Transactierisicoanalyse (TRA) is de praktijk waarbij transactiegegevens worden geanalyseerd op ongebruikelijke of risicovolle patronen die kunnen duiden op fraude of overtredingen van de regelgeving. TRA stelt bedrijven in staat om verdachte activiteiten vroegtijdig op te sporen en financiële verliezen te voorkomen. Aangezien de wereldwijde verliezen door fraude met online betalingen tussen 2023 en 2028 naar verwachting meer dan $ 362 miljard zullen bedragen, blijft fraudepreventie een topprioriteit voor ondernemingen wereldwijd.

Hieronder leggen we de componenten van TRA uit, hoe het werkt en hoe je het beste TRA-proces voor je onderneming kunt ontwerpen.

Wat staat er in dit artikel?

• Belangrijkste onderdelen van de risicoanalyse van transacties
  
• Voordelen van transactierisicoanalyse voor ondernemingen
  
• Uitdagingen met betrekking tot de risicoanalyse van transacties
  
• Onderdelen van de risicoanalyse van transacties automatiseren
  

Belangrijkste onderdelen van de risicoanalyse van transacties

TRA beoordeelt en beperkt potentiële risico's die gepaard gaan met financiële transacties. Dit zijn de belangrijkste componenten:

• Verzamelen van gegevens: Bij het verzamelen van gegevens gaat het om het verzamelen van gegevens die relevant zijn voor de transactie, waaronder historische transactiegegevens, klantinformatie en externe gegevens die van invloed kunnen zijn op risicobeoordelingen (bijv. economische indicatoren, geopolitieke gebeurtenissen).

• Risico-identificatie: Deze stap omvat het identificeren van de specifieke risico's van de transactie, waaronder het frauderisico, kredietrisico, operationeel risico of marktrisico. Identificatie kan ook bestaan uit het analyseren van patronen uit eerdere gegevens om mogelijke problemen te voorspellen.

• Risicobeoordeling: Risicobeoordeling betekent het kwantificeren van de geïdentificeerde risico's en het evalueren van hun potentiële impact op de transactie. Technieken zoals statistische modellen, voorspellende analyses en algoritmen voor machine-learning kunnen de waarschijnlijkheid en impact van verschillende risicoscenario's inschatten.

• Risicobeperking: Risicobeperking omvat het ontwikkelen van tactieken om de geïdentificeerde risico's te verminderen. Deze tactieken kunnen bestaan uit het instellen van transactielimieten, het verbeteren van beveiligingsmaatregelen, het aanpassen van het kredietbeleid of het integreren van geavanceerde technologieën voor fraudedetectie.

• Monitoring en rapportage: Deze stap omvat het monitoren van transacties om eventuele afwijkingen van verwachte patronen te identificeren die kunnen wijzen op opkomende risico's, evenals regelmatige rapportage om belanghebbenden op de hoogte te houden van potentiële risico's en de effectiviteit van mitigatietactieken.

• Compliance en naleving van de regelgeving: Compliance betekent ervoor zorgen dat alle transactieprocessen voldoen aan de relevante wet- en regelgeving. Deze omvatten antiwitwasnormen (AML), Know Your Customer-vereisten (KYC) en andere financiële regelgeving.

• Integratie van technologie: Deze stap betekent het gebruik van uitgebreide informatietechnologiesystemen (IT) en softwareoplossingen die grote datasets kunnen integreren, analyses in real time kunnen toepassen en risicobeheerprocessen kunnen automatiseren.

Voordelen van transactierisicoanalyse voor ondernemingen

Het analyseren van het transactierisico van je onderneming kan tot grote voordelen leiden. Hier lees je hoe TRA jouw onderneming kan helpen:

• Fraudepreventie: Ondernemingen kunnen potentieel frauduleuze activiteiten vroegtijdig detecteren door patronen en afwijkingen in transactiegegevens te analyseren. Dit helpt financiële verliezen te minimaliseren en de activa en reputatie van de onderneming te beschermen.

• Strategische besluitvorming: Ondernemingen kunnen inzichten uit transactiegegevens gebruiken om weloverwogen beslissingen te nemen, marktkansen te identificeren en interne processen te verfijnen.

• Compliance met wet- en regelgeving. Ondernemingen kunnen gemakkelijker voldoen aan de regelgeving met betrekking tot transactieverwerking en gegevensbeveiliging door transacties te monitoren en verdachte activiteiten te documenteren en aan te pakken.

• Lagere kosten: Ondernemingen die hun fraudedetectiesystemen automatiseren en nauwkeuriger maken, kunnen de kosten van handmatige controles en chargebackprocessen verminderen.

Uitdagingen met betrekking tot de risicoanalyse van transacties

Omdat TRA betrekking heeft op verschillende veranderende datapunten, brengt het bepaalde uitdagingen met zich mee. Hier zijn enkele uitdagingen van TRA.

Datakwaliteit en integratie

• Transactiegegevens zijn vaak afkomstig van verschillende bronnen in verschillende indelingen. Dit maakt de integratie en analyse een uitdaging.

• Ontbrekende of onnauwkeurige informatie kan leiden tot vals-positieven of -negatieven. Dit kan van invloed zijn op de nauwkeurigheid van risicobeoordelingen.

• Het verwerken van gevoelige klantgegevens vereist naleving van strikte privacyregels. Dit kan het gebruik van bepaalde datapunten voor analyse beperken.

Fraudetactieken

• Fraudeurs passen hun tactieken voortdurend aan. Dit maakt het voor TRA-systemen moeilijk om de nieuwste bedreigingen bij te houden.

• Opkomende betaalmethoden en technologieën kunnen nieuwe kwetsbaarheden creëren die traditionele TRA-modellen misschien niet detecteren.

• Fraudeurs opereren vaak via meerdere kanalen. Ondernemingen zonder een holistisch beeld van het gedrag van klanten kunnen dit mogelijk niet detecteren.

Klantervaring

• Te agressieve fraudedetectie kan ertoe leiden dat legitieme transacties worden geweigerd. Dit kan frustrerend zijn voor klanten en de omzet beïnvloeden.

• Ondernemingen moeten een balans vinden tussen een sterke beveiliging en een positieve klantervaring. Dit is met name het geval bij mobiele en online transacties.

• Ondernemingen moeten het vertrouwen van de klant behouden en tegelijkertijd krachtige fraudepreventiemaatregelen nemen. Dat vraagt om duidelijke communicatie en transparantie.

Flexibiliteit en analyse in real time

• Ondernemingen moeten beschikken over substantiële rekenkracht en efficiënte algoritmen om grote transactievolumes in real time te analyseren.

• TRA-systemen moeten snel beslissingen nemen over de legitimiteit van transacties zonder vertragingen te veroorzaken of de gebruikerservaring te beïnvloeden.

• TRA-modellen moeten zich aanpassen aan veranderende fraudepatronen en transactievolumes zonder aan effectiviteit in te boeten.

Onderdelen van de risicoanalyse van transacties automatiseren

Door je TRA-proces aan te drijven met AI en machine-learning, kun je de nauwkeurigheid verbeteren en de handmatige inspanningen van je team verminderen. Hier lees je hoe je TRA-automatisering implementeert.

De belangrijkste risico-indicatoren identificeren

• Duik in je historische transactiegegevens om patronen te identificeren die verband houden met eerdere risicovolle of frauduleuze transacties. Zoek naar afwijkingen in transactiebedragen, frequenties, locaties, klantgedrag of betaalmethoden.

• Onderzoek veelvoorkomende fraudetrends in je branche en neem die indicatoren op in je analyse.

• Zorg ervoor dat je belangrijkste risico-indicatoren overeenkomen met alle relevante regelgeving of nalevingsvereisten in je branche.

De juiste automatiseringstools kiezen

• Evalueer je huidige risicoanalyseprocessen, problemen en gewenste resultaten grondig.

• Verken verschillende aanbieders van TRA-software. Vergelijk functies en lees klantrecensies.

• Vraag demo's en gratis proefversies aan om de functionaliteit, gebruiksvriendelijkheid en integratiemogelijkheden van de software met je bestaande systemen te testen.

• Evalueer de kosten van de software tegen mogelijke voordelen, zoals verbeterde fraudedetectie, minder handmatige inspanningen en verhoogde operationele efficiëntie.

Regelgebaseerde automatisering implementeren

• Maak duidelijke, goed gedefinieerde regels die waarschuwingen of acties activeren op basis van de belangrijkste risico-indicatoren die je identificeert, bijvoorbeeld 'Markeer elke transactie van meer dan $ 10.000' of 'Markeer elke transactie die afkomstig is uit een land met een hoge frauderisicoscore'.

• Zorg ervoor dat je regels gemakkelijk kunnen worden gewijzigd of bijgewerkt als je bedrijfsbehoeften en potentiële risico's veranderen.

• Test je regels grondig voordat je ze in productie implementeert om vals-positieven of gemiste risico's te voorkomen.

Machine-learning gebruiken

• Houd je transactiegegevens schoon, georganiseerd en correct geformatteerd zodat machine-learningalgoritmen ze kunnen verwerken.

• Train je machine-learningmodellen op historische transactiegegevens om patronen en afwijkingen te identificeren die wijzen op risico's.

• Evalueer regelmatig de prestaties van je modellen met behulp van statistieken zoals nauwkeurigheid, precisie en recall.

• Verfijn en train je modellen opnieuw om hun nauwkeurigheid en effectiviteit te verbeteren zodra er nieuwe gegevens beschikbaar komen.

Continu monitoren en bijschaven:

• Bewaak belangrijke prestatie-indicatoren (KPI's) zoals het aantal gemarkeerde transacties, vals-positieven en fraudedetectiepercentages.

• Onderzoek de hoofdoorzaken van vals-positieven en gemiste risico's om je regels en modellen te verfijnen.

• Breng een feedbacklus tot stand tussen je risicoanalisten en het automatiseringssysteem om de prestaties van het systeem in de loop van de tijd te blijven verbeteren.

Menselijk toezicht integreren

• Gebruik getrainde risicoanalisten om gemarkeerde transacties te beoordelen om risiconiveaus te valideren en definitieve beslissingen te nemen.

• Stel analisten in staat om verder onderzoek te doen naar verdachte activiteiten met behulp van aanvullende tools en middelen.

• Stel duidelijke escalatieprocedures op voor transacties met een hoog risico of potentiële fraudegevallen.