แนวโน้มและพฤติกรรมการฉ้อโกงทางออนไลน์

บทนำ

ในปี 2016 ผู้คนทั่วโลกประมาณ 1.61 พันล้านคนซื้อสินค้าทางออนไลน์ และยอดค้าปลีกอิเล็กทรอนิกส์ทั่วโลกมีมูลค่าอยู่ที่ $1.9 ล้านล้าน นอกจากนี้การคาดการณ์ล่าสุดก็แสดงให้เห็นถึงการใช้จ่ายทางออนไลน์ที่เติบโตขึ้นถึง $4.06 ล้านล้านในปี 2020 โดยปริมาณใช้งานเพิ่มสูงขึ้นจากการใช้งานผ่านอุปกรณ์เคลื่อนที่

แต่ทว่าอัตราการซื้อสินค้าออนไลน์ไม่ใช่การซื้อประเภทเดียวที่เพิ่มสูงขึ้น เมื่อบัตรแบบใช้ชิปทำให้การซื้อสินค้าจากร้านค้าดั้งเดิมปลอดภัยมากขึ้น มิจฉาชีพจึงพุ่งเป้าไปที่ร้านค้าออนไลน์มากยิ่งขึ้น และธุรกิจออนไลน์เหล่านี้ไม่เพียงต้องรับผิดชอบในการตรวจจับการฉ้อโกงเท่านั้น แต่ยังเป็นผู้ชำระค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องด้วย โดยเฉลี่ยแล้ว ทุกๆ คำสั่งซื้อที่เป็นการฉ้อโกงมูลค่า $1 ทำให้ร้านค้าออนไลน์ต้องจ่ายเพิ่มอีก $2.62 และร้านค้าบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ต้องจ่ายเพิ่ม $3.34

แล้วธุรกิจออนไลน์จะจัดการเรื่องนี้ได้อย่างไรบ้าง Stripe ได้ศึกษาข้อมูลการฉ้อโกงจากหลายๆ ปีที่ผ่านมาเพื่อค้นหารูปแบบการทำธุรกรรมโดยแบ่งตามประเทศ ช่วงเวลาของวัน และพฤติกรรมอื่นๆ เพื่อช่วยให้แนวทางแก่ธุรกิจในการต่อสู้กับการฉ้อโกง แน่นอนว่าการฉ้อโกงนั้นจัดการได้ด้วยการกำหนดกฎการชำระเงินที่ซับซ้อน หรือการใช้ซอฟต์แวร์ป้องกันการฉ้อโกง แต่เรายังหวังว่าข้อมูลนี้จะช่วยให้ธุรกิจต่างๆ เข้าใจถึงพื้นฐานที่แท้จริงของพฤติกรรมการฉ้อโกงได้ดีขึ้น เพื่อสร้างกลยุทธ์เฉพาะที่เหมาะสำหรับธุรกิจของตนมากที่สุด

อัตราการฉ้อโกงจำแนกตามประเทศ

ข้อมูลของ Stripe ระบุว่าอัตราการฉ้อโกงในประเทศที่ออกบัตรบางประเทศอาจสูงกว่าอัตราการฉ้อโกงในประเทศอื่นๆ 2-3 เท่า การซื้อสินค้าด้วยบัตรของผู้บริโภคในประเทศอาร์เจนตินา บราซิล อินเดีย มาเลเซีย เม็กซิโก และตุรกีนั้นโดยมากเป็นการฉ้อโกง แม้ว่าบัตรของสหรัฐอเมริกา แคนาดา และฝรั่งเศสก็จัดว่ามีความเสี่ยงเช่นกัน สิ่งสำคัญคือควรทราบว่าอัตราเหล่านี้ยังอยู่ในเปอร์เซ็นต์ที่ต่ำเมื่อเทียบกับปริมาณการซื้อสินค้าโดยรวม ดังนั้นผู้ค้าควรระมัดระวังเกี่ยวกับการบล็อกธุรกรรมที่ถูกต้องตามกฎหมายเป็นพิเศษ โซลูชันที่อาจช่วยแก้ไขปัญหาการฉ้อโกงในบางประเทศคือการทดสอบกฎตามภูมิศาสตร์ หรือค้นหาข้อมูลเพิ่มเติม (หมายเลข CCV, ที่อยู่แบบเต็ม เป็นต้น) จากการซื้อโดยใช้บัตรจากประเทศเหล่านั้น

อัตราการฉ้อโกงทั่วโลกจำแนกตามส่วนแบ่งของธุรกรรม

แผนที่การฉ้อโกง

หมายเหตุ: ไม่รวมบางประเทศเนื่องจากมีจำนวนธุรกรรมที่ต่ำกว่า

การฉ้อโกงจำแนกตามช่วงวันและเวลา

ไม่น่าแปลกใจที่ Stripe พบว่าอัตราการฉ้อโกงเพิ่มสูงขึ้นในช่วงวันหยุดและช่วงก่อนเปิดเทอม แต่มีลักษณะบางอย่างที่ผิดปกติ กล่าวคือ อัตราการฉ้อโกงจะไม่เพิ่มสูงขึ้นจนสังเกตได้ในวันที่มีการจับจ่ายใช้สอยจำนวนมาก เช่นวัน Black Friday แต่จะเป็นวันอื่นเช่นวันคริสต์มาสแทน ซึ่งเป็นเวลาที่หลายๆ คนไม่ได้เลือกซื้อสินค้าแต่มิจฉาชีพเหล่านี้ยังคงปฏิบัติการอยู่ นอกจากนี้ Stripe ยังพบว่าอัตราการฉ้อโกงสำหรับการชำระเงินที่เกิดซ้ำนั้นอยู่ในระดับที่ต่ำลง ทั้งนี้น่าจะเป็นเพราะธุรกรรมเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการสมัครใช้บริการหรือความสัมพันธ์แบบขยายที่ได้รับการยืนยันโดยธุรกิจเมื่อเวลาผ่านไป

Fraud rate: share of transactions
chart1201620152014DecNovOctSepAugJulJunMayAprMarFebJanShare %
Fraud rate: share of transactions non-recurring payments
chart2201620152014Jan 1Dec 17Dec 3Nov 10Nov 5Share %Black Friday ‘14ChristmasBlack Friday ‘15Black Friday ‘16

เมื่อพิจารณาถึงช่วงเวลาของวัน ผลการศึกษาที่ว่าอัตราการฉ้อโกงเพิ่มขึ้นในช่วง "เวลาที่มีการใช้งานน้อย" ก็มีผลเช่นกัน จากการเทียบมาตรฐานกับเขตเวลาท้องถิ่นในแต่ละประเทศ เราพบว่ามีการใช้งานสูงสุดในระหว่างชั่วโมงทำการและลดฮวบลงในช่วงเวลากลางคืน อย่างไรก็ตาม อัตราการฉ้อโกงเป็นไปในรูปแบบที่ตรงกันข้ามอย่างสิ้นเชิง กล่าวคือจะเพิ่มสูงสุดในช่วงเวลากลางคืนและต่ำลงในช่วงเวลากลางวัน ซึ่งข้อมูลนี้น่าจะสะท้อนให้เห็นถึงการกระจายตัวด้านภูมิศาสตร์ที่กว้างขึ้นของมิจฉาชีพซึ่งอาจดำเนินการจากระยะไกลทั่วโลก และทำธุรกรรมของตนในช่วงเวลาที่ลูกค้าปกติของธุรกิจต่างๆ กำลังนอนหลับอยู่

Transaction volume by time and day
chart3SatFriThurWedTuesMonSunHour of Day 0-24 Local Time0123456789101112131415161718192021222324Transaction volume
Fraud rate as share of transactions by time and day
chart4SatFriThurWedTuesMonSunHour of Day 0-24 Local Time0123456789101112131415161718192021222324Fraud rate as share of transactions

ธุรกิจควรวางแผนต่อสู้กับปรากฏการณ์วัน/เวลานี้อย่างไร โซลูชันอาจเป็นการเพิ่มการตรวจสอบอย่างละเอียดเป็นพิเศษสำหรับธุรกรรมที่ทำนอกช่วงเวลาทำการปกติ ไม่ว่าจะเป็นการตรวจสอบด้วยตนเองหรือใช้ระบบคัดกรองที่เข้มงวดยิ่งขึ้น การดำเนินการนี้อาจช่วยป้องกันไม่ให้มิจฉาชีพโจมตีขณะที่เจ้าของธุรกิจอยู่ระหว่างการพักร้อนหรือกำลังเพลิดเพลินกับมื้อค่ำฉลองวันคริสต์มาสอยู่

พฤติกรรมของมิจฉาชีพเทียบกับพฤติกรรมปกติ

หนึ่งข้อเท็จจริงที่น่าสนใจเกี่ยวกับธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกงคือ การทำธุรกรรมเหล่านั้นมักเป็นจำนวนเงินเล็กน้อย ซึ่งเป็นเรื่องที่น่าประหลาดใจเพราะมิจฉาชีพไม่ได้เป็นผู้จ่ายเงินสำหรับสินค้าที่ตนเองซื้อ ในสหรัฐอเมริกา ข้อมูลของ Stripe แสดงให้เห็นว่ายอดเงินของธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกงนั้นมีจำนวนสูงกว่าธุรกรรมทั่วไปเพียงเล็กน้อยเท่านั้น แต่ในประเทศอื่นๆ หลายประเทศ ธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกงมียอดเงินสูงกว่าการทำธุรกรรมปกติเป็นอย่างมาก ซึ่งโดยทั่วไปมีจำนวนสูงกว่าถึง 2 เท่า นอกจากนี้ในบางประเทศยังสูงกว่าธุรกรรมปกติถึง 5 หรือ 10 เท่า

หมายเหตุ: ในทุกประเทศ การฉ้อโกงคิดเป็นเปอร์เซ็นต์จำนวนเล็กน้อยมากของธุรกรรมโดยรวม แผนภูมิด้านล่างนี้ได้รับการปรับให้เป็นมาตรฐานเพื่อจุดประสงค์ด้านการเปรียบเทียบ โดยเป็นข้อมูลตลอดปี 2016 เท่านั้น

Distribution of transaction amount in Australia
chart5FraudulentNon-fraudulentTransaction amount ($)Likelihood
Distribution of transaction amount in Finland
chart6FraudulentNon-fraudulentTransaction amount (€)Likelihood
Distribution of transaction amount in France
chart7FraudulentNon-fraudulentTransaction amount (€)Likelihood
Distribution of transaction amount in Germany
chart8FraudulentNon-fraudulentTransaction amount (€)Likelihood
Distribution of transaction amount in Italy
chart9FraudulentNon-fraudulentTransaction amount (€)Likelihood
Distribution of transaction amount in Japan
chart10FraudulentNon-fraudulentTransaction amount (¥)Likelihood
Distribution of transaction amount in Netherlands
chart11FraudulentNon-fraudulentTransaction amount (€)Likelihood
Distribution of transaction amount in Norway
chart12FraudulentNon-fraudulentTransaction amount (kr)Likelihood
Distribution of transaction amount in Singapore
chart13FraudulentNon-fraudulentTransaction amount (S$)Likelihood
Distribution of transaction amount in Spain
chart14FraudulentNon-fraudulentTransaction amount (€)Likelihood
Distribution of transaction amount in Sweden
chart15FraudulentNon-fraudulentTransaction amount (kr)Likelihood
Distribution of transaction amount in U.K.
chart16FraudulentNon-fraudulentTransaction amount (£)Likelihood
Distribution of transaction amount in United States
chart17FraudulentNon-fraudulentTransaction amount ($)Likelihood

มิจฉาชีพจะแสดงออกถึงพฤติกรรมเฉพาะมากขึ้นหากพิจารณาเกี่ยวกับสถานที่และจำนวนครั้งที่ซื้อของ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการซื้อสินค้าซ้ำโดยใช้บัตรใบเดิมที่ขโมยมา การฉ้อโกงโดยใช้บัตรใบเดียวกันซ้ำๆ นั้นเป็นเรื่องที่เกิดขึ้นบ่อย กล่าวคือมากกว่า 40% ของบัตรที่ถูกขโมยถูกนำไปใช้ทำธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกงมากกว่า 1 รายการ

ประการแรก มิจฉาชีพมักซื้อสินค้าจากผู้ค้าคนเดียวกันกลายครั้ง แทนที่จะซื้อสินค้าจากหลายๆ ร้าน ตัวอย่างเช่น บัตรที่มีการเรียกเก็บเงินเป็นการฉ้อโกง 4 รายการมักจะทำการชำระเงินทั้งหมดกับผู้ค้าคนเดียวกัน ขณะที่การเรียกเก็บเงินปกติ 4 รายการมักชำระเงินกระจายกันไปหลายๆ ธุรกิจโดยเฉลี่ย 2 แห่ง ประการที่ 2 มิจฉาชีพจะซื้อสินค้าซ้ำหลายๆ ครั้งอย่างรวดเร็วกว่าการทำธุรกรรมทั่วไป ซึ่งจริงๆ แล้วการชำระเงินต่อเนื่องเหล่านี้เกิดขึ้นอย่างรวดเร็วมากกว่าผู้ถือบัตรจริงถึง 10 เท่า

รูปแบบการซื้อด้วย "ความเร็วสูง" กับผู้ค้ารายเดียวที่เห็นได้ชัดนี้ขัดแย้งกับแนวคิดที่ว่ามิจฉาชีพพยายามดำเนินการให้กลมกลืนกับรูปแบบธุรกรรมปกติของเจ้าของบัตร บทเรียนสำหรับธุรกิจจากเรื่องนี้คือ ควรระมัดระวังการทำธุรกรรมแบบฉับพลันจำนวนมากที่มาจากบัตรเครดิตใบเดียวกัน ถึงแม้ว่าจะไม่ควรบล็อกการทำธุรกรรมปกติด้วยกฎแบบรวมก็ตาม

Buying from the same merchant
chart18FraudulentNon-fraudulent0246810Number Transactions on Given Card11.522.5Number of distinct merchants
Distribution of time interval between transactions
chart19 Fraudulent Non-fraudulent Time Interval between TransactionsLikelihood

พฤติกรรมของมิจฉาชีพจำแนกตามธุรกิจ

ข้อมูลของ Stripe ยังระบุอีกด้วยว่ามิจฉาชีพพุ่งเป้าไปที่ธุรกิจบางประเภท และรูปแบบของพฤติกรรมก็แสดงให้เห็นว่าการกลัวถูกจับเป็นแรงกระตุ้นให้ทำพฤติกรรมดังกล่าวมากยิ่งขึ้น ไม่ใช่ความต้องการที่จะทำให้กลมกลืนกับธุรกรรมปกติในใบแจ้งยอดบัญชีของเจ้าของบัตรแต่อย่างใด ความท้าทายสำคัญของมิจฉาชีพออนไลน์คือการส่งของ การส่งสินค้าที่จับต้องได้ไปยังบ้านหรือสำนักงานที่เชื่อมโยงกับมิจฉาชีพ หรือใครก็ตามในเครือข่ายสังคมของมิจฉาชีพเหล่านี้เป็นการสร้างความเสี่ยงอย่างชัดเจน

เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาเหล่านี้ มิจฉาชีพจึงมักซื้อผลิตภัณฑ์ที่ไม่จำเป็นต้องมีการจัดส่ง หรือผลิตภัณฑ์ที่จัดส่งเป็นประจำไปยังสถานที่ต่างๆ ที่ไม่เชื่อมโยงกับผู้ซื้อ มีบริการมากมายที่ไม่จำเป็นต้องมีการจัดส่ง ซึ่งแตกต่างจากสินค้าที่จับต้องได้ แต่บริการที่ตกเป็นเป้ามากที่สุดจะมีการดำเนินการโดยทันทีก่อนที่จะการเรียกเก็บเงินจะถูกตรวจจับและถูกยกเลิก อีกนัยหนึ่งคือบริการตามความต้องการมักเป็นเป้าหมายที่ดึงดูดให้เกิดการฉ้อโกง นอกจากนี้สินค้าอุปโภคบริโภคราคาถูกก็เป็นอีกเป้าหมายที่พบได้บ่อย อาจเป็นเพราะมิจฉาชีพคิดว่าเจ้าหน้าที่ไม่ให้ความสำคัญกับการโจรกรรมของที่มีมูลค่าต่ำก็เป็นได้

บทสรุป

ขณะที่พฤติกรรมของผู้บริโภคและกลการฉ้อโกงยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ธุรกิจต่างๆ ควรตระหนักว่าแนวโน้มระดับโลกเหล่านี้เป็นเพียงแค่ส่วนเล็กน้อยของรูปแบบข้อมูลขนาดใหญ่ที่นำไปใช้เพื่อตรวจจับการฉ้อโกงได้ การป้องกันการฉ้อโกงที่มีประสิทธิภาพควรคำนึงถึงบริบทของธุรกิจที่เฉพาะเจาะจง โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงแก้ไขความท้าทายนี้ได้โดยผสานรวมเอาความแตกต่างเล็กๆ น้อยๆ ของบริบทที่เฉพาะเจาะจงมากมายเข้าด้วยกันเพื่อปฏิเสธรายการธุรกรรมที่น่าสงสัยมากที่สุดเท่านั้น แทนที่จะใช้กฎแบบรวมซึ่งอาจลงท้ายด้วยการบล็อกธุรกรรมที่ดีได้ง่ายๆ ทั้งนี้ผู้ค้าควรทำงานร่วมกับผู้ประมวลผลการชำระเงินโดยใช้แมชชีนเลิร์นนิงและเทคโนโลยีอื่นๆ เพื่อปรับข้อดี-ข้อเสียที่ซับซ้อนระหว่างการหยุดการฉ้อโกงและการเพิ่มความสามารถในการทำกำไรให้สมดุลกัน

ระเบียบวิธี

เมื่อดำเนินการวิเคราะห์ในรายงาน Stripe ได้ตรวจสอบข้อมูลธุรกรรมจากลูกค้านับแสนรายจาก 25 ประเทศ แผนที่ตามระดับสีที่แสดงอัตราการฉ้อโกงทั่วโลกตามส่วนแบ่งธุรกรรมนี้เป็นข้อมูลของปี 2016 เท่านั้นและไม่รวมประเทศต่างๆ ที่มีจำนวนธุรกรรมต่ำกว่า แผนภูมิการฉ้อโกงที่แสดงตามวันที่ของเดือนเป็นข้อมูลรวมของปี 2014-2016 จากทุกประเทศที่ Stripe ให้บริการโดยปรับให้เป็นมาตรฐานตามชั่วโมงทำงานของแต่ละเขตเวลา แผนภูมิอัตราการฉ้อโกงตามส่วนแบ่งธุรกรรมตามเวลาและวันเป็นข้อมูลของปี 2016 เท่านั้นและปรับให้เป็นมาตรฐานเพื่อจุดประสงค์ในการเปรียบเทียบกับจำนวนธุรกรรมตามเวลาและวัน แผนภูมิแสดงความถี่ของประเทศเป็นข้อมูลปี 2016 เท่านั้น และการแจกแจงรายการที่เป็นการฉ้อโกงและรายการที่ไม่ใช่การฉ้อโกงได้รับการปรับให้เป็นมาตรฐานเพื่อจุดประสงค์ในการเปรียบเทียบ สุดท้าย ข้อมูลการซื้อจากผู้ค้าคนเดียวกันและการแจกแจงช่วงเวลาระหว่างธุรกรรมเป็นข้อมูลของปี 2016 เท่านั้น

กลับไปที่คู่มือ
You’re viewing our website for Cyprus, but it looks like you’re in the United States.