Fraudebeheer is het detec, voorkomen en beperken van fraude. Het omvat een reeks activiteiten, waaronder het monitoren van transacties, het analyseren van patronen op verdacht gedrag, het implementeren van verificatiesystemen en het opleiden van personeel en klanten in het herkennen en melden van fraudepogingen. Het wereldwijde verlies door kaartfraude werd in 2021 geschat op meer dan $ 30 miljard, volgens Statista. Elk bedrijf dat gevoelig is voor fraude, van identiteitsdiefstal tot financiële fraude en inbreuken op de cyberbeveiliging, moet een fraudebeheersysteem hebben. Sommige bedrijven, zoals financiële instellingen en e-commerceplatformem hebben een sterke behoefte aan fraudebeheersystemen.

Hieronder bespreken we hoe bedrijven aan de slag kunnen met het uitwerken van hun strategieën en activiteiten voor fraudebeheer, van algemene best practices tot branchespecifieke overwegingen.

Wat staat er in dit artikel?

• Best practices voor fraudebeheer
  
• De juiste oplossing voor fraudebeheer kiezen
  
• Hoe Stripe kan helpen
  

Best practices voor fraudebeheer

Bedrijven hebben verschillende opties voor fraudebeheer. Elk bedrijf moet zijn aanpak zorgvuldig kiezen en een oplossing ontwikkelen die zijn specifieke prioriteiten en kwetsbaarheden aanpakt. Er zijn echter enkele best practices voor fraudebeheer waar bijna alle bedrijven baat bij hebben:

• Gelaagde verdediging: Pas voor een meerlaagse verdedigingsstrategie toe die niet alleen firewalls en antivirussoftware omvat, maar ook realtime gedragstracking en gegevensversleuteling. Samen vormen deze lagen een ingewikkeld web dat moeilijk te doorbreken is voor indringers.

• Realtime analyses: Gebruik realtime analyses om alle gegevenstransacties binnen je organisatie te monitoren. Gebruik algoritmen voor machine-learning die zich kunnen aanpassen aan en kunnen leren van nieuwe typen frauduleuze activiteiten. Hoe sneller je een afwijking kunt signaleren, hoe sneller je kunt handelen.

• Handmatige audits: Zelfs de beste geautomatiseerde systemen kunnen sommige afwijkingen over het hoofd zien. Voer periodiek handmatige audits uit van financiële en gegevenstransacties.

• Maatregelen voor klantverificatie: Gebruik tweefactorauthenticatie (2FA), biometrische gegevens en andere geavanceerde verificatiemethoden om de identiteit van personen die bij transacties betrokken zijn dubbel te controleren.

• Opleiding van het personeel: Onderwijs werknemers over het belang van fraudepreventie, algemene tactieken om op te letten en interne protocollen voor de afhandeling van vermoedelijke incidenten. Onvoldoende opgeleide werknemers, zelfs met de beste bedoelingen, kunnen vaak de zwakste schakel in een beveiligingssysteem zijn. Ondertussen kan een goed opgeleid personeelsbestand een effectief afschrikmiddel zijn.

• Samenwerking met financiële entiteiten: Werk nauw samen met banken en betalingsverwerkers om potentiële waarschuwingssignalen te identificeren. Meestal beschikken deze organisaties over gespecialiseerde kennis en tools om ongebruikelijke activiteiten op te sporen voordat ze escaleren.

• Op rollen gebaseerd toegangsbeheer: Beperk wie toegang heeft tot gevoelige gegevens binnen je organisatie. Door de toegang tot gegevens te beperken tot rollen die dit echt vereisen, kan de kans op interne fraude worden verkleind.

• Beheer van leveranciersrisico's: Licht je leveranciers en externe leveranciers zorgvuldig door. Eis dat ze zich aan je beveiligingsbeleid houden en evalueer deze partnerschappen regelmatig op mogelijke risico's.

• Actieplan voor incidenten: Houd een grondig actieplan voor incidenten bij dat je regelmatig bijwerkt. Elke werknemer moet weten welke stappen men moet nemen als men fraude vermoedt.

• Regelmatige updates en patches: Cybercriminelen zijn altijd op zoek naar kwetsbaarheden in software om te misbruiken. Maak het moeilijker voor ze om te profiteren van verouderde systemen door ervoor te zorgen dat al je software up-to-date is.

Met deze aanbevolen best practices kunnen bedrijven een uitgebreid en aanpasbaar systeem voor fraudebeheer opstellen. Aanpassingsvermogen is essentieel, omdat fraudeurs voortdurend nieuwe methoden ontwikkelen om bestaande beveiligingsmaatregelen te omzeilen.

De juiste oplossing voor fraudebeheer kiezen

Houd bij het kiezen van een oplossing voor fraudebeheer rekening met de volgende belangrijke factoren.

• Doelstellingen en key performance indicators (KPI's): Voordat je oplossingen gaat onderzoeken, moet je bepalen wat je met je oplossing voor fraudebeheer wilt bereiken. Of het nu gaat om het verminderen van valse positieven en chargebacks of het identificeren van nieuwe fraudepatronen, als je deze doelen vooraf vaststelt, kun je je selectie beter sturen.

• Gegevensintegratie en -compatibiliteit: Evalueer hoe gemakkelijk fraudebeheersystemen kunnen worden geïntegreerd met je bestaande technologie. Zoek naar platformen die API-integraties of SDK's (software development kits) ondersteunen voor een eenvoudigere integratie in je bestaande workflows. Krijg inzicht in de typen databases waarmee deze systemen mee werken en controleer of ze gegevensmigratie ondersteunen.

• Realtime verwerking: Fraude gaat razendsnel, dus de oplossing die je kiest moet gegevens in realtime kunnen verwerken en waarschuwen. Het wegnemen van latentie in meldingen kan een aanzienlijk verschil maken bij het voorkomen van financiële verliezen.

• Schaalbaarheid: Je oplossing voor fraudebeheer moet met je bedrijf mee kunnen groeien. Zoek naar systemen die gemakkelijk kunnen worden geschaald in termen van gegevensvolume, transactiesnelheid en geografische uitbreiding.

• Machine-learning en aanpassingsvermogen: Een goed fraudebeheersysteem moet gebruikmaken van geavanceerde machine-learningalgoritmen die zich aanpassen aan nieuwe fraudepatronen. Onderzoek de mogelijkheden voor machine-learning van elke oplossing die je overweegt. Dit omvat de algoritmen die worden gebruikt, hoe vaak de modellen worden bijgewerkt en welke feedbackloops er zijn voor voortdurende optimalisatie.

• Gebruikersinterface en bruikbaarheid: kies een oplossing voor fraudebeheer met een intuïtieve interface om de trainingstijd en leercurve te verkorten.

• Kostenanalyse: Hoewel het verleidelijk kan zijn om de meest budgetvriendelijke optie te kiezen, bieden goedkope oplossingen mogelijk niet alle functies die je nodig hebt. Houd rekening met de initiële kosten en ook met de ROI op de lange termijn, waaronder de kosten van potentiële frauduleuze activiteiten die een goedkoper, minder effectief systeem over het hoofd zou kunnen zien.

• Maatwerk en flexibiliteit. zoek naar fraudebeheersystemen die je de flexibiliteit bieden om instellingen, parameters en zelfs visuele dashboards aan te passen aan je behoeften.

• Wettelijke compliance en gegevensprivacy: Zorg ervoor dat het systeem voldoet aan alle relevante lokale en internationale wetten (met name de Algemene verordening gegevensbescherming of AVG, als je actief bent in of diensten verleent aan klanten in de EU). Controleer hoe het systeem gegevens opslaat, verwerkt en verzendt en of het regelmatig complianceaudits ondergaat.

• Beoordelingen en referenties van derden: Zoek naar authentieke beoordelingen en vraag naar referenties van klanten. Soms kunnen inzichten van bedrijven in een vergelijkbare branche belangrijke informatie over de prestaties van een systeem onthullen die je niet uit een gegevensblad kunt halen.

• Ondersteuning na verkoop: Ondersteuning na implementatie kan net zo belangrijk zijn als het product zelf. Onderzoek het niveau van ondersteuning dat de leverancier biedt en of dat is via online bronnen, een speciaal ondersteuningsteam of periodieke prestatiecontroles.

• Waarschuwingssignalen: pas op voor oplossingen die te veel beloven maar geen gedocumenteerde succesverhalen hebben, evenals platformen die geen transparante prijzen bieden of niet open zijn over de beperkingen van hun technologie.

Door deze factoren systematisch te onderzoeken, kun je een oplossing voor fraudebeheer kiezen die nauw aansluit bij je operationele behoeften en bedrijfsdoelstellingen op de lange termijn.

Hoe Stripe kan helpen

Naast Radar, het paradepaart van Stripe op het gebied van fraudepreventie, biedt Stripe een uitgebreid pakket oplossingen om bedrijven te helpen frauderisico's aan te pakken. Hieronder vind je enkele tools en functies van Stripe die helpen fraudepreventie en -beperking.

• Stripe Elements: Elements is een set kant-en-klare UI-componenten en widgets waarmee je fraude kunt bestrijden door gevoelige betaalinformatie rechtstreeks van klanten te verzamelen.

• 3D Secure: 3D Secure is een extra beveiligingslaag voor online transacties met creditcards en debitcards. Wanneer 3D Secure is geactiveerd, moeten kaarthouders aanvullende authenticatiegegevens invoeren om een aankoop te doen, waardoor een extra beveiligingslaag wordt toegevoegd en de kans op frauduleuze transacties wordt verkleind.

• Dynamic 3D Secure: Dynamic 3D Secure bepaalt op basis van het risiconiveau van een transactie wanneer 3D Secure moet worden toegepast. Hierdoor kunnen bedrijven profiteren van de extra beveiliging van de functie zonder alle klanten te hinderen met extra verificatiestappen.

• Tokenisatie: Het tokenisatieproces van Stripe zorgt ervoor dat gevoelige gegevens zoals kaartnummers worden vervangen door unieke identificatiecodes (tokens). Hierdoor wordt het risico dat fraudeurs betaalgegevens onderscheppen en stelen tot een minimum beperkt, omdat de kaartgegevens niet op de servers van het bedrijf worden opgeslagen.

• Webhooks: Webhooks bieden realtime meldingen over gebeurtenissen in het Stripe-account van een bedrijf, waaronder mogelijk frauduleuze activiteiten. Dit helpt bedrijven om snel te reageren op verdachte activiteiten.

• Stripe Connect: Voor platformen die betalingen namens andere bedrijven beheren, biedt Stripe Connect monitoring om afwijkende patronen in transacties te detecteren. Dit helpt platformen potentiële fraude te identificeren en voorkomen.

• Handmatige controles: Automatisering is ontzettend belangrijk, maar Stripe stelt bedrijven in staat om verdachte transacties handmatig te controleren. Stripe bewaart ook gedetailleerde registraties van klantgegevens en transactiegeschiedenissen ter controle.

• Afhandeling van chargebacks: Als een klant een chargeback indient, kan Stripe informatie geven over de chargeback en suggesties voor het bedrijf om hierop te reageren. Dit verkleint de kans dat de chargeback in het nadeel van het bedrijf wordt opgelost.

• Gegevens en rapportage: het Dashboard en de API van Stripe bevatten gedetailleerde transactiegegevens die bedrijven kunnen gebruiken om transactiepatronen te analyseren, afwijkingen te detecteren en fraudedetectiestrategieën in de loop van de tijd te verfijnen.

• Integratie met externe tools: Stripe is ontworpen om naadloos samen te werken met verschillende externe tools voor fraudepreventie en -detectie. Hierdoor kunnen bedrijven de ingebouwde mogelijkheden van Stripe indien nodig uitbreiden met gespecialiseerde oplossingen.

Samen vormen deze tools en functies een holistisch raamwerk voor fraudepreventie en -beperking, waarmee bedrijven zichzelf en hun klanten kunnen beschermen tegen een breed scala aan potentiële bedreigingen. Met name Stripe Radar gebruikt machine-learningtools die zijn getraind met gegevens van grote internationale bedrijven om potentiële fraude te detecteren. Het machine-learningalgoritme van Radar heeft transacties uit 197 landen geëvalueerd, waardoor het een uitgebreid overzicht heeft van verschillende regionale activiteiten en een breder scala aan expertise om potentiële fraude te detecteren.

Stripe Radar is nauwkeuriger dan sommige alternatieven voor fraudebeheer. Van de miljarden legitieme betalingen blokkeert Radar slechts 0,1% ten onrechte. Het absorbeert gegevens van de volledige financiële stapen, inclusief betalingsgegevens en informatie van financiële reuzen zoals Visa, Mastercard en American Express.

De belangrijkste functies van Stripe Radar zijn:

• Gebruik van gegevens van afrekenprocessen: hierdoor kunnen de afrekentools van Stripe automatisch patronen herkennen, zoals gedetailleerde klantpaden, die op frauduleuze bedoelingen kunnen duiden.
  
• Periodieke aanpassingen: deze functie maakt gebruik van dynamische aanpassingen voor nieuwe fraudebedreigingen en consistente verfijning van algoritmen om de meest relevante kenmerken voor fraudedetectie te bepalen.
  
• Evaluatie van waarschuwingssignalen: Radar evalueert verschillende signalen om een gedetailleerd apparaatprofiel op te stellen. Zo kunnen verdachte apparaten en ongebruikelijk gedrag worden opgespoord.
  
• Gebruik van historische gegevens: Radar gebruikt historische gegevens om terugkerende patronen te herkennen, zodat bekende frauduleuze tactieken of bronnen sneller kunnen worden geïdentificeerd.
  
• Detectietechnieken: deze functie maakt gebruik van technieken zoals proxydetectie om IP-spoofing of abnormaal proxygebruik op te sporen, beide potentiële waarschuwingssignalen voor fraude.
  
• Gebruik van een methode met meerdere signalen: dit verhoogt de nauwkeurigheid van de fraudevoorspelling.
  
• Tools die specifiek zijn ontworpen om fraude aan te pakken: dit omvat functies die de meest relevante gegevens voor beoordelingen naar boven halen en inzichten in frauderesultaten en chargebackpercentages.
  
• Maatwerk: Met deze functie kunnen bedrijven regels aanpassen om bepaalde transacties te markeren, blokkeren of extra verificatie te vereisen. Dit stemt de bescherming af op individuele bedrijfsvereisten.
  
• Functies voor blokkeer- en toelatingslijsten: met deze functies kunnen bedrijven vertrouwde of geblokkeerde klanten in de gaten houden op basis van acties uit het verleden.
  
• Integratie van een uniform fraudemodel: op deze manier kunnen bedrijven hun fraudegegevens combineren met de uitgebreide gegevensset van Radar.
  

Radar van Stripe is met zijn combinatie van machine-learning, uitgebreide gegevensbronnen en adaptieve algoritmen zeer effectief in het detecteren en blokkeren van frauduleuze transacties.

Meer informatie over Stripe Radar.