Een strategie voor betalingsrisicobeheer is een uitgebreid plan dat bedrijven gebruiken om mogelijke risico's bij betalingsverwerking te herkennen, te beoordelen en te verminderen. Deze risico's zijn onder andere fraude, chargebacks, datalekken, niet-compliance van regelgeving, operationele storingen en financiële verliezen. Het belangrijkste doel van een strategie voor betalingsrisicobeheer is om de financiële belangen en reputatie van een bedrijf te beschermen en tegelijkertijd een veilige, gebruiksvriendelijke betalingservaring voor klanten te bieden. Meer dan 60% van de operationele storingen in betalingssystemen leidt tot een totaal verlies van minstens 1 miljoen dollar, wat laat zien hoe belangrijk het is voor bedrijven om betalingsrisico's te beperken.

In deze gids worden de belangrijkste onderdelen van een goede strategie voor betalingsrisicobeheer, technische oplossingen voor het beheren van betalingsrisico's en compliancevereisten voor betalingsrisicobeheer besproken.

Wat staat er in dit artikel?

• Wat zijn veelvoorkomende betalingsrisico's bij digitale transacties?
  
• Belangrijke onderdelen van een goede strategie voor het beheren van betalingsrisico's
  
• Tech-oplossingen voor het beheren van betalingsrisico's
  
• Best practices om betalingsfraude te verminderen
  
• Naleving van regelgeving rond betalingsrisicobeheer
  

Wat zijn veelvoorkomende betalingsrisico's bij digitale transacties?

Digitale transacties zijn snel en handig, maar ze brengen ook risico's met zich mee voor bedrijven en consumenten. Hier zijn een paar veelvoorkomende betalingsrisico's bij digitale transacties.

Fraude

Betalingsfraude is het grootste risico bij digitale transacties. Fraude kan op allerlei manieren gebeuren, zoals:

• Identiteitsdiefstal: Fraudeurs stelen persoonlijke gegevens om ongeoorloofde aankopen te doen.

• Account-overname: Mensen met slechte bedoelingen krijgen toegang tot accounts en doen transacties zonder dat de accounthouder het doorheeft.

• Phishing: Oplichters proberen slachtoffers te misleiden om gevoelige info zoals wachtwoorden of kaartgegevens te geven.

• Social engineering: Oplichters manipuleren mensen door middel van social engineering-tactieken om toegang te krijgen tot gevoelige informatie of hen te misleiden om frauduleuze transacties goed te keuren.

• Datalekken: Hackers breken in op systemen en stelen gevoelige klantgegevens, zoals betaalinformatie, om frauduleuze transacties te doen.

• Fraude zonder fysieke kaart (CNP): Dit zijn frauduleuze transacties die plaatsvinden zonder dat de fysieke kaart aanwezig is. Dit komt vaak voor bij online aankopen.

Chargebacks

Klanten kunnen transacties betwisten en een chargeback aanvragen. Dit kan leiden tot financiële verliezen en extra kosten voor bedrijven.

Technische aspecten

Technische problemen of systeemstoringen kunnen de verwerking van betalingen verstoren, wat kan leiden tot vertragingen, ontevreden klanten en mogelijk inkomstenverlies.

Wettelijke compliance

Bedrijven moeten zich houden aan regels zoals de Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) voor gegevensbeveiliging en de herziene Payment Services Directive (PSD2) voor sterke klantauthenticatie. Als je je hier niet aan houdt, kun je boetes en sancties krijgen.

Opkomende bedreigingen

Naarmate de technologie zich ontwikkelt, nemen ook de risico's toe. Er ontstaan nieuwe bedreigingen, zoals synthetische identiteitsfraude en deepfake-oplichting, die constante waakzaamheid en aanpassing vereisen.

Risico's van derden

Bedrijven vertrouwen vaak op externe betalingsverwerkers en dienstverleners, wat risico's met zich meebrengt op het gebied van hun beveiligingspraktijken en operationele veerkracht.

Belangrijkste onderdelen van een goede strategie voor het beheer van betalingsrisico's

Om betalingsrisico's te beheren, moet je meerdere methoden gebruiken die met elkaar verbonden zijn. Hieronder vind je een overzicht van veelgebruikte methoden die samen een effectieve strategie voor betalingsrisicobeheer vormen.

• Geavanceerde fraudedetectie: Machine learning (ML) en kunstmatige intelligentie (AI) kijken naar transactiegegevens. Deze systemen moeten worden getraind op grote datasets om subtiele, complexe patronen van frauduleuze activiteiten te herkennen die misschien niet worden opgemerkt door simpelere, op regels gebaseerde systemen. Ze moeten ook zo zijn ontworpen dat ze zich kunnen aanpassen en ontwikkelen naarmate fraudeurs hun tactieken veranderen.

• Gedragsanalyse: Gedragsanalyse houdt bij hoe gebruikers doorgaans met je systemen omgaan. Elke afwijking van deze patronen kan worden gemarkeerd voor verder onderzoek. Dit kan onder meer betrekking hebben op het tijdstip van transacties, de frequentie, apparaatvingerafdrukken en typsnelheid of -patronen.

• Real-time gegevensanalyse: Real-time gegevensanalyse beoordeelt het risiconiveau van elke transactie op basis van actuele en historische gegevens. Deze systemen moeten statische regels bevatten (bijvoorbeeld geen transacties boven een bepaalde waarde) en dynamische modellen die zich aanpassen aan veranderende patronen in de gegevens.

• Veilige tokenisatie en versleuteling: Geavanceerde versleutelingsmethoden en tokenisatie beschermen data die wordt opgeslagen en verzonden. Tokenisatie vervangt gevoelige data-elementen door niet-gevoelige equivalenten, die veilig kunnen worden opgeslagen en gebruikt zonder dat de datawaarden worden blootgesteld.

• Toegangsbeheer: Bedrijven moeten de toegang tot betalingssystemen beheren via sterke authenticatieprotocollen, zodat alleen bevoegd personeel toegang heeft tot gevoelige gegevens en systemen.

• Deep linkanalyse: Linkanalyse onderzoekt de verbanden tussen transacties in verschillende systemen en netwerken om ketens van verdachte activiteiten te identificeren. Dit kan helpen bij het opsporen van geavanceerde fraudepraktijken waarbij meerdere partijen of locaties betrokken zijn.

• Regulatory technology (RegTech): RegTech-oplossingen beheren en automatiseren de compliance van financiële regelgeving in verschillende rechtsgebieden. Deze oplossingen kunnen helpen bij realtime monitoring en rapportage, waardoor compliancerisico's en -kosten worden verminderd.

• Geavanceerde cybersecuritymaatregelen: Geavanceerde voorspellende modellen en tools voor het kwantificeren van cyberrisico's laten zien wat de mogelijke financiële gevolgen zijn van verschillende cyberincidenten en kunnen helpen bij het doen van proactieve cybersecurityinvesteringen.

• Samenwerkingsnetwerken: Samenwerkingsnetwerken binnen de hele sector delen info over fraudetrends en verdedigingsstrategieën en maken gezamenlijke analyseplatforms die toegang geven tot een bredere set gegevens.

• Platforms voor geïntegreerd risicobeheer (IRM): IRM-platforms geven een totaalbeeld van de risico's binnen de hele organisatie, brengen verschillende soorten risico's met elkaar in verband en kijken hoe ze van elkaar afhankelijk zijn.

• Voorspellende modellen: Voorspellende modellen kunnen de kans op toekomstige fraude inschatten op basis van historische gegevens, gedragspatronen en informatie over externe bedreigingen, en proactief risicovolle transacties markeren voor verder onderzoek.

• Kwantitatieve risicobeoordeling: Kwantitatieve risicoanalyse geeft cijfers aan verschillende risicofactoren op basis van hun kans en mogelijke impact. Dit helpt om prioriteiten te stellen en de aandacht te richten op de meest urgente risico's.

• Kwalitatieve risicobeoordeling: Bij een kwalitatieve risicoanalyse wordt gekeken naar elementen als de reputatieschade die een bepaald risico kan veroorzaken, de kans op onderzoek door toezichthouders en de impact op het vertrouwen van klanten.

• Compliance-scans en -audits: Compliance-scans en -audits zorgen ervoor dat alle betalingssystemen voldoen aan relevante regelgeving en normen, evenals aan interne beleidsregels en procedures.

De volgende tactieken kunnen verder helpen bij het identificeren en beoordelen van betalingsrisico's.

• Interne gegevensanalyse: Bekijk historische transactiegegevens goed op patronen die kunnen wijzen op fraude, zoals ongebruikelijke transactievolumes, pieken in chargebacks of afwijkend gedrag van klanten. Gebruik machine learning-algoritmen om subtiele verbanden en trends te ontdekken die je misschien niet ziet als je alles handmatig bekijkt.

• Externe dreigingsinformatie: Gebruik dreigingsinformatie van betrouwbare bronnen om op de hoogte te blijven van nieuwe fraudetrends, nieuwe aanvalsvectoren en kwetsbaarheden in betalingssystemen. Gebruik deze info om risicomodellen en beveiligingsmaatregelen proactief aan te passen.

• Benchmarking binnen de sector: Vergelijk je risicoprofiel met benchmarks binnen de sector om te zien op welke gebieden je organisatie mogelijk kwetsbaarder is.

• Regelmatige risicobeoordelingen: Bekijk je risicoprofielen regelmatig opnieuw om rekening te houden met veranderingen in de bedrijfsomgeving, nieuwe technologieën en opkomende bedreigingen.

• Prestatiestatistieken: Houd belangrijke prestatie-indicatoren (KPI's) bij, zoals fraudepercentages, chargebackpercentages en vals-positieve percentages, om te kijken hoe goed je risicobeheerstrategieën werken en waar je dingen kunt verbeteren.

• Kaders voor risico-identificatie: Zet uitgebreide kaders op die verschillende soorten betalingsrisico's indelen: frauduleus, operationeel, systemisch en compliance-gerelateerd. Bekijk elke categorie systematisch met behulp van datagestuurde modellen om mogelijke kwetsbaarheden te vinden.

• Netwerkanalyse: Gebruik netwerkanalyse om inzicht te krijgen in de relaties tussen verschillende entiteiten die bij het betalingsproces betrokken zijn. Dit kan helpen bij het identificeren van complexe fraudepraktijken waarbij meerdere onderling verbonden partijen betrokken zijn, zoals samenspanning of het witwassen van geld.

• Platforms voor dreigingsinformatie: Gebruik platforms voor dreigingsinformatie die info over mogelijke dreigingen uit verschillende bronnen verzamelen en analyseren. De informatie moet bruikbaar zijn en specifieke info geven over vectoren, kwetsbaarheden en indicatoren van mogelijke inbraken op een netwerk of besturingssysteem.

• Simulatie en stresstests: Doe simulaties en stresstests om te kijken hoe je betalingssystemen omgaan met extreme situaties, zoals technische storingen en geavanceerde cyberaanvallen. Deze tests helpen om mogelijke zwakke plekken in hardware- en softwaresystemen te vinden.

• Scenarioanalyse en effectbeoordeling: Gebruik scenarioanalyse om inzicht te krijgen in de gevolgen van verschillende risico-events. Maak gedetailleerde scenario's voor mogelijke risico's en modelleer de financiële gevolgen daarvan. Dit helpt bij het prioriteren van risico's op basis van hun mogelijke impact op de organisatie.

• Cybersecuritybeoordeling: Gebruik geavanceerde cybersecuritybeoordelingstools die de beveiligingsstatus van betalingssystemen in realtime kunnen evalueren. Deze tools moeten kwetsbaarheidsbeoordelingen en penetratietests kunnen uitvoeren en zero-day-kwetsbaarheden kunnen identificeren.

Technische oplossingen voor het beheer van betalingsrisico's

Technologische ontwikkelingen hebben een revolutie teweeggebracht in de manier waarop bedrijven betalingsrisico's beheren, door een reeks geavanceerde methoden aan te bieden om potentiële bedreigingen op te sporen en te beperken. Houd bij het kiezen van technische oplossingen voor betalingsrisicobeheer rekening met de volgende factoren.

• Specifieke risico's: Identificeer de specifieke risico's waarmee je onderneming wordt geconfronteerd.

• Schaalbaarheid: Kies oplossingen die mee kunnen groeien met je bedrijf.

• Integratie: Kies oplossingen die je makkelijk kunt integreren met je bestaande systemen en processen.

• Kosteneffectiviteit: Controleer de kosten-batenanalyse van verschillende oplossingen om te zien of ze een goed rendement opleveren.

• Gebruikerservaring: Kies oplossingen die je klanten een gebruiksvriendelijke ervaring bieden.

Hier is een overzicht van een paar toonaangevende technische oplossingen en hoe ze betalingsrisico's verminderen.

Machine learning en kunstmatige intelligentie

• Fraudedetectie: ML-algoritmen kunnen grote datasets met transacties analyseren om patronen en afwijkingen te vinden die op fraude wijzen. Ze kunnen zich aanpassen en ontwikkelen, waardoor ze fraudetechnieken altijd een stap voor blijven.

• Risicoscores: AI-aangedreven risicoscore-engines kunnen het risiconiveau van elke transactie in realtime beoordelen, waardoor directe besluitvorming en adaptieve authenticatie mogelijk zijn.

• Gedragsbiometrie: ML-algoritmen kunnen het gedrag van gebruikers (zoals typsnelheid en muisbewegingen) analyseren om afwijkingen te vinden die op frauduleuze activiteiten kunnen wijzen.

Data-analyse en visualisatie

• Big data-platforms: Met big data-platforms kunnen bedrijven grote hoeveelheden transactiegegevens uit verschillende bronnen verzamelen, opslaan en analyseren, wat waardevolle inzichten oplevert in fraudepatronen en -trends.

• Datavisualisatie: Door data te laten zien met grafieken, diagrammen en dashboards kun je verbanden en patronen ontdekken die je misschien niet ziet in de ruwe data.

• Linkanalyse: Linkanalyse maakt visuele weergaven van relaties tussen entiteiten (bijvoorbeeld transacties, accounts, apparaten), waardoor verborgen verbanden en patronen aan het licht komen die kunnen wijzen op fraudebendes.

Real-time transactiemonitoring en besluitvorming

• Real-time fraudedetectiesystemen: Real-time fraudedetectiesystemen houden transacties in de gaten op verdachte activiteiten, met behulp van op regels gebaseerde engines en machine learning-modellen om mogelijke fraude in real time te signaleren.

• Adaptieve authenticatie: Adaptieve authenticatieoplossingen passen het vereiste authenticatieniveau aan op basis van het beoordeelde risiconiveau van elke transactie, waardoor de wrijving voor legitieme gebruikers tot een minimum wordt beperkt zonder dat dit ten koste gaat van de veiligheid.

Tokenisatie en versleuteling

• Tokenisatie: Tokenisatie vervangt gevoelige kaartgegevens door unieke tokens, waardoor het risico op datalekken wordt verminderd en compliance van PCI DSS wordt gegarandeerd.

• Versleuteling: Versleuteling beschermt gegevens tijdens verzending en opslag, waardoor ze onleesbaar worden voor onbevoegden.

3D Secure 2.0

• Meerlaagse authenticatie: 3D Secure 2.0 zorgt voor extra beveiliging bij online kaarttransacties door van kaarthouders te vragen zich op verschillende manieren te verifiëren (bijvoorbeeld met een eenmalige wachtwoordcode of biometrische authenticatie).

• Risicogebaseerde authenticatie: Met 3D Secure 2.0 kunnen bedrijven meer info delen met kaartuitgevers, zodat die betere risicobeoordelingen kunnen doen en de juiste authenticatievragen kunnen stellen.

Biometrische authenticatie

• Veilige authenticatie: Elementen als vingerafdrukken, gezichtsherkenning of irisscans zijn handige manieren om gebruikers te controleren, waardoor je minder kans hebt op fraude en account-overnames.
  

Blockchain-technologie

• Transparantie van betalingen: Het gedecentraliseerde, onveranderlijke karakter van blockchain kan worden gebruikt om de veiligheid, traceerbaarheid en transparantie van betalingssystemen te verbeteren.

• Slimme contracten: Deze zelfuitvoerende contracten kunnen betalingsprocessen automatiseren en het risico op fouten en geschillen verminderen.

Platformen voor dreigingsinformatie

• Real-time dreigingsinformatie: Real-time dreigingsinformatieplatforms geven je de laatste info over nieuwe dreigingen, aanvalspatronen en kwetsbaarheden.

• Samenwerking op het gebied van cyberbeveiliging: Ze maken het makkelijker om info te delen tussen organisaties, waardoor er een gezamenlijke verdediging tegen cyberdreigingen ontstaat.

Best practices om betalingsfraude te beperken

Om betalingsfraude in een omgeving met hoge risico's te beperken, heb je een mix van geavanceerde technologie en menselijk toezicht nodig. Hier zijn een paar tips om het risico op betalingsfraude te verminderen.

• Meerlaagse fraudedetectiesystemen: Gebruik een meerlaags fraudetectiesysteem dat bestaat uit een combinatie van op regels gebaseerde systemen, anomaliedetectie, machine learning en kunstmatige intelligentie. Elke laag richt zich op verschillende aspecten van fraude en biedt in combinatie een uitgebreide bescherming tegen frauduleuze activiteiten.

• Gedragsanalyse: Gebruik gedragsanalyse om te kijken hoe gebruikers normaal gesproken met je systemen omgaan en om afwijkingen van hun normale gedrag te spotten. Dit kan bijvoorbeeld het analyseren van de typsnelheid, transactiepatronen, surfgedrag en veranderingen in de oriëntatie van apparaten zijn.

• Verificatiemaatregelen: Zorg voor sterke verificatieprocessen, zoals tweefactorauthenticatie, biometrische gegevens (bijvoorbeeld vingerafdrukken, gezichtsherkenning) en digitale certificaten. Pas deze maatregelen niet alleen toe bij het inloggen, maar ook af en toe tijdens een sessie, vooral voordat je dure transacties goedkeurt.

• Tokenisatie en versleuteling: Bescherm gegevens met geavanceerde versleutelingsstandaarden, zowel in rust als tijdens het transport. Gebruik tokenisatie om gevoelige gegevenselementen te vervangen door niet-gevoelige equivalenten die nutteloos zijn als ze worden onderschept.

• Real-time transactiemonitoring: Houd transacties in de gaten om verdachte activiteiten te spotten en er meteen op te reageren. Stel systeemwaarschuwingen in voor ongebruikelijke transactiegroottes, frequenties of geografische patronen die op fraude kunnen wijzen.

• Linkanalyse: Gebruik linkanalyse om de verbanden tussen gegevenspunten te visualiseren en te begrijpen. Dit kan verborgen relaties en patronen tussen transacties en accounts aan het licht brengen die kunnen wijzen op georganiseerde fraudebendes.

• Compliance-updates: Blijf op de hoogte van de nieuwste regelgeving en normen, zoals de PCI DSS, Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) en antiwitwaswetgeving (AML). Doe regelmatig trainingen en audits om te controleren of alle systemen en processen aan de regels voldoen.

• Geavanceerde cyberbeveiliging: Zorg voor een hoog niveau van cyberbeveiliging met regelmatige beveiligingsbeoordelingen, penetratietests en kwetsbaarheidsscans. Gebruik SIEM-systemen (Security Information and Event Management) om gegevens uit verschillende bronnen te verzamelen en te analyseren en mogelijke beveiligingsincidenten op te sporen.

Naleving van regelgeving rond betalingsrisicobeheer

Er zijn veel wetten en normen die het beheer van betalingsrisico's regelen, en elk daarvan is bedoeld om consumenten, bedrijven en het financiële systeem te beschermen tegen fraude, witwassen en andere illegale activiteiten. Hieronder volgen de belangrijkste wettelijke, regelgevende en sectorale richtlijnen die van invloed zijn op het beheer van betalingsrisico's.

• Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS): Deze wereldwijde norm stelt beveiligingseisen aan organisaties die kaartgegevens verwerken. Het doel is om datalekken en fraude te voorkomen. Naleving houdt in dat kaartgegevens veilig worden opgeslagen, verzonden en verwerkt, dat kwetsbaarheden worden beheerd en dat er regelmatig tests worden uitgevoerd.

• Algemene verordening gegevensbescherming (AVG): Deze EU-verordening beschermt de privacy en persoonlijke gegevens van mensen en heeft invloed op hoe bedrijven klantgegevens verzamelen, opslaan en verwerken. Je moet toestemming van klanten krijgen, zorgen dat gegevens veilig zijn en mensen het recht geven om hun gegevens in te zien en te beheren.

• Herziene richtlijn betalingsdiensten (PSD2): Deze Europese regel beschermt consumenten, stimuleert innovatie en maakt de betalingsmarkt veiliger. Het vereist sterke klantauthenticatie (SCA) voor online transacties, open banking-initiatieven en strengere beveiligingseisen voor aanbieders van betalingsdiensten.

• Regels tegen het witwassen van geld (AML) en terrorismefinanciering (CTF): Deze regels van de Europese Unie ( ) zorgen ervoor dat bedrijven bepaalde maatregelen moeten nemen om het witwassen van geld en terrorismefinanciering te voorkomen en op te sporen. Dit houdt in dat ze klanten goed moeten controleren, transacties in de gaten moeten houden, verdachte activiteiten moeten melden en risico's moeten beoordelen.

• Know Your Customer (KYC) en Know Your Business (KYB) regels: Deze regels zeggen dat bedrijven de identiteit van hun klanten en zakenpartners moeten controleren en hun risicoprofiel moeten beoordelen om fraude en financiële misdrijven te voorkomen. Hiervoor moeten ze klantgegevens verzamelen en controleren, elementen blijven monitoren en verdachte activiteiten melden.

• Federal Trade Commission (FTC) Act: In de VS verbiedt de FTC Act oneerlijke of misleidende handelingen of praktijken die van invloed zijn op de handel, waaronder frauduleuze en misleidende activiteiten met betrekking tot betalingen.

Om aan deze wetten en regels te voldoen, moeten bedrijven investeren in middelen, technologie en personeel en moeten ze vaak hun processen en beleid aanpassen. Hoewel deze kosten en operationele veranderingen voor problemen kunnen zorgen, kan compliance ook de veiligheid verbeteren, het risico op fraude verminderen en het vertrouwen van de consument vergroten.