การฉ้อโกงได้กลายเป็นค่าใช้จ่ายของการทำธุรกิจออนไลน์ ในปี 2025 บริษัททั่วโลกสูญเสียรายรับเฉลี่ย 7.7% ต่อปีไปกับการฉ้อโกง และตัวเลขนี้ยังคงเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ เนื่องจากระบบการชำระเงิน บัญชี และการปฏิสัมพันธ์กับลูกค้าเปลี่ยนไปสู่ระบบดิจิทัลอย่างเต็มรูปแบบ

ด้านล่างนี้ เราจะอธิบายว่าการฉ้อโกงทางการเงินในปัจจุบันมีลักษณะอย่างไร ประเภทของการฉ้อโกงที่ธุรกิจต่างๆ มักเผชิญ และกลยุทธ์การป้องกันการฉ้อโกงที่ช่วยให้องค์กรคุ้มครองรายรับ รักษาความไว้วางใจจากลูกค้า และขยายธุรกิจได้อย่างปลอดภัย

เนื้อหาหลักในบทความ

• กลยุทธ์การป้องกันการฉ้อโกงมีอะไรบ้าง
  
• การฉ้อโกงประเภทใดบ้างที่ธุรกิจมักเผชิญ
  
• การฉ้อโกงส่งผลกระทบต่อรายรับ การดำเนินงาน และความไว้วางใจจากลูกค้าได้อย่างไร
  
• ระบบตรวจจับการฉ้อโกงมีหลักการทำงานอย่างไรในแบบเรียลไทม์
  
• แมชชีนเลิร์นนิงช่วยระบุธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกงได้อย่างไร
  
• เหตุใดการยืนยันตัวตนลูกค้าจึงมีความสำคัญต่อการป้องกันการฉ้อโกง
  
• ธุรกิจต่างๆ จะสร้างกลยุทธ์ด้านการป้องกันการฉ้อโกงที่สามารถขยายขนาดได้อย่างไร
  
• Stripe Radar ช่วยอะไรได้บ้าง
  

กลยุทธ์การป้องกันการฉ้อโกงมีอะไรบ้าง

กลยุทธ์การป้องกันการฉ้อโกงเป็นแนวทางแบบหลายชั้นที่ใช้เพื่อรับมือกับการฉ้อโกงทางการเงิน ซึ่งหมายถึงความพยายามโดยเจตนาที่จะเคลื่อนย้ายเงิน มูลค่า หรือการเข้าถึงโดยใช้การหลอกลวง การฉ้อโกงนั้นไม่ค่อยปรากฏในรูปแบบของธุรกรรมที่น่าสงสัยเพียงครั้งเดียว

กลุ่มมิจฉาชีพสมัยใหม่ใช้สคริปต์และบอทในการทดสอบบัตรเครดิตที่ขโมยมาหลายพันใบภายในไม่กี่นาที สร้างบัญชีปลอมจำนวนมาก หรือตรวจสอบจุดอ่อนในขั้นตอนการชำระเงินและการเข้าสู่ระบบ เทคโนโลยีเดียวกันกับที่ช่วยให้ธุรกิจเติบโตเร็วขึ้นอย่างอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมแอปพลิเคชัน (API), ระบบอัตโนมัติ และระบบการชำระเงินระหว่างประเทศก็เพิ่มโอกาสในการฉ้อโกงเช่นกัน การฉ้อโกงเป็นแรงกดดันอย่างต่อเนื่องต่อธุรกิจ

การฉ้อโกงประเภทใดบ้างที่ธุรกิจมักเผชิญ

การฉ้อโกงมีอยู่หลายรูปแบบ ธุรกิจต่างๆ มักเผชิญกับกลโกงหลากหลายวิธีที่แตกต่างกันไปตามอุตสาหกรรม ภูมิศาสตร์ และพฤติกรรมของลูกค้า

ต่อไปนี้คือเทคนิคในการกระทำผิดหลักๆ

• การฉ้อโกงบัตรชำระเงิน: วิธีการนี้เป็นการซื้อสินค้าโดยไม่ได้รับอนุญาตโดยใช้รายละเอียดของบัตรที่ขโมยมา โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่ไม่มีบัตรอยู่กับตัว ธุรกิจจะสูญเสียยอดขาย สินค้า หรือบริการ และต้องจ่ายค่าธรรมเนียมการดึงเงินคืนและค่าธรรมเนียมการดำเนินการเมื่อมีการโต้แย้งธุรกรรม

• การเข้ายึดบัญชี (ATO): การฉ้อโกงโดยการเข้ายึดบัญชีเกี่ยวข้องกับผู้ไม่ประสงค์ดีที่เข้าถึงบัญชีลูกค้าที่เป็นลูกค้าจริงโดยใช้ข้อมูลประจำตัวที่ถูกขโมย ฟิชชิ่ง หรือมัลแวร์ เมื่อเข้าไปในบัญชีดังกล่าวได้แล้ว ผู้ไม่ประสงค์ดีสามารถซื้อสินค้า โอนเงิน เปลี่ยนรายละเอียดบัญชี หรือล็อกไม่ให้ผู้ใช้ตัวจริงเข้าใช้งานได้

• ฟิชชิ่งและวิศวกรรมสังคม: วิธีการเหล่านี้รวมถึงข้อความหลอกลวงที่ชักจูงลูกค้าหรือพนักงานให้เปิดเผยข้อมูลประจำตัว รหัสตรวจสอบยืนยัน หรือเงิน การโจมตีจะประสบความสำเร็จโดยใช้ประโยชน์จากความไว้วางใจ ความเร่งด่วน หรืออำนาจ มากกว่าจุดอ่อนทางเทคนิค

• การฉ้อโกงจากฝั่งเดียวกัน: ลูกค้าที่เป็นลูกค้าจริงโต้แย้งธุรกรรมที่ดำเนินการจริง และมักอ้างว่าตนไม่ได้เป็นผู้ใช้จ่ายยอดนั้นๆ หรือไม่พอใจกับสินค้า การฉ้อโกงจากฝั่งเดียวกันเป็นสาเหตุทั่วไปของการดึงเงินคืน และเป็นหนึ่งในกรณีที่ยากที่สุดที่จะแยกแยะได้

• การฉ้อโกงด้วยข้อมูลระบุตัวตน: บุคคลใดบุคคลหนึ่งนำข้อมูลส่วนตัวที่ขโมยมาไปใช้เปิดบัญชี เข้าถึงบริการ หรือกรอกให้ผ่านการตรวจสอบยืนยันตัวตน ซึ่งมีตั้งแต่การขโมยข้อมูลส่วนบุคคลอย่างง่ายๆ ไปจนถึงการใช้ข้อมูลจริงในทางที่ผิดอย่างเป็นระบบ

• การฉ้อโกงโดยใช้ข้อมูลระบุตัวตนปลอม: ข้อมูลระบุตัวตนปลอมถูกสร้างขึ้นจากการผสมผสานข้อมูลจริงเข้ากับข้อมูลที่สร้างขึ้น ข้อมูลระบุตัวตนเหล่านี้สามารถใช้เพื่อผ่านการตรวจสอบขั้นพื้นฐานและยังใช้งานได้เป็นเวลานานก่อนที่จะเห็นความเสียหาย

• การฉ้อโกงโดยบุคคลภายใน: นายจ้างหรือพาร์ทเนอร์ใช้สิทธิ์การเข้าถึงโดยมิชอบ รวมถึงการบิดเบือนทางการเงิน การขโมยข้อมูล หรือการหลบหลีกการควบคุมภายใน

การฉ้อโกงส่งผลกระทบต่อรายรับ การดำเนินงาน และความไว้วางใจจากลูกค้าได้อย่างไร

การฉ้อโกงมักไม่จำกัดอยู่แค่ในที่ใดที่หนึ่ง เมื่อเกิดการฉ้อโกงในธุรกิจแล้ว ผลกระทบจะแพร่กระจายไปทั่วทั้งทีม ประสบการณ์ของลูกค้า และการเติบโตในระยะยาว ผลกระทบเหล่านี้อาจดำเนินต่อไปโดยไม่มีได้รับการตรวจสอบเป็นระยะเวลานาน เนื่องจากอาจใช้เวลานานถึง 12 เดือนกว่าจะตรวจพบกรณีการฉ้อโกงหลายๆ กรณี

ต่อไปนี้คือสิ่งที่ธุรกิจมองหา

• การสูญเสียรายรับโดยตรง: ธุรกรรมที่มีการโต้แย้งการชำระเงินแต่ละรายการมักมีค่าใช้จ่ายมากกว่ามูลค่าที่แท้จริงมาก เมื่อรวมค่าธรรมเนียม ค่าปรับ และค่าใช้จ่ายในการดำเนินการแล้ว

• ต้นทุนทางธุรกิจที่เพิ่มสูงขึ้น: การตรวจสอบด้วยตนเอง การจัดการการโต้แย้งการชำระเงิน และการให้การสนับสนุนลูกค้าต้องใช้เวลาและทรัพยากรที่ไม่สามารถขยายตัวตามปริมาณธุรกรรมที่เพิ่มขึ้นได้

• ปัญหาทางการชำระเงินที่เพิ่มขึ้น: เมื่อการฉ้อโกงเพิ่มขึ้น ธุรกิจมักจะเพิ่มความเข้มงวดในการควบคุมและการจัดการความเสี่ยงขึ้น หากการควบคุมเหล่านั้นกว้างเกินไป ธุรกรรมที่ดำเนินการจริงอาจได้รับการปฏิเสธการชำระเงิน ซึ่งนำไปสู่การละทิ้งรถเข็นและการสูญเสียรายรับจากผลลัพธ์ที่ผิดพลาด

• ความเชื่อมั่นจากลูกค้าค่อยๆ ลดลง: โดยทั่วไปแล้ว ลูกค้าคาดหวังว่าเงินและข้อมูลของตนเองจะปลอดภัย เหตุการณ์ด้านการฉ้อโกง การยึดบัญชี หรือความล้มเหลวในการตรวจสอบยืนยันซ้ำๆ จะบั่นทอนความเชื่อมั่นอย่างรวดเร็ว

• อัตราการเลิกใช้บริการสูงขึ้น: ลูกค้าที่ได้รับผลกระทบจากการฉ้อโกงหรือถูกบล็อกอย่างไม่ถูกต้องมีแนวโน้มที่จะเลิกใช้บริการอย่างถาวร แม้ว่าจะได้รับประสบการณ์ที่ไม่ดีเพียงครั้งเดียวก็ตาม

• ความเสี่ยงด้านกฎระเบียบและพาร์ทเนอร์: ปัญหาด้านการฉ้อโกงที่เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องอาจกระตุ้นให้หน่วยงานกำกับดูแล เครือข่ายการชำระเงิน และพาร์ทเนอร์ทางธนาคารจับตามองบริษัทอย่างเข้มงวด ในกรณีร้ายแรง อาจนำไปสู่การปรับ การตรวจสอบที่เข้มงวดขึ้น หรือข้อจำกัดในการดำเนินการ

ระบบตรวจจับการฉ้อโกงมีหลักการทำงานอย่างไรในแบบเรียลไทม์

การตรวจจับการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์ได้รับการออกแบบมาเพื่อหยุดยั้งการฉ้อโกงก่อนที่จะโอนย้ายเงินออกไป โดยไม่เข้าไปขัดขวางลูกค้าที่เป็นลูกค้าจริง ระบบนี้อาศัยการตัดสินใจที่รวดเร็วแม้จะมีข้อมูลไม่ครบถ้วน

วิธีการทำงานมีดังนี้

• การรวบรวมสัญญาณ: เมื่อมีการทำธุรกรรมหรือการดำเนินการเกี่ยวกับบัญชี ระบบจะรวบรวมข้อมูลบริบทต่างๆ รวมถึงรายละเอียดของอุปกรณ์, ข้อมูลโปรโตคอลอินเทอร์เน็ต (IP) และตำแหน่งที่ตั้ง, ประวัติการทำธุรกรรม, รูปแบบเวลา และเบาะแสเชิงพฤติกรรม

• การประเมินความเสี่ยง: ระบบจะวิเคราะห์สัญญาณเหล่านั้นเทียบกับรูปแบบการฉ้อโกงที่รู้อยู่แล้วและพฤติกรรมของลูกค้าที่คาดการณ์ไว้เพื่อประเมินความเสี่ยงของกิจกรรมนั้นๆ

• การตัดสินใจทันที: ระบบจะอนุมัติ บล็อก หรือขอตรวจสอบยืนยันเพิ่มเติมภายในไม่กี่มิลลิวินาที โดยพิจารณาจากระดับความเสี่ยง

• เกณฑ์แบบไดนามิก: ระดับความเสี่ยงที่ยอมรับได้จะแตกต่างกันไปตามขนาดของธุรกรรม ประวัติลูกค้า ภูมิภาค และผลิตภัณฑ์ เกณฑ์ที่ปรับตัวได้นี้จะช่วยป้องกันไม่ให้มีการแก้ไขมากเกินไปและการปฏิเสธผู้ใช้ที่มีประสิทธิภาพ

• วงจรแบบป้อนกลับ: ระบบเรียนรู้จากกรณีการฉ้อโกงที่ได้รับการยืนยัน การดึงเงินคืน และการโต้แย้งการชำระเงิน ซึ่งจะช่วยปรับปรุงการตัดสินใจในอนาคตเมื่อรูปแบบการฉ้อโกงเปลี่ยนแปลงไป

• การกำกับดูแลโดยพนักงาน: ทีมต่อต้านการฉ้อโกงจะมุ่งเน้นไปยังกรณีพิเศษ การสืบสวน และการปรับกลยุทธ์ มากกว่าการตรวจสอบทุกๆ ธุรกรรม

แมชชีนเลิร์นนิงช่วยระบุธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกงได้อย่างไร

แมชชีนเลิร์นนิงช่วยเสริมความแข็งแกร่งให้กับการป้องกันการฉ้อโกงโดยช่วยระบุรูปแบบที่ซับซ้อนเกินกว่าจะใช้กฎตายตัวได้ โมเดลจะประเมินสัญญาณหลายพันรายการพร้อมกัน ตั้งแต่พฤติกรรมและคุณลักษณะของอุปกรณ์ ไปจนถึงจังหวะเวลาในการทำธุรกรรมและผลลัพธ์ในอดีต ทุกกรณีการฉ้อโกงที่ได้รับการยืนยัน การโต้แย้งการชำระเงิน หรือธุรกรรมที่ดำเนินการจริงจะช่วยเพิ่มความสามารถของแบบจำลองในการแยกแยะพฤติกรรมเสี่ยงออกจากกิจกรรมของลูกค้า โมเดลที่ได้รับการฝึกแล้วจะให้คะแนนความเสี่ยงแบบเรียลไทม์ในเวลาเพียงไม่กี่มิลลิวินาที แม้จะมีปริมาณธุรกรรมจำนวนมหาศาลก็ตาม

แมชชีนเลิร์นนิงเรียนรู้รูปแบบจากพฤติกรรมจริงในวงกว้าง แล้วปรับตัวตามการเปลี่ยนแปลงของโมเดลเหล่านั้น เมื่ออาชญากรเปลี่ยนกลยุทธ์ โมเดลจะเรียนรู้จากข้อมูลใหม่แทนที่จะพึ่งพาข้อสมมติฐานที่ตายตัว การเข้าใจความแตกต่างเล็กน้อยและบริบททำให้แมชชีนเลิร์นนิงอนุมัติธุรกรรมที่กฎง่ายๆ อาจบล็อกโดยไม่จำเป็นได้

การเข้ามามีส่วนร่วมโดยพนักงานเป็นสิ่งจำเป็น แมชชีนเลิร์นนิงจะช่วยระบุความเสี่ยง จากนั้นทีมต่อต้านการฉ้อโกงจะใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นเพื่อกำหนดนโยบาย ตรวจสอบความผิดปกติ และตอบสนองต่อภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่

เหตุใดการยืนยันตัวตนลูกค้าจึงมีความสำคัญต่อการป้องกันการฉ้อโกง

โดยทั่วไปแล้ว ผู้กระทำการฉ้อโกงมักประสบความสำเร็จด้วยการแอบอ้างเป็นบุคคลอื่น การยืนยันตัวตนที่เข้มงวดจะช่วยหยุดยั้งการแอบอ้างนั้นได้ตั้งแต่เนิ่นๆ

ต่อไปนี้คือวิธีที่การยืนยันตัวตนลูกค้าช่วยปิดช่องโหว่นั้น

• ไม่ให้เกิดการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต: การยืนยันตัวตนจะบล็อกผู้กระทำการฉ้อโกง แม้ว่าจะมีการกระทำการเชิงฉ้อโกงกับข้อมูลประจำตัวก็ตาม

• ลดความเสี่ยงจากการฉ้อโกงการชำระเงิน: การตรวจสอบยืนยันหลายขั้นตอนระหว่างการชำระเงินทำให้ข้อมูลการชำระเงินที่ขโมยมามีประโยชน์น้อยลงมาก

• การคุ้มครองบัญชี: ข้อกำหนดเรื่องหลักฐานการครอบครองหรือข้อมูลประจำตัวลูกค้าจะเพิ่มค่าใช้จ่ายในการใช้บัญชีในทางที่ผิด

หลายๆ ภูมิภาคกำหนดให้มีการตรวจสอบยืนยันลูกค้าอย่างเข้มงวดมากขึ้นเมื่อทำธุรกรรมหรือดำเนินการบัญชีบางประเภท การตรวจสอบยืนยันตัวตนที่ชัดเจนและออกแบบมาเป็นอย่างดีจะช่วยให้ลูกค้ามั่นใจได้ว่าบัญชีและการชำระเงินของตนได้รับการคุ้มครองอย่างมีประสิทธิภาพ

ธุรกิจต่างๆ จะสร้างกลยุทธ์ด้านการป้องกันการฉ้อโกงที่สามารถขยายขนาดได้อย่างไร

การป้องกันการฉ้อโกงจะได้ผลในระยะยาวก็ต่อเมื่อมีการขยายขนาดให้สอดคล้องกับการเติบโตของธุรกิจ ซึ่งต้องใช้ระบบที่ออกแบบมาเพื่อรองรับการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดบางส่วนมีดังนี้

• คิดให้เป็นระบบ ไม่ใช่คิดเป็นเครื่องมือ: การป้องกันที่มีประสิทธิภาพต้องเชื่อมต่อการตรวจจับการฉ้อโกง การยืนยันตัวตน การตรวจสอบ และการตอบสนองเข้าด้วยกัน โซลูชันเฉพาะจุดที่แยกส่วนจะล้มเหลวเมื่อมีความซับซ้อนมากขึ้น

• ใช้การป้องกันหลายชั้นตลอดเส้นทางของลูกค้า: ความเสี่ยงแตกต่างกันไปในแต่ละขั้นตอน ตั้งแต่การสร้างบัญชี การเข้าสู่ระบบ การชำระเงิน ไปจนถึงหลังการทำธุรกรรม การควบคุมหลายชั้นจะช่วยป้องกันจุดอ่อนเกิดจากจุดจุดเดียว

• ตั้งค่าเริ่มต้นให้เป็นระบบอัตโนมัติและให้พนักงานเข้ามามีส่วนร่วมอย่างมีกลยุทธ์: ระบบอัตโนมัติจะจัดการการตัดสินใจส่วนใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว ทว่าความเชี่ยวชาญของพนักงานจะสงวนไว้สำหรับกรณีพิเศษ การสืบสวน และการปรับปรุงกลยุทธ์

• ปิดช่องว่างที่มีเสมอ: ควรนำผลลัพธ์ต่างๆ เช่น ความสูญเสียจากการฉ้อโกง การตรวจจับที่ผิดพลาด และการโต้แย้งการชำระเงินจากลูกค้ามาพิจารณาในการตัดสินใจในอนาคตอย่างต่อเนื่อง

• สร้างสมดุลระหว่างการรักษาความปลอดภัยและประสบการณ์: โปรแกรมที่ปรับขนาดได้จะวัดการลดการฉ้อโกงและคอนเวอร์ชันไปพร้อมกัน ไม่ใช่แยกจากกัน

• ออกแบบเพื่อรองรับการเปลี่ยนแปลง: กลยุทธ์ที่แข็งแกร่งที่สุดจะตั้งสมมติฐานว่ากลยุทธ์ในการฉ้อโกงจะเปลี่ยนแปลงไป และสร้างขั้นตอนเพื่อทดสอบ ปรับปรุง และใช้งานการอัปเดตโดยไม่ก่อให้เกิดการหยุดชะงัก

• ตรวจสอบให้แน่ใจว่าทีมมีตัวชี้วัดร่วมกัน: การกำหนดผู้รับผิดชอบที่ชัดเจนและเป้าหมายร่วมกันจะช่วยให้ทีมตอบสนองได้เร็วขึ้นและหลีกเลี่ยงการทำงานที่ขัดแย้งกัน

Stripe Radar ช่วยอะไรได้บ้าง

Stripe Radar ใช้โมเดล AI ในการตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง โดยฝึกด้วยข้อมูลจากเครือข่ายทั่วโลกของ Stripe โมเดลเหล่านี้จะได้รับการอัปเดตอย่างต่อเนื่องตามแนวโน้มการฉ้อโกงล่าสุด เพื่อปกป้องธุรกิจของคุณเมื่อการฉ้อโกงพัฒนา

Stripe ยังมี Radar for Fraud Teams ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้เพิ่มกฎที่กำหนดเองเพื่อจัดการกับสถานการณ์การฉ้อโกงเฉพาะสำหรับธุรกิจของตนและเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการฉ้อโกงที่ล้ำสมัย

Radar สามารถช่วยธุรกิจของคุณได้ดังนี้

• ป้องกันการสูญเสียจากการฉ้อโกง: Stripe ประมวลผลการชำระเงินมากกว่า 1 ล้านล้านดอลลาร์ต่อปี ปริมาณที่มากเช่นนี้ช่วยให้ Radar ตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกงได้อย่างแม่นยำ ซึ่งช่วยประหยัดเงินให้คุณ

• เพิ่มรายรับ: โมเดล AI ของ Radar ได้รับการฝึกฝนจากข้อมูลการโต้แย้งการชำระเงินที่เกิดขึ้นจริง ข้อมูลลูกค้า ข้อมูลการเรียกดู และอื่นๆ ซึ่งทำให้ Radar สามารถค้นหาธุรกรรมที่มีความเสี่ยงและลดการตรวจพบที่ผิดพลาดได้ ซึ่งส่งผลให้คุณมีรายรับเพิ่มขึ้น

• ประหยัดเวลา: Radar ถูกสร้างขึ้นใน Stripe และไม่ต้องใช้โค้ดในการตั้งค่า คุณยังสามารถติดตามตรวจสอบประสิทธิภาพในการจัดการการฉ้อโกง เขียนกฎ และอื่นๆ อีกมากมายได้ในแพลตฟอร์มเดียว ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Stripe Radar หรือเริ่มใช้งานเลยวันนี้