Naarmate het volume online transacties in de loop van de tijd groeit, is er een toenemend aantal legitieme aankopen dat ten onrechte wordt afgewezen. Naast de financiële klap van gederfde inkomsten, kunnen deze 'onterechte weigeringen' het vertrouwen van klanten aantasten en de merkloyaliteit verminderen, omdat gefrustreerde klanten eerder geneigd zijn hun winkelwagentje achter te laten en zich tot concurrenten te wenden.

Ondernemingen moeten een evenwicht vinden tussen het toepassen van fraudepreventietactieken en het aan klanten bieden van snelle, intuïtieve en gemakkelijke winkelervaringen. Maar voordat ondernemingen strategieën in de praktijk gaan brengen om fraude te verminderen, moeten ondernemingen eerst begrijpen wat de redenen zijn voor onterechte weigeringen.

Hieronder bespreken we de belangrijkste aspecten van onterechte weigeringen: wat zijn ze, waarom komen ze voor, waardoor ontstaan ze, en wat zijn de best practices om ze te voorkomen, zonder dat dit ten koste gaat van een eenvoudige en veilige transactie-ervaring voor klanten. Dit is wat je moet weten.

Wat staat er in dit artikel?

• Wat zijn onterechte weigeringen?
  
• Waarom zijn er onterechte weigeringen?
  
• Hoe voorkom je onterechte weigeringen?
  
• Hoe Stripe onterechte weigeringen voorkomt
  

Wat zijn onterechte weigeringen?

Onterechte weigeringen, ook wel 'fout-positieven' genoemd, treden op wanneer een legitieme transactie door een bank of betalingsverwerker wordt afgewezen of geweigerd.

Waarom vinden onterechte weigeringen plaats?

Ten onrechte geweigerde betalingen zijn vaak het gevolg van de systemen en algoritmen waarmee frauduleuze activiteiten worden opgespoord en voorkomen. Hoewel deze systemen zijn ontworpen om zowel klanten als financiële instellingen te beschermen, kunnen ze soms te voorzichtig zijn of onnauwkeurigheden bevatten die ertoe leiden dat geldige transacties worden geweigerd.

Inzicht in de redenen voor onterechte weigeringen kan klanten en ondernemingen helpen om preventieve maatregelen te nemen en dergelijke voorvallen effectiever af te handelen. Hier volgen enkele veelvoorkomende redenen waarom onterechte weigeringen plaatsvinden:

• Ongebruikelijke bestedingspatronen
  Het is een standaardpraktijk voor banken en creditcardmaatschappijen om het bestedingspatroon van hun klanten te monitoren. Als een transactie niet consistent is met historisch bestedingsgedrag, zoals een ongebruikelijk grote aankoop of een reeks snelle transacties, kunnen deze monitoringsystemen deze als mogelijk frauduleus markeren. Hoewel deze maatregel fraude kan voorkomen, komen er soms wel legitieme transacties in het vangnet terecht.

• Technische fouten
  Bij transactieverwerking zijn complexe systemen en netwerken betrokken. Soms kan een technische storing, netwerkvertraging of communicatiefout tussen verschillende systemen ertoe leiden dat een transactie wordt geweigerd. Dit kan zelfs gebeuren als er niets inherent verdachts of ongewoons aan de transactie is.

• Overschrijding van limieten
  Financiële instellingen stellen vaak dagelijkse of transactielimieten in voor rekeningen om de potentiële verliezen als gevolg van fraude te beperken. Als een klant een aankoop probeert te doen die deze vooraf gedefinieerde limieten overschrijdt, kan de transactie worden geweigerd. Dergelijke limieten kunnen nuttig zijn om fraude te voorkomen, maar kunnen ook frustrerend zijn voor klanten die een grote, maar legitieme aankoop willen doen.

• Onjuiste informatie
  Tijdens een transactie worden de gegevens van de klant geverifiëerd, zoals het factuuradres, de beveiligingscode van de betaalkaart en de vervaldatum. Als er een verschil is tussen deze informatie en de gegevens van de bank, kan de transactie worden geweigerd. Dit is een gebruikelijke beveiligingsmaatregel om er zeker van te zijn dat de persoon die de transactie uitvoert de legitieme kaarthouder is.

• Verouderde autorisatietechnieken
  Sommige betalingsverwerkers gebruiken verouderde algoritmen voor fraudeopsporing. Naarmate fraudemethoden evolueren, evolueren ook de algoritmen die worden ontworpen om ze op te sporen. Verouderde systemen kunnen mogelijk geen onderscheid maken tussen legitieme en frauduleuze activiteiten, waar meer onterechte weigeringen het gevolg van zijn.

• Strikte algoritmen voor fraudeopsporing
  Sommige algoritmen voor fraudeopsporing zijn te voorzichtig en markeren legitieme transacties die een kleine gelijkenis vertonen met potentieel frauduleuze patronen.

• Geografische triggers
  Transacties vanaf geografische locaties die ver van het huis of de regio van een klant verwijderd zijn, of uit regio's die vaak in verband worden gebracht met frauduleuze activiteiten, worden vaak als verdacht beschouwd. Als een in de VS gevestigde klant die zelden of nooit naar het buitenland reist, bijvoorbeeld plotseling een aankoop doet in een ander land, kan dit een beveiligingsvlag activeren.

• Verlopen kaarten of accounts
  Het gebruik van een verlopen creditcard of een gesloten account kan er ook toe leiden dat de transactie wordt geweigerd. Klanten zijn er zich mogelijk niet van bewust dat hun kaart is verlopen of dat er een wijziging is opgetreden in de accountstatus, waardoor de legitieme transactie die zij proberen uit te voeren, wordt geweigerd.

Klanten kunnen maatregelen nemen om onterechte weigeringen te voorkomen, bijvoorbeeld door hun bank op de hoogte te stellen voordat ze grote of internationale aankopen doen. Ondernemingen kunnen werken met betalingsverwerkers die geavanceerdere en adaptievere algoritmen voor fraudeopsporing gebruiken om het aantal onterechte weigeringen te verminderen. Hieronder vind je meer informatie over hoe ondernemingen een zeer gevoelig fraudeopsporingssysteem kunnen ontwikkelen dat legitieme transacties minimaal verstoort.

Hoe voorkom je onterechte weigeringen?

Om het aantal onterechte weigeringen te verminderen, moeten ondernemingen een evenwicht vinden tussen fraudepreventie en een soepele klantervaring. Hier zijn een aantal belangrijke strategieën en tactieken die ondernemingen kunnen gebruiken om onterechte weigeringen aan te pakken:

• Gebruik geavanceerde tools voor fraudeopsporing
  Werk met moderne fraudeopsporingssystemen die gebruikmaken van machine-learning en kunstmatige intelligentie. Deze systemen kunnen enorme hoeveelheden gegevens in realtime analyseren, waardoor ze goed onderscheid kunnen maken tussen echte en frauduleuze transacties, zonder dat ze daarbij onnodige, onterechte weigeringen veroorzaken.

• Gebruik aangepaste instellingen voor fraudeopsporing
  Bij veel betalingsverwerkers kunnen ondernemingen de instellingen van hun tools voor fraudeopsporing zelf aanpassen. Door deze instellingen zo aan te passen dat ze soepeler zijn of beter aansluiten bij het klantenbestand en de transactiepatronen van de onderneming, kunnen ondernemingen het aantal onterechte weigeringen verminderen.

• Pas multifactorauthenticatie (MFA) toe
  In plaats van een transactie volledig af te wijzen, kunnen ondernemingen om aanvullende verificatie vragen voor transacties die als verdacht worden gemarkeerd. Door bijvoorbeeld een eenmalig wachtwoord te sturen naar het geregistreerde mobiele nummer of e-mailadres van de klant wordt er een beveiligingslaag toegevoegd zonder dat de transactie meteen hoeft te worden geweigerd.

• Werk klantgegevens regelmatig bij
  Houd klantgegevens, zoals adressen en telefoonnummers, up-to-date. Dit zorgt ervoor dat de informatie die wordt gebruikt voor verificatie tijdens transacties actueel is, waardoor de kans op geweigerde betalingen omdat de informatie niet overeenkomt, wordt verkleind.

• Informeer klanten over accountlimieten
  Informeer klanten over dagelijkse bestedingslimieten of beperkingen op hun accounts en informeer ze over hoe ze deze limieten indien nodig kunnen wijzigen. Dit kan voorkomen dat bonafide transacties worden geweigerd vanwege het overschrijden van vooraf ingestelde limieten.

• Zet vertrouwde klanten op een toelatingslijst
  Als een onderneming terugkerende klanten heeft met een geschiedenis van legitieme transacties, kunnen deze klanten op de toelatingslijst worden geplaatst. Dit betekent dat transacties van deze klanten minder strenge controles ondergaan, waardoor de kans op onterechte weigeringen afneemt.

• Analyseer gegevens
  Door transactiegegevens te analyseren, kunnen ondernemingen patronen en trends opsporen waarmee ze beter kunnen begrijpen welke transacties waarschijnlijk onterecht geweigerd worden. Deze informatie kan vervolgens worden gebruikt om fraudeopsporingssystemen te verfijnen.

• Vraag om feedback van klanten
  Moedig klanten aan om feedback te geven als ze met een onterechte weigering worden geconfronteerd. Deze feedback kan van onschatbare waarde zijn om inzicht te krijgen in de redenen achter onterechte weigeringen en om de nodige aanpassingen door te voeren in fraudeopsporingssystemen.

• Volg geweigerde transacties en evalueer ze
  Evalueer transacties die al zijn geweigerd regelmatig om patronen of overeenkomsten tussen onterecht geweigerde transacties vast te stellen. Dit kan helpen om fraudeopsporingsmaatregelen op de juiste manier aan te passen.

Voor al deze tactieken is het kiezen van de juiste betalingsverwerker essentieel. De manier waarop je betalingsverwerker omgaat met onterechte weigeringen kan het proces moeiteloos, of juist heel frustrerend maken.

Hoe Stripe onterechte weigeringen voorkomt

De geavanceerde aanpak van Stripe van fraudeopsporing en -preventie vermindert het aantal onterechte weigeringen door een combinatie van machine-learning en gegevensanalyse. Hier vind je een overzicht van hoe Stripe betaalsystemen ontwikkelt die onterechte weigeringen zoveel als mogelijk hebben uitgebannen:

• Grote datasets
  Stripe verwerkt elk jaar miljarden dollars aan transacties, waardoor een enorme dataset ontstaat die machine-learning-algoritmen kunnen gebruiken om patronen en trends effectiever op te sporen. Stripe-algoritmen analyseren deze gegevens om beter te begrijpen wat een alledaagse transactie van een frauduleuze onderscheidt.

• Real-time leren en aanpassen
  De machine-learning-modellen van Stripe zijn in staat tot real-time leren. Terwijl ze transacties verwerken, analyseren ze voortdurend de uitkomsten en passen ze zich dienovereenkomstig aan. Dankzij deze realtime aanpassing zijn de nieuwste fraudepatronen steeds al in de modellen verwerkt, maar gaat dit niet ten koste van de goedkeuringspercentages van legitieme transacties.

• Maatwerk voor verschillende ondernemingen
  Stripe begrijpt dat ondernemingen divers zijn en dat wat voor de ene als een normale transactie wordt beschouwd, voor de andere ongebruikelijk kan zijn. Daarom passen de machine-learningmodellen van Stripe zich aan de specifieke transactiepatronen van individuele ondernemingen aan. Dit maatwerk verkleint de kans dat een legitieme transactie door de toepassing van branchespecifieke normen ten onrechte wordt aangemerkt als frauduleus.

• Risicoscores
  Stripe wijst aan elke transactie een risicoscore toe, wat de waarschijnlijkheid weergeeft dat de transactie frauduleus is. Ondernemingen kunnen deze risicoscores gebruiken om hun eigen drempels in te stellen voor wanneer een transactie automatisch moet worden geweigerd of gemarkeerd voor handmatige controle. Dit geeft ondernemingen meer controle en flexibiliteit bij fraudepreventie.

• Stripe Radar
  Stripe Radar gebruikt machine-learning om transacties te beoordelen op fraude. Radar houdt rekening met honderden signalen over elke transactie en gebruikt de gegevens van het hele Stripe-netwerk om fraude op te sporen en te voorkomen, en past zich automatisch aan veranderende fraudepatronen aan. Ondernemingen kunnen ook aangepaste regels instellen die aansluiten op hun eigen vereisten.

• Authenticatietools
  Stripe biedt ondersteuning voor 3D Secure, een authenticatietool die voor kaartbetalingen een extra verificatielaag toevoegt. Zelfs als een transactie wordt aangemerkt als potentieel risicovol, kan de klant de aankoop nog steeds afronden door een extra verificatie te ondergaan, waardoor de kans op een onterechte weigering wordt verkleind.

Door deze elementen op te nemen in de maatregelen voor fraudeopsporing en -preventie, vermindert Stripe het aantal onterechte weigeringen, maar de sterke bescherming tegen frauduleuze transacties blijft bestaan. Hier vind je meer informatie en kun je met Stripe aan de slag gaan.