En riskhanteringsstrategi för betalningar är en omfattande plan som företag implementerar för att identifiera, bedöma och minska potentiella risker i samband med betalningsbehandling. Dessa risker omfattar bedrägerier, återkrediteringar, dataintrång, bristande efterlevnad av regler, operativa misslyckanden och ekonomiska förluster. Det främsta målet med en riskhanteringsstrategi för betalningar är att skydda ett företags ekonomiska intressen och rykte samtidigt som kunderna får en säker och användarvänlig upplevelse av betalningen. Mer än 60 % av driftstörningarna i betalningssystem resulterar i minst 1 miljon USD i totala förluster, vilket visar hur viktigt det är för företag att minska riskerna med betalningar.

I den här guiden diskuteras viktiga komponenter i en effektiv strategi för hantering av betalningsrisker, tekniska lösningar för hantering av betalningsrisker och krav på efterlevnad för hantering av betalningsrisker.

Vad innehåller den här artikeln?

• Vilka är de vanligaste betalningsriskerna i digitala transaktioner?
  
• Nyckelkomponenter i en effektiv hanteringsstrategi för risker i samband med betalningar
  
• Tekniska lösningar för hantering av risker i samband med betalningar
  
• Bästa praxis för att minimera bedrägerier vid betalning
  
• Efterlevnad av regelverk kring riskhantering av betalningar
  

Vilka är de vanligaste betalningsriskerna i digitala transaktioner?

Digitala transaktioner är snabba och smidiga, men de medför också risker för företag och konsumenter. Här är några vanliga betalningsrisker vid digitala transaktioner.

Bedrägeri

Bedrägeri vid betalning är den största risken vid digitala transaktioner. Bedrägerier kan komma i många former, t.ex:

• Identitetsstöld: Bedrägliga aktörer stjäl personuppgifter för att göra obehöriga köp.

• Kontoövertagande: Bedrägliga aktörer får tillgång till konton och inleder transaktioner utan kontoinnehavarens vetskap.

• Nätfiskebedrägerier: Bedragare lurar offren att avslöja känslig information som lösenord eller kortinformation.

• Social manipulation: Bedragare manipulerar människor med hjälp av social manipulering för att få tillgång till känslig information eller lura dem att godkänna bedrägliga transaktioner.

• Dataintrång: Hackare infiltrerar system och stjäl känsliga uppgifter om kunder, inklusive information om betalningar, för att göra bedrägliga transaktioner.

• CNP-bedrägerier (Card-not-present): Detta avser bedrägliga transaktioner som sker utan att det fysiska kortet är närvarande. Detta är vanligt vid köp på nätet.

Återkrediteringar

Kunder kan bestrida transaktioner och begära en återkreditering. Detta kan leda till ekonomiska förluster och driftskostnader för företag.

Tekniska problem

Tekniska problem eller systemfel kan störa betalningsbehandlingen, vilket leder till förseningar, missnöjda kunder och potentiella förluster av intäkter.

Efterlevnad av regelverk

Företagen måste efterleva bestämmelser som Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) för datasäkerhet och det reviderade Payment Services Directive (PSD2) för stark kundautentisering. Bristande efterlevnad kan leda till böter och påföljder.

Framväxande hot

I takt med att tekniken utvecklas ökar också riskerna. Nya hot som bedrägerier med syntetisk identitet och deepfake-bedrägerier dyker upp, och dessa kräver ständig vaksamhet och anpassningsförmåga.

Tredjepartsrisker

Företag förlitar sig ofta på tredjepartsleverantörer av betaltjänster och tjänsteleverantörer, vilket medför potentiella risker relaterade till deras säkerhetsrutiner och operativa motståndskraft.

Nyckelkomponenter i en effektiv strategi för hantering av risker i samband med betalningar

Hantering av betalningsrisker kräver att man använder flera sammankopplade metoder. Här följer en genomgång av vanliga metoder som utgör en effektiv strategi för hantering av betalningsrisker.

• Avancerad upptäckt av bedrägerier: Maskininlärning (ML) och artificiell intelligens (AI) analyserar uppgifter om transaktioner. Dessa system bör tränas på stora datamängder för att upptäcka subtila, komplexa mönster av bedräglig verksamhet som kan undgå enklare regelbaserade system, och bör utformas för att kunna anpassas och utvecklas i takt med att bedrägliga aktörer ändrar sin taktik.

• Beteendeanalys: Beteendeanalys spårar hur användare vanligtvis interagerar med dina system. Alla avvikelser från dessa mönster kan flaggas för vidare utredning. Det kan handla om tidpunkt för transaktioner, frekvens, enhetsfingeravtryck och skrivhastighet eller -mönster.

• Dataanalys i realtid: Dataanalys i realtid bedömer risknivån för varje transaktion baserat på aktuella och historiska data. Dessa system bör innehålla statiska regler (t.ex. inga transaktioner över ett visst värde) och dynamiska modeller som anpassas till nya mönster i data.

• Säker tokenisering och kryptering: Avancerad kryptering och tokenisering skyddar data i vila och under transport. Tokenisering ersätter känsliga element med okänsliga motsvarigheter som kan sparas säkert och användas utan att datavärdena avslöjas.

• Åtkomsthantering: Företag måste hantera åtkomst till betalningssystem genom starka autentiseringsprotokoll så att endast godkänd personal har tillgång till känsliga data och system.

• Djup länkanalys: Länkanalys studerar kopplingar mellan transaktioner i olika system och nätverk för att identifiera kedjor av misstänkt aktivitet. Detta kan bidra till att avslöja sofistikerade bedrägerier som involverar flera parter eller platser.

• Regulatorisk teknik (RegTech): RegTech-lösningar hanterar och automatiserar efterlevnaden av finansiella regler i olika jurisdiktioner. Dessa lösningar kan hjälpa till med övervakning och rapportering i realtid, vilket minskar riskerna och kostnaderna för efterlevnad.

• Avancerade cybersäkerhetsåtgärder: Avancerade prediktiva modeller och verktyg för cyberriskkvantifiering visar de the potentiella ekonomiska konsekvenserna av olika cyberhändelser och kan vägleda proaktiva cybersäkerhetsinvesteringar.

• Samarbetsnätverk: Samarbetsnätverk som omfattar hela branschen delar information om trender inom bedrägeri och försvarstaktik och skapar gemensamma analysplattformar som kan ge tillgång till en bredare uppsättning data.

• Integrerade riskhanteringsplattformar (IRM): IRM-plattformar ger en helhetsbild av risker i hela organisationen, korrelerar olika risktyper och bedömer deras inbördes beroenden.

• Prediktiv modellering: Prediktiva modeller kan bedöma sannolikheten för framtida bedrägerier baserat på historiska data, beteendemönster och extern hotinformation och proaktivt flagga högrisktransaktioner för vidare utredning.

• Kvantitativ riskbedömning: Kvantitativ riskanalys tilldelar numeriska värden till olika riskfaktorer baserat på deras sannolikhet och potentiella påverkan. Detta hjälper till att prioritera resurser och sätter fokus på de mest akuta riskerna.

• Kvalitativ riskbedömning: Kvalitativ riskanalys tar hänsyn till faktorer som den skada på anseendet som är förknippad med en viss risk, potentialen för granskning av myndigheter och påverkan på förtroendet hos kunderna.

• Efterlevnadsundersökningar och revisioner: Efterlevnadsundersökningar och revisioner säkerställer att alla system för betalningar följer relevanta regler och standarder samt interna policyer och förfaranden.

Följande taktiker kan ytterligare bidra till att identifiera och bedöma riskerna med betalningar.

• Intern dataanalys: Granska historiska transaktionsdata för att hitta mönster som tyder på bedrägeri, till exempel ovanliga transaktionsvolymer, toppar i återkrediteringar eller avvikelser i kundernas beteende. Använd algoritmer för maskininlärning för att identifiera subtila korrelationer och trender som kanske inte framkommer vid manuell granskning.

• Extern hotinformation: Använd hotinformationsflöden från välrenommerade källor för att hålla dig uppdaterad om nya trender inom bedrägeri, nya attackvektorer och sårbarheter i betalningssystem. Använd den här informationen för att proaktivt justera riskmodeller och säkerhetsåtgärder.

• Benchmarking av branschen: Jämför din riskprofil med branschens benchmarking för att identifiera områden där din organisation kan vara mer sårbar.

• Regelbundna riskbedömningar: Omvärdera riskprofilerna regelbundet för att inkludera förändringar i affärsmiljön, ny teknik och nya hot.

• Prestationsmått: Spåra nyckeltal (KPI:er) som bedrägerifrekvens, andel återkrediteringar och andel falskt positiva händelser för att mäta hur effektiva riskhanteringsstrategierna är och identifiera områden som kan förbättras.

• Riskidentifieringsramverk: Implementera omfattande ramverk som kategoriserar olika typer av risker för betalningar: bedrägerier, operativa, systemiska och efterlevnadsrelaterade. Undersök varje kategori systematiskt med hjälp av datadrivna modeller för att identifiera potentiella sårbarheter.

• Nätverksanalys: Använd nätverksanalys för att förstå relationerna mellan olika enheter som är inblandade i betalningsprocessen. Detta kan hjälpa till att identifiera komplexa bedrägerier som involverar flera sammankopplade parter, t.ex. hemliga överenskommelser eller penningtvätt.

• Hotunderrättelseplattformar: Använd hotunderrättelseplattformar som sammanställer och analyserar information om potentiella hot från olika källor. Underrättelserna ska vara handlingsbara och ge specifik information om vektorer, sårbarheter och indikatorer på potentiella intrång i ett nätverk eller operativsystem.

• Simulering och stresstester: Genomför simuleringar och stresstester för att utvärdera hur era betalningssystem skulle hantera extrema scenarier som tekniska fel och sofistikerade cyberattacker. Dessa tester hjälper till att identifiera potentiella felkällor i hård- och programvarusystem.

• Scenarioanalys och konsekvensbedömning: Använd scenarioanalys för att förstå effekterna av olika riskhändelser. Skapa detaljerade scenarier för potentiella risker och modellera deras ekonomiska konsekvenser. Detta hjälper till att prioritera risker baserat på deras potentiella påverkan på organisationen.

• Cybersäkerhetsbedömning: Implementera sofistikerade verktyg för bedömning av cybersäkerhet som kan utvärdera betalningssystemens säkerhetsställning i realtid. Dessa verktyg bör ha funktioner för att utföra sårbarhetsanalyser, penetrationstester och identifiera nolldagssårbarheter.

Tekniska lösningar för hantering av risker i samband med betalningar

Tekniska framsteg har revolutionerat sättet på vilket företag hanterar betalningsrisker genom att tillhandahålla en rad sofistikerade metoder för att upptäcka och mildra potentiella hot. När du väljer tekniska lösningar för hantering av risker med betalningar bör du ta hänsyn till följande faktorer.

• Specifika risker: Identifiera de specifika risker som ditt företag står inför.

• Skalbarhet: Välj lösningar som kan skalas upp med ditt företag.

• Integration: Välj lösningar som du enkelt kan integrera med dina befintliga system och processer.

• Kostandseffektivitet:Utvärdera kostnads- och intäktsanalysen för olika lösningar för att avgöra om de ger positiv avkastning på investeringen.

• Användarupplevelse: Prioritera lösningar som erbjuder en användarvänlig upplevelse för dina kunder.

Här är en översikt över några ledande tekniska lösningar och hur de minskar riskerna vid betalningar.

Maskininlärning och artificiell intelligens

• Identifiering av bedrägerier:ML-algoritmer kan analysera stora transaktionsdatamängder för att identifiera bedrägerimönster och avvikelser som tyder på bedrägeri. De kan anpassas och utvecklas över tid, för att ligga steget före nya bedrägeritaktiker.

• Riskpoäng: AI-drivna riskpoängsmotorer kan bedöma risknivån för varje transaktion i realtid, vilket möjliggör omedelbart beslutsfattande och agil autentisering.

• Beteendebiometri: ML-algoritmer kan analysera användarnas beteendemönster (t.ex. skrivhastighet, musrörelser) för att upptäcka avvikelser som kan tyda på bedräglig aktivitet.

Dataanalys och visualisering

• Stordataplattformar:Stordataplattformar gör det möjligt för företag att samla in, lagra och analysera stora mängder transaktionsdata från en mängd olika källor, vilket ger värdefulla insikter om bedrägerimönster och trender.

• Datavisualisering: Genom att visualisera data i grafer, diagram och Dashboards kan man identifiera relationer och mönster som kanske inte syns i rådata.

• Länkanalys: Länkanalys skapar visuella representationer av relationer mellan enheter (t.ex. transaktioner, konton, enheter) och avslöjar dolda kopplingar och mönster som kan tyda på bedrägerier.

Övervakning av transaktioner och beslutsfattande i realtid

• System för upptäckt av bedrägerier i realtid: System för upptäckt av bedrägerier i realtid övervakar transaktioner för att upptäcka misstänkt aktivitet och använder regelbaserade motorer och modeller för maskininlärning för att flagga för potentiella bedrägerier i realtid.

• Agil autentisering: Lösningar för agil autentisering justerar nivån på den autentisering som krävs baserat på den bedömda risknivån för varje transaktion, vilket minimerar friktionen för legitima användare utan att äventyra säkerheten.

Tokenisering och kryptering

• Tokenisering: Tokenisering ersätter känsliga uppgifter om kortinnehavare med unika token, vilket minskar risken för dataintrång och säkerställer efterlevnad av PCI DSS.

• Kryptering: Kryptering skyddar data under transport och i vila, vilket gör dem oläsliga för obehöriga parter.

3D Secure 2.0

• Flerskiktsautentisering: 3D Secure 2.0 ger ett extra säkerhetslager för korttransaktioner online genom att kräva att kortinnehavare autentiserar sig genom en mängd olika metoder (t.ex. OTP, biometrisk autentisering).

• Riskbaserad autentisering: 3D Secure 2.0 gör det möjligt för företag att dela mer data med utfärdare, så att de kan göra bättre riskbedömningar och tillämpa lämpliga autentiseringsfrågor.

Biometrisk autentisering

• Säker autentisering: Teknik som fingeravtryck, ansiktsigenkänning eller irisskanning erbjuder ett bekvämt sätt att autentisera användare, vilket minskar risken för bedrägerier och övertagande av konton.
  

Blockkedjeteknik

• Transparenta betalningar: Blockkedjans decentraliserade och oföränderliga karaktär kan användas för att förbättra säkerheten, spårbarheten och öppenheten i betalningssystem.

• Smarta kontrakt: Dessa självverkande kontrakt kan automatisera betalningsprocesser och minska risken för fel och tvister.

Plattformar för hotinformation

• Hotinformation i realtid: Plattformar för hotinformation i realtid ger aktuell information om nya hot, attackmönster och sårbarheter.

• Samarbete inom cybersäkerhet: De underlättar informationsdelning mellan organisationer, vilket skapar ett kollektivt försvar mot cyberhot.

Bästa praxis för att minimera bedrägerier vid betalning

Att minimera bedrägerier vid betalning i en miljö med höga insatser kräver en kombination av avancerad teknik och mänsklig tillsyn. Här följer några bästa praxis-rutiner för att minska risken för bedrägerier vid betalning.

• System för upptäckt av bedrägerier i flera lager: Använd ett system för upptäckt av bedrägerier i flera lager som innehåller en blandning av regelbaserade system, anomalidetektering, maskininlärning och artificiell intelligens. Varje lager riktar in sig på olika aspekter av bedrägerier och ger tillsammans ett heltäckande skydd mot bedrägliga aktiviteter.

• Beteendeanalys: Använd beteendeanalys för att profilera hur användare vanligtvis interagerar med dina system och upptäcka avvikelser från deras normala beteende. Detta kan inkludera analys av skrivhastighet, transaktionsmönster, surfvanor och förändringar i enhetens orientering.

• Verifieringsåtgärder: Implementera starka verifieringsprocesser, t.ex. tvåfaktorsautentisering, biometri (t.ex. fingeravtryck, ansiktsigenkänning) och digitala certifikat. Tillämpa dessa åtgärder inte bara vid inloggning utan även sporadiskt under en session, särskilt innan transaktioner med högt värde godkänns.

• Tokenisering och kryptering: Skydda data med avancerade standarder för kryptering både i vila och under transport. Använd tokenisering för att ersätta känsliga element med icke-känsliga motsvarigheter som är värdelösa om de fångas upp.

• Transaktionsövervakning i realtid: Övervaka transaktioner i realtid för att identifiera och omedelbart reagera på misstänkta aktiviteter. Ställ in systemvarningar för ovanliga transaktionsstorlekar, frekvenser eller geografiska mönster som kan tyda på bedrägeri.

• Länkanalys: Implementera länkanalys för att visualisera och förstå kopplingar mellan datapunkter. Detta kan avslöja dolda relationer och mönster bland transaktioner och konton som kan tyda på organiserade bedrägeriringar.

• Efterlevnadsuppdateringar: Håll dig uppdaterad med de senaste reglerna och standarderna, till exempel PCI DSS, allmänna dataskyddsförordningen (GDPR) och lagar mot penningtvätt (AML). Genomför regelbunden utbildning och revisioner för att bekräfta att alla system och processer är kompatibla.

• Avancerad cybersäkerhet: Upprätthåll en hög nivå av cybersäkerhet med regelbundna säkerhetsutvärderingar, penetrationstester och sårbarhetsskanningar. Använda SIEM-system (Security Information and Event Management) för att samla in och analysera data från olika källor och upptäcka potentiella säkerhetsincidenter.

Övervakning av efterlevnad av regler kring riskhantering för betalningar

Det finns många lagar och standarder som styr hanteringen av betalningsrisker, och alla är utformade för att skydda konsumenter, företag och det finansiella systemet mot bedrägeri, penningtvätt och andra olagliga aktiviteter. Här är de viktigaste juridiska och regulatoriska direktiven och branschdirektiven som påverkar riskhanteringen för betalningar.

• Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS): Denna globala standard föreskriver säkerhetskrav för organisationer som hanterar kortinnehavares uppgifter. Syftet är att förhindra dataintrång och bedrägerier. Överensstämmelse innebär säker lagring, överföring och behandling av kortdata, sårbarhetshantering och regelbunden testning.

• Allmänna dataskyddsförordningen (GDPR): Denna EU-förordning skyddar individers integritet och personuppgifter och påverkar hur företag samlar in, lagrar och behandlar kundinformation. Efterlevnad innebär att man inhämtar kundens samtycke, säkerställer datasäkerhet och ger individer rätt att få tillgång till och kontrollera sina uppgifter.

• Revised Payment Services Directive (PSD2): Denna europeiska förordning skyddar konsumenterna, främjar innovation och ökar säkerheten på marknaden för betaltjänster. Den medger stark kundautentisering (SCA) för internetbetalningar, initiativ för öppen bankverksamhet och strängare säkerhetskrav för betaltjänstleverantörer.

• Bestämmelser om penningtvätt (AML) och finansiering av terrorism (CTF): Dessa bestämmelser kräver att företagen vidtar vissa åtgärder för att förhindra och upptäcka penningtvätt och finansiering av terrorism. Efterlevnad innebär due diligence för kunder, övervakning av transaktioner, rapportering av misstänkta aktiviteter och riskbedömning.

• Bestämmelser om kundkännedom (KYC) och företagskännedom (KYB) regler: Dessa regler medger att företag verifierar identiteten och bedömer riskprofilen hos sina kunder och affärspartner för att förhindra bedrägeri och ekonomisk brottslighet. Efterlevnad innebär att man samlar in och verifierar information om kunden, genomför löpande övervakning och rapporterar misstänkt aktivitet.

• Federal Trade Commission (FTC) Act: I USA förbjuder FTC Act illojala eller bedrägliga handlingar eller metoder som påverkar handeln, vilket inkluderar bedrägliga och vilseledande aktiviteter relaterade till betalningar.

För att efterleva dessa lagar och förordningar måste företagen investera i resurser, teknik och personal och ofta måste de justera sina processer och policyer. Även om dessa kostnader och förändringar i verksamheten kan skapa svårigheter, kan efterlevnad också förbättra säkerheten, minska risken för bedrägerier och skapa större förtroende hos konsumenterna.