Bedrägerihantering avser arbetet med att identifiera, förebygga och mildra bedrägerier. Det omfattar en rad olika aktiviteter, däribland övervakning av transaktioner, analys av mönster för misstänkt beteende, implementering av verifieringssystem och vidareutbildning av personal och kunder i hur man känner igen och rapporterar bedrägeriförsök. 2021 uppskattades de globala förlusterna till följd av kortbedrägerier att uppgå till över 30 miljarder USD, enligt Statista. Alla företag som är mottagliga för bedrägerier – från identitetsstöld till ekonomiska bedrägerier till cybersäkerhetsöverträdelser – måste ha ett bedrägerihanteringssystem på plats. Och vissa företag, såsom finansinstitut och e-handelsplattformar, har ett särskilt stort behov av bedrägerihanteringssystem.

Nedan tar vi upp hur företag kan börja utforma sina strategier och processer för bedrägeribekämpning – från allmän bästa praxis till branschspecifika överväganden.

Vad innehåller den här artikeln?

• Bästa praxis för bedrägerihantering
  
• Så väljer du rätt lösning för bedrägeribekämpning
  
• Så kan Stripe hjälpa dig
  

Bästa praxis för bedrägerihantering

Det finns flera alternativ för företag vad gäller bedrägerihantering. Varje företag bör noga överväga sitt tillvägagångssätt och ta fram en lösning som tar itu med verksamhetens specifika prioriteringar och sårbarheter. Det finns dock bästa praxis som gynnar i princip alla företag:

• Försvar i flera lager: Anta en försvarsstrategi i flera lager som inte bara inkluderar brandväggar och antivirusprogram utan även beteendespårning i realtid samt datakryptering. Tillsammans skapar dessa lager ett fint nät som är svårt för inkräktare att tränga igenom.

• Analyser i realtid: Använd realtidsanalys för att övervaka alla datatransaktioner inom din organisation. Använd maskininlärningsalgoritmer som kan anpassa sig till och lära sig av nya typer av bedrägliga aktiviteter. Ju snabbare du kan identifiera en avvikelse, desto snabbare kan du agera.

• Manuella revisioner: Även de bästa automatiserade systemen kan missa avvikelser. Genomför manuella revisioner av finansiella transaktioner och datatransaktioner med jämna mellanrum.

• Åtgärder för kundverifiering: Använd tvåfaktorsautentisering (2FA), biometri och andra avancerade verifieringsmetoder för att dubbelkolla identiteten för individer som är inblandade i transaktioner.

• Utbildning av personal: Utbilda medarbetarna om vikten av bedrägeribekämpning, vanliga tecken att vara uppmärksam på och interna protokoll för hantering av misstänkta incidenter. Felaktigt utbildade eller underutbildade anställda, även de med de bästa avsikter, kan ofta vara den svagaste länken i ett säkerhetssystem. I motsats till detta kan en välutbildad arbetskraft fungera som ett effektivt avskräckningsmedel.

• Samarbete med finansiella enheter: Ha ett nära samarbete med banker och betalningsförmedlare för att identifiera potentiella varningstecken. Vanligtvis har dessa organisationer specialiserad kunskap och verktyg för att upptäcka ovanliga aktiviteter innan de eskalerar.

• Rollbaserad åtkomstkontroll: Begränsa vem som har åtkomst till känsliga data i din organisation. Genom att begränsa dataåtkomsten till roller som verkligen behöver det kan du minska sannolikheten för interna bedrägerier.

• Riskhantering för leverantörer: Kontrollera dina leverantörer och tredjepartssäljare noggrant. Ställ krav på att de följer dina säkerhetsprinciper och granska regelbundet dessa partnerskap för potentiella risker.

• Plan för incidenthantering: Upprätthåll en grundlig incidenthanteringsplan som du uppdaterar regelbundet. Alla anställda bör veta vilka åtgärder de ska vidta om de misstänker bedrägeri.

• Regelbundna uppdateringar och patchar: Cyberbrottslingar är alltid på jakt efter sårbarheter i programvaran som de kan utnyttja. Gör det svårare för dem att dra nytta av föråldrade system genom att se till att all din programvara är uppdaterad.

Ovanstående rekommendationer gör det möjligt för företag att konstruera ett omfattande – och anpassningsbart – bedrägerihanteringssystem. Flexibilitet spelar en väsentlig roll i detta arbete, eftersom bedrägliga aktörer ständigt utvecklar nya metoder för att kringgå befintliga säkerhetsåtgärder.

Så väljer du rätt lösning för bedrägeribekämpning

Tänk på följande viktiga faktorer när du väljer en lösning för bedrägerihantering.

• Mål och prestationsmått (KPI:er): Innan du börjar undersöka lösningar ska du bestämma vad du vill uppnå med din lösning för bedrägerihantering. Oavsett om det handlar om att minska antalet falska positiva resultat och återkrediteringar eller identifiera nya bedrägerimönster är det bra att ställa in dessa mål i förväg.

• Dataintegration och kompatibilitet: Utvärdera hur enkelt bedrägerihanteringssystem kan integreras med din befintliga teknikstack. Leta efter plattformar som stöder API-integrationer eller SDK:er (Software Development Kit) för enklare integrering i dina befintliga arbetsflöden. Förstå vilka typer av databaser dessa system kan arbeta med och kontrollera om de stöder datamigrering.

• Behandling i realtid: Bedrägerier utvecklas i rasande fart, så din valda lösning måste kunna bearbeta data och varna i realtid. Latensreducering i rapportering kan göra en betydande skillnad för arbetet med att förhindra ekonomiska förluster.

• Skalbarhet: Din lösning för bedrägeribekämpning måste kunna växa med ditt företag. Leta efter system som enkelt kan skalas när det gäller datavolym, transaktionshastighet och geografisk expansion.

• Maskininlärning och anpassningsförmåga: Ett bra bedrägerihanteringssystem bör använda avancerade maskininlärningsalgoritmer som anpassar sig till nya bedrägerimönster. Undersök maskininlärningsfunktionerna i alla lösningar som du överväger. Detta inkluderar de använda algoritmerna, hur ofta modellerna uppdateras och vilka återkopplingsslingor som finns på plats för pågående optimering.

• Användargränssnitt och användbarhet: Välj en lösning för bedrägeribekämpning som har ett intuitivt gränssnitt för att minska utbildningstiden och inlärningskurvan.

• Kostnadsanalys: Fastän det kan vara frestande att välja det mest budgetvänliga alternativet kanske lågkostnadslösningar inte erbjuder alla funktioner du behöver. Ta hänsyn till den initiala kostnaden och även den långsiktiga avkastningen på investeringen – inklusive kostnaden för potentiella bedrägliga aktiviteter som ett billigare och mindre effektivt system kan missa.

• Anpassning och flexibilitet: Leta efter bedrägerihanteringssystem som ger dig flexibiliteten att justera inställningar, parametrar och till och med visuella dashboards för att passa dina behov.

• Efterlevnad av lagar och datasekretess: Se till att systemet följer alla relevanta lokala och internationella lagar (särskilt den allmänna dataskyddsförordningen, eller GDPR, om du bedriver verksamhet eller betjänar kunder i EU). Kontrollera hur systemet lagrar, bearbetar och överför data och om det genomgår regelbundna efterlevnadsrevisioner.

• Recensioner och referenser från tredje part: Sök upp autentiska recensioner och be om kundreferenser. Ibland kan insikter från företag i en liknande bransch avslöja viktig information om ett systems prestanda som du inte kan hämta från ett datablad.

• Stöd efter försäljning: Support efter implementering kan vara lika viktigt som produkten i sig. Undersök vilken supportnivå leverantören tillhandahåller och om det är genom onlineresurser, ett dedikerat supportteam eller regelbundna prestandakontroller.

• Varningstecken: Akta dig för lösningar som lovar för mycket men saknar dokumenterade framgångshistorier, samt plattformar som inte tillhandahåller transparent prissättning eller är öppna med teknikens begränsningar.

Genom att systematiskt undersöka dessa faktorer kommer du att kunna välja en lösning för bedrägerihantering som är nära anpassad till dina operativa behov och långsiktiga affärsmål.

Så kan Stripe hjälpa dig

Utöver Radar – Stripes flaggskeppslösning för bedrägeribekämpning – erbjuder Stripe en omfattande svit av lösningar som hjälper företag att hantera bedrägeririsk. Här är några exempel på hur Stripes verktyg och funktioner bidrar till att förebygga och minska bedrägerier.

• Stripe Elements: Elements är en uppsättning färdiga UI-komponenter och widgetar som hjälper till att minska bedrägerier genom att samla in känslig betalningsinformation direkt från kunderna.

• 3D Secure: 3D Secure är ett extra säkerhetslager för kredit- och bankkortstransaktioner. När 3D Secure är aktiverat måste kortinnehavare ange ytterligare autentiseringsuppgifter för att göra ett köp, vilket lägger till ett extra lager av säkerhet och minskar sannolikheten för bedrägliga transaktioner.

• Dynamic 3D Secure: Dynamic 3D Secure avgör när 3D Secure ska tillämpas baserat på den risknivå som är förknippad med en transaktion. Detta gör att företag kan dra nytta av funktionens extra säkerhet utan att besvära alla kunder med extra verifieringssteg.

• Tokenisering: Stripes tokeniseringsprocess säkerställer att känsliga data som kortnummer ersätts med unika identifierare (tokens). Detta minimerar risken för att bedrägliga aktörer fångar upp och stjäl betalningsdata eftersom kortuppgifterna inte lagras på företagets servrar.

• Webhooks: Webhooks ger aviseringar i realtid om händelser på ett företags Stripe-konto, inklusive potentiellt bedräglig aktivitet. Detta hjälper företag att reagera snabbt på misstänkta aktiviteter.

• Stripe Connect: Stripe Connect tillhandahåller övervakning för identifiering av abnormala mönster i transaktioner för plattformar som hanterar betalningar för andra företags räkning. Detta hjälper plattformar att identifiera och förebygga potentiella bedrägerier.

• Manuella granskningar: Fastän automatisering är oerhört viktigt låter Stripe företag även granska misstänkta transaktioner manuellt. Stripe sparar också detaljerade register över kunddata och transaktionshistorik för granskning.

• Hantering av tvister: Om en kund begär en återkreditering eller på annat sätt bestrider en debitering kan Stripe tillhandahålla information om tvisten och förslag på hur företaget kan svara. Detta minskar chansen att företaget förlorar tvisten.

• Data och rapportering: Stripes Dashboard och API tillhandahåller detaljerade transaktionsdata som företag kan använda för att analysera transaktionsmönster, identifiera avvikelser och justera strategier för identifiering av bedrägerier över tid.

• Integration med externa verktyg: Stripe är utformat för att fungera smidigt med en rad bedrägeribekämpningsverktyg från tredje part. På så sätt kan företag vid behov utöka Stripes inbyggda funktioner med specialiserade lösningar.

Tillsammans bildar dessa verktyg och funktioner ett holistiskt ramverk för bedrägeribekämpning som gör det möjligt för företag att skydda sig själva och sina kunder från ett brett spektrum av potentiella hot. Stripe Radar använder till exempel maskininlärningsverktyg som baseras på data från globala storföretag för att identifiera potentiella bedrägerier. Radars maskininlärningsalgoritm har utvärderat transaktioner från 197 länder och därmed fått en heltäckande bild av olika regionala aktiviteter och ett bredare spektrum av expertis att använda i arbetet mot bedrägerier.

Stripe Radar erbjuder dessutom större precision än vissa andra bedrägerihanteringsalternativ: Radars felblockeringsandel ligger på bara 0,1 % sett till en miljard legitima betalningar. Radar absorberar data från hela finansstacken, inklusive betalningsuppgifter och information från finansiella jättar som Visa, Mastercard och American Express.

De viktigaste funktionerna i Stripe Radar inkluderar:

• Användning av kassaflödesdata: Detta gör det möjligt för Stripes kassaverktyg att automatiskt identifiera mönster i kundbeteenden som kan tyda på bedrägliga avsikter.
  
• Periodiska justeringar: Den här funktionen använder dynamiska justeringar för att anpassa sig efter nya bedrägerihot och konsekvent förfining av algoritmer för att fastställa de mest relevanta attributen för bedrägeriidentifiering.
  
• Utvärdering av varningstecken: Radar utvärderar en mängd olika signaler för att skapa en detaljerad enhetsprofil som hjälper till att lokalisera misstänkta enheter och ovanliga beteenden.
  
• Användning av historiska data: Radar använder historiska data för att identifiera återkommande mönster och därmed påskynda identifieringen av kända bedrägliga metoder eller källor.
  
• Identifieringstekniker: Den här funktionen använder tekniker som proxydetektering för att identifiera IP-förfalskning och abnormal proxyanvändning – som båda är potentiella varningstecken för bedrägeri.
  
• Användning av multisignalmetoder: Detta ökar noggrannheten i Radars bedrägeriförutsägelser.
  
• Verktyg som är särskilt utformade för att bekämpa bedrägerier: Detta inkluderar funktioner som tar fram de mest relevanta data för granskning och insikter om bedrägeriprestanda och tvistfrekvens.
  
• Anpassning: Den här funktionen gör det möjligt för företag att ställa in anpassade regler för att markera, blockera eller kräva extra verifiering för specifika transaktioner. Detta skräddarsyr skyddet efter enskilda affärskrav.
  
• Funktioner för blockerings- och tillåten-listor: Dessa funktioner låter företag hålla koll på betrodda eller blockerade kunder baserat på tidigare åtgärder.
  
• Integrering av en enhetlig bedrägerimodell: Detta gör det möjligt för företag att slå samman sina bedrägeridata med Radars omfattande datamängd.
  

Stripe Radar – med sin kombination av maskininlärning, omfattande datakällor och anpassningsbara algoritmer – är effektiv när det gäller att identifiera och blockera bedrägliga transaktioner.

Läs mer om Stripe Radar.