kaarthouder.

• Ouderdom e-mail en account: een nieuwe klant met een account dat enkele minuten eerder is gemaakt, die een bestelling met een hoge waarde plaatst, of een account dat is gemaakt met een wegwerp-e-mailadres (willekeurige tekenreeksen of adressen van wegwerp-e-maildiensten).

• Retourgeschiedenis: een klant met een ongewoon hoog retourpercentage, vooral binnen dezelfde productcategorieën. Dit signaal is vooral relevant voor retourfraude en schema's voor terugbetaling zonder retournering.

Welke strategieën voor fraudepreventie in de detailhandel moeten ondernemingen gebruiken?

Effectieve fraudepreventie in de detailhandel werkt in drie lagen: vóór autorisatie, nadat de bestelling is geplaatst, en bij de retourbalie. Geen enkele controle dekt alle drie, maar door deze methoden samen te gebruiken kan een beschermende laag worden gecreëerd:

• Address Verification Service (AVS): AVS-controles vergelijken het factuuradres dat bij het afrekenen is opgegeven met het adres dat in het bestand van de kaartuitgever staat. Noch AVS noch Card Verification Value (CVV) controles zijn waterdicht (gestolen kaartgegevens bevatten vaak factuuradressen en CVV-nummers), maar beide verhogen de kosten en complexiteit van CNP-fraude.

• 3D Secure (3DS): 3DS voegt een authenticatielaag toe voor CNP-transacties. Wanneer een transactie als hoog risico wordt gemarkeerd, routeert 3DS de kaarthouder via een verificatiestap met zijn bank. Het verlegt doorgaans de aansprakelijkheid voor frauduleuze transacties van de onderneming naar de kaartuitgever.

• Controlewachtrij na bestelling: risicovolle bestellingen moeten naar een handmatige controlewachtrij worden geleid vóór de afhandeling, niet erna. Definieer de criteria duidelijk (bijv. bestellingen boven een specifieke waarde, nieuwe klanten die meerdere eenheden van hetzelfde dure artikel bestellen, afwijkende verzend- en factuuradressen) en beman de wachtrij met mensen die begrijpen hoe fraude er in jouw productcategorie uitziet.

• Handhaving van retourbeleid: het vereisen van een ontvangstbewijs, het beperken van de retourperiode en het markeren van accounts met hoge retourpercentages zijn allemaal effectieve controles. Het volgen van retourzendingen op klantniveau via verschillende kanalen is van belang voor grootschalig misbruik; een klant die 15 van zijn laatste 20 aankopen heeft geretourneerd, heeft een ander risicoprofiel dan een klant die voor de eerste keer iets retourneert.

Hoe verandert frauderisico in omnichannel detailhandel?

Omnichannel-retailers worden geconfronteerd met frauderisico's die puur online of puur fysieke ondernemingen niet hebben. Wanneer je via beide kanalen opereert, lossen fraudepatronen die in de ene omgeving beginnen, zich vaak op in de andere.

Hier zijn enkele voorbeelden:

• Online kopen, in de winkel retourneren (BORIS): Een fraudeur plaatst een online bestelling met gestolen inloggegevens en retourneert de artikelen vervolgens in de winkel voor contant geld of winkeltegoed. De winkelmedewerker ziet een transactieoverzicht en een retouraanvraag, maar de oorspronkelijke aankoop was frauduleus. Als je online en in-store systemen geen gegevens in realtime delen, wordt de retourzending waarschijnlijk verwerkt voordat de fraude wordt gesignaleerd.

• Online kopen, ophalen in de winkel (BOPIS): Frauduleuze bestellingen die online zijn geplaatst om in de winkel te worden opgehaald, kunnen fraudeurs de kans geven om artikelen op te halen voordat de fraudebeoordeling de bestelling kan markeren. BOPIS-bestellingen met een hoge waarde die op dezelfde dag worden geplaatst, rechtvaardigen dezelfde controle als online bestellingen met versnelde verzending.

• Gefragmenteerde klantgegevens: Consistente fraudecontroles over de kanalen heen vereisen gebundelde klantgegevens. Als je POS-systeem en e-commerce-platforms de aankoop- en retourgeschiedenis op accountniveau niet delen, run je twee afzonderlijke fraudepreventiesystemen met een maas waar fraude doorheen kan glippen.

Hoe helpen tools voor fraudepreventie detailhandelondernemingen?

In plaats van elke bestelling aan de hand van een checklist te controleren, beoordeelt een fraudedetectiesysteem transacties in realtime op basis van honderden signalen. Het systeem gebruikt een machine-learning-model dat is getraind op transactiegegevens van ondernemingen om elke betaling een score te geven. Zo krijgt een betaalkaart die bij andere ondernemingen in frauduleuze transacties is voorgekomen, een hogere risicoscore nog voordat deze de checkout bereikt. De fraudepreventietool routeert risicovolle bestellingen voor controle of weigert ze automatisch.

Boven op de basislijn van een machine-learningmodel kunnen regels op maat voor specifieke detailhandelrisico's worden gemaakt. Een onderneming die consumentenelektronica verkoopt, kan bestellingen markeren die naar expediteurs worden verzonden, bestellingen boven een bepaalde waarde van accounts die in de afgelopen 24 uur zijn gemaakt, of bestellingen waarbij dezelfde betaalkaart is gebruikt in meerdere accounts. De onderneming kan deze regels bijwerken naarmate fraudepatronen verschuiven.

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.