เมื่อปริมาณธุรกรรมออนไลน์เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ การซื้อที่ถูกต้องซึ่งถูกปฏิเสธด้วยความผิดพลาดก็มีจำนวนเพิ่มขึ้นเช่นกัน นอกจากการสูญเสียรายได้แล้ว "การปฏิเสธอันเป็นเท็จ" ยังอาจทําลายความเชื่อมั่นของลูกค้าและลดความภักดีต่อแบรนด์ เนื่องจากลูกค้าที่ไม่พอใจมีแนวโน้มที่จะละทิ้งรถเข็นและหันไปใช้บริการของคู่แข่ง

ธุรกิจต่างๆ ต้องปรับกลยุทธ์การป้องกันการฉ้อโกงให้มีความสมดุล และมอบประสบการณ์การช็อปปิ้งที่รวดเร็วและสะดวกสบายให้แก่ลูกค้า แต่ก่อนอื่นธุรกิจต้องเข้าใจถึงสาเหตุที่ทําให้เกิดการปฏิเสธอันเป็นเท็จก่อน จึงจะใช้กลยุทธ์เพื่อลดปัญหาเหล่านี้ได้

ด้านล่างนี้เราจะตรวจสอบแง่มุมที่สําคัญของการปฏิเสธอันเป็นเท็จ สิ่งนี้คืออะไร ทําไมจึงเกิดเหตุการณ์เช่นนี้ สาเหตุที่เกิด และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการป้องกันปัญหา โดยไม่ให้ส่งผลประสบการณ์การทําธุรกรรมที่ง่ายดายและปลอดภัยสําหรับลูกค้า ต่อไปนี้คือสิ่งที่คุณต้องรู้

บทความนี้ให้ข้อมูลอะไรบ้าง

• การปฏิเสธอันเป็นเท็จคืออะไร
  
• เหตุใดจึงมีการปฏิเสธอันเป็นเท็จ
  
• วิธีป้องกันการปฏิเสธอันเป็นเท็จ
  
• Stripe ป้องกันการปฏิเสธอันเป็นเท็จได้อย่างไร
  

การปฏิเสธอันเป็นเท็จคืออะไร

การปฏิเสธอันเป็นเท็จ หรือที่เรียกว่า "ผลบวกลวง" จะเกิดขึ้นเมื่อธุรกรรมที่ถูกต้องถูกปฏิเสธโดยธนาคารหรือผู้ประมวลผลการชำระเงิน

เหตุใดจึงมีการปฏิเสธอันเป็นเท็จ

การปฏิเสธอันเป็นเท็จมักจะเกิดขึ้นเนื่องจากระบบและอัลกอริธึมทำการตรวจจับและป้องกันกิจกรรมการฉ้อโกง แม้ว่าระบบเหล่านี้จะออกแบบมาเพื่อปกป้องทั้งลูกค้าและสถาบันการเงิน แต่บางครั้งก็อาจระมัดระวังมากเกินไปหรือตรวจจับด้วยความผิดพลาด ซึ่งนำไปสู่การปฏิเสธธุรกรรมที่ถูกต้อง

การทําความเข้าใจสาเหตุของการปฏิเสธอันเป็นเท็จสามารถช่วยให้ลูกค้าและธุรกิจต่างๆ ใช้มาตรการป้องกันและจัดการเหตุการณ์ดังกล่าวได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ต่อไปนี้เป็นสาเหตุที่พบได้บ่อยที่ทําให้การปฏิเสธอันเป็นเท็จเกิดขึ้น

• รูปแบบการใช้จ่ายที่ผิดปกติ
  ธนาคารและบริษัทบัตรเครดิตใช้วิธีมาตรฐานในการตรวจสอบรูปแบบการใช้จ่ายของลูกค้า หากธุรกรรมไม่สอดคล้องกับพฤติกรรมการใช้จ่ายที่ผ่านมา เช่น การซื้อสินค้าจํานวนมากผิดปกติหรือทำธุรกรรมติดต่อกันหลายรายการ ระบบตรวจสอบเหล่านี้อาจระบุว่าอาจเป็นการฉ้อโกง แม้มาตรการนี้จะป้องกันการฉ้อโกงได้ แต่บางครั้งก็อาจรายงานธุรกรรมที่ดําเนินการอย่างถูกต้อง

• ข้อผิดพลาดทางเทคนิค
  การประมวลผลธุรกรรมนั้นเกี่ยวข้องกับระบบและเครือข่ายที่ซับซ้อน ซึ่งบางครั้งก็อาจเกิดข้อผิดพลาดทางเทคนิค ความล่าช้าของเครือข่าย หรือข้อผิดพลาดในการสื่อสารระหว่างระบบต่างๆ จึงส่งผลให้ธุรกรรมถูกปฏิเสธ เหตุการณ์นี้อาจเกิดขึ้นได้ แม้ว่าจะไม่มีสิ่งใดที่น่าสงสัยหรือผิดปกติเกี่ยวกับธุรกรรมนั้นๆ

• เกินขีดจํากัด
  สถาบันการเงินมักจะกําหนดวงเงินรายวันหรือวงเงินธุรกรรมในบัญชีไว้เพื่อลดการสูญเสียที่อาจเกิดขึ้นจากการฉ้อโกง หากลูกค้าพยายามซื้อสินค้าหรือบริการเกินขีดจํากัดที่กําหนดไว้ล่วงหน้า ธุรกรรมก็อาจถูกปฏิเสธ แม้ขีดจํากัดดังกล่าวจะเป็นมาตรการป้องกันการฉ้อโกงที่เป็นประโยชน์ แต่ก็สามารถสร้างความไม่พอใจแก่ลูกค้าที่ต้องการทําการซื้อมูลค่าสูงจริงๆ ได้

• ข้อมูลไม่ถูกต้อง
  ระหว่างการทําธุรกรรม ข้อมูลของลูกค้า เช่น ที่อยู่สําหรับการเรียกเก็บเงิน รหัสความปลอดภัยของบัตร และวันหมดอายุ จะต้องได้รับการยืนยัน หากข้อมูลนี้ไม่ตรงกันกับข้อมูลธนาคารที่บันทึกไว้ในระบบ ระบบก็อาจปฏิเสธธุรกรรมดังกล่าว นี่เป็นมาตรการรักษาความปลอดภัยที่ใช้กันทั่วไปเพื่อให้มั่นใจว่าบุคคลที่ทําธุรกรรมนั้นเป็นเจ้าของบัตรที่ชอบด้วยกฎหมายจริงๆ

• เทคนิคการอนุมัติที่ล้าสมัย
  ผู้ประมวลผลการชําระเงินบางรายอาจใช้อัลกอริทึมตรวจจับการฉ้อโกงที่ล้าสมัย เมื่อวิธีการฉ้อโกงเปลี่ยนแปลงไป อัลกอริทึมก็จะต้องได้รับการออกแบบให้ตรวจจับการฉ้อโกงนั้นได้ด้วย ระบบที่ไม่อัปเดตอาจไม่สามารถแยกแยะระหว่างกิจกรรมที่ถูกต้องกับกิจกรรมการฉ้อโกงได้ จึงส่งผลให้มีการปฏิเสธการชําระเงินอันเป็นเท็จมากขึ้น

• อัลกอริทึมตรวจจับการฉ้อโกงที่เข้มงวด
  อัลกอริทึมการตรวจจับการฉ้อโกงบางรูปแบบมีความระมัดระวังมากเกินไป โดยจะรายงานธุรกรรมที่ถูกต้องตามกฎหมายซึ่งมีความคล้ายคลึงเพียงเล็กน้อยกับรูปแบบที่อาจเป็นการฉ้อโกง

• การทริกเกอร์ทางภูมิศาสตร์
  ธุรกรรมที่ดําเนินการจากตําแหน่งที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ซึ่งอยู่ห่างจากบ้านหรือภูมิภาคของลูกค้า หรือจากภูมิภาคที่มักเกิดกิจกรรมฉ้อโกงอาจจะเข้าข่ายน่าสงสัย ตัวอย่างเช่น หากลูกค้าในสหรัฐอเมริกาที่ไม่ค่อยเดินทางไปยังต่างประเทศหรือไม่ได้ซื้อสินค้าหรือบริการในประเทศอื่น ก็อาจก่อให้เกิดสัญญาณด้านความปลอดภัย

• บัตรหรือบัญชีที่หมดอายุ
  การใช้บัตรเครดิตที่หมดอายุหรือบัญชีที่ปิดไปแล้วอาจทําให้ธุรกรรมถูกปฏิเสธได้ ลูกค้าอาจไม่ทราบว่าบัตรของตัวเองหมดอายุแล้วหรือมีการเปลี่ยนแปลงสถานะบัญชี จึงทําให้ถูกปฏิเสธเมื่อพยายามทําธุรกรรมที่ถูกต้อง

ทั้งนี้ ลูกค้าสามารถดําเนินการเพื่อป้องกันการปฏิเสธการชําระเงินอันเป็นเท็จได้ ซึ่งรวมถึงการแจ้งธนาคารก่อนดําเนินการซื้อสินค้าจํานวนมากหรือในต่างประเทศ นอกจากนี้ ธุรกิจยังอาจทํางานร่วมกับผู้ประมวลผลการชําระเงินที่ใช้อัลกอริทึมตรวจจับการฉ้อโกงที่มีความซับซ้อนและปรับตัวได้มากขึ้นเพื่อลดโอกาสที่จะเกิดการถูกปฏิเสธอันเป็นเท็จ ด้านล่างนี้เป็นข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการที่ธุรกิจสามารถออกแบบระบบตรวจจับการฉ้อโกงที่ละเอียดอ่อนสูง ซึ่งส่งผลกระทบต่อธุรกรรมที่ถูกต้องน้อยที่สุด

วิธีป้องกันการปฏิเสธอันเป็นเท็จ

ธุรกิจต่างๆ ต้องปรับสมดุลระหว่างการป้องกันการฉ้อโกงกับประสบการณ์ที่ราบรื่นของลูกค้าเพื่อลดโอกาสที่จะเกิดการปฏิเสธอันเป็นเท็จ ต่อไปนี้คือกลยุทธ์หลักๆ และกลยุทธ์ที่ธุรกิจต่างๆ ใช้จัดการกับการปฏิเสธอันเป็นเท็จได้

• ใช้เครื่องมือตรวจจับการฉ้อโกงขั้นสูง
  เปิดใช้งานระบบตรวจจับการฉ้อโกงสมัยใหม่ที่ใช้แมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ ระบบเหล่านี้วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลได้แบบเรียลไทม์ ซึ่งทำให้สามารถแยกแยะระหว่างธุรกรรมที่แท้จริงและธุรกรรมฉ้อโกงได้โดยไม่ก่อให้เกิดการปฏิเสธอันเป็นเท็จที่ไม่จำเป็น

• ปรับแต่งการตั้งค่าการตรวจจับการฉ้อโกง
  ผู้ประมวลผลการชําระเงินหลายรายอนุญาตให้ธุรกิจปรับแต่งการตั้งค่าสำหรับเครื่องมือตรวจจับการฉ้อโกงของตัวเองได้ การปรับการตั้งค่าเหล่านี้ให้ยืดหยุ่นมากขึ้นหรืออิงตามฐานลูกค้าและรูปแบบธุรกรรมของธุรกิจ ก็จะช่วยให้ลดการปฏิเสธอันเป็นเท็จได้

• ใช้งานการตรวจสอบสิทธิ์แบบหลายปัจจัย (MFA)
  ธุรกิจต่างๆ อาจต้องขอรับการยืนยันเพิ่มเติมสําหรับธุรกรรมที่น่าสงสัย แทนที่จะปฏิเสธธุรกรรมนั้นๆ ตัวอย่างเช่น การส่งรหัสผ่านแบบใช้ครั้งเดียวไปยังหมายเลขโทรศัพท์มือถือหรือที่อยู่อีเมลที่ลูกค้าลงทะเบียนของไว้ จะช่วยเพิ่มการรักษาความปลอดภัยอีกชั้นโดยไม่ปฏิเสธธุรกรรมในทันที

• อัปเดตข้อมูลลูกค้าเป็นประจํา
  อัปเดตข้อมูลของลูกค้า เช่น ที่อยู่และหมายเลขโทรศัพท์ ให้เป็นปัจจุบันอยู่เสมอ การทำเช่นนี้จะช่วยให้มั่นใจว่าข้อมูลที่ใช้สําหรับการยืนยันระหว่างธุรกรรมเป็นปัจจุบัน ซึ่งช่วยลดโอกาสที่จะถูกปฏิเสธเนื่องจากข้อมูลไม่ตรงกัน

• ให้ความรู้แก่ลูกค้าเรื่องขีดจํากัดของบัญชี
  แจ้งให้ลูกค้าทราบถึงวงเงินหรือข้อจํากัดในการใช้จ่ายรายวันในบัญชีของตนเอง และให้ความรู้เกี่ยวกับวิธีที่ลูกค้าจะเปลี่ยนแปลงวงเงินเหล่านี้ได้ หากจําเป็น วิธีนี้สามารถป้องกันธุรกรรมที่ถูกต้องไม่ให้ถูกปฏิเสธเนื่องจากเกินขีดจํากัดที่กําหนดไว้ล่วงหน้า

• สร้างรายการอนุญาตสำหรับลูกค้าที่เชื่อถือได้
  หากธุรกิจมีลูกค้าประจำที่เคยมีประวัติทำธุรกรรมอย่างถูกต้อง ก็สามารถสร้างรายการอนุญาตสำหรัลลูกค้าเหล่านี้ได้ ซึ่งหมายความว่าธุรกรรมจากลูกค้าเหล่านี้จะผ่านการตรวจสอบที่เข้มงวดน้อยลง ซึ่งช่วยลดโอกาสที่ลูกค้าจะพบกับการปฏิเสธอันเป็นเท็จ

• วิเคราะห์ข้อมูล
  การวิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรมช่วยให้ธุรกิจสามารถระบุรูปแบบและแนวโน้ม และเข้าใจได้ว่าธุรกรรมรายการใดบ้างที่มีแนวโน้มจะเผชิญกับการปฏิเสธอันเป็นเท็จ จากนั้นคุณก็สามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อปรับแต่งระบบตรวจจับการฉ้อโกงได้อย่างละเอียด

• เปิดรับความคิดเห็นจากลูกค้า
  กระตุ้นให้ลูกค้าแสดงความคิดเห็นหากพบการปฏิเสธอันเป็นเท็จ คําติชมนี้อาจมีคุณค่าในการทําความเข้าใจสาเหตุของการปฏิเสธอันเป็นเท็จ และเพื่อการปรับเปลี่ยนระบบตรวจจับการฉ้อโกงตามที่จําเป็น

• ตรวจตราและตรวจสอบธุรกรรมที่ถูกปฏิเสธ
  ตรวจสอบธุรกรรมที่ถูกปฏิเสธเป็นประจําเพื่อระบุรูปแบบหรือสิ่งที่พบบ่อยในการปฏิเสธอันเป็นเท็จ การทำเช่นนี้จะช่วยปรับมาตรการตรวจจับการฉ้อโกงให้เหมาะสม

สําหรับกลยุทธ์ทั้งหมดนี้ การเลือกผู้ให้บริการประมวลผลการชําระเงินที่เหมาะสมคือกุญแจสําคัญ วิธีที่ผู้ประมวลผลการชําระเงินจัดการกับการปฏิเสธการชําระเงินอันเป็นเท็จอาจส่งผลดีหรือเสียต่อกระบวนการได้

Stripe ป้องกันการปฏิเสธอันเป็นเท็จได้อย่างไร

วิธีการตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกงอันซับซ้อนของ Stripe ช่วยลดการปฏิเสธการชําระเงินอันเป็นเท็จได้ด้วยการใช้แมชชีนเลิร์นนิงร่วมกับการวิเคราะห์ข้อมูล ต่อไปนี้คือคือภาพรวมของวิธีการที่ Stripe พัฒนาระบบการชำระเงินให้ต้านทานการปฏิเสธอันเป็นเท็จให้ได้มากที่สุด

• ชุดข้อมูลขนาดใหญ่
  Stripe ประมวลผลธุรกรรมหลายพันล้านดอลลาร์สหรัฐในแต่ละปี และสร้างชุดข้อมูลจํานวนมากที่อัลกอริทึมของแมชชีนเลิร์นนิงสามารถใช้เพื่อระบุรูปแบบและแนวโน้มได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น อัลกอริทึมของ Stripe วิเคราะห์ข้อมูลนี้เพื่อทําความเข้าใจว่าสิ่งใดถือเป็นธุรกรรมทั่วไปและรายการใดเป็นการฉ้อโกง

• การเรียนรู้และการปรับตัวแบบเรียลไทม์
  โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงของ Stripe สามารถเรียนรู้ได้แบบเรียลไทม์ โดยขณะที่ประมวลผลธุรกรรม โมเดลจะวิเคราะห์ผลลัพธ์และปรับตัวอย่างต่อเนื่อง การปรับตัวแบบเรียลไทม์นี้ช่วยให้โมเดลต่างๆ อัปเดตรูปแบบการฉ้อโกงล่าสุดได้โดยไม่กระทบต่ออัตราการอนุมัติของธุรกรรมที่ถูกต้อง

• การปรับแต่งสําหรับธุรกิจต่างๆ
  Stripe เข้าใจดีว่าธุรกิจมีความหลากหลายและสิ่งที่อาจพิจารณาว่าเป็นธุรกรรมปกติของธุรกิจหนึ่งอาจผิดปกติสําหรับธุรกิจแห่งอื่น ดังนั้นโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงของ Stripe จึงปรับตัวตามรูปแบบการทําธุรกรรมอันเฉพาะเจาะจงของธุรกิจแต่ละราย การปรับแต่งนี้ช่วยลดโอกาสที่ธุรกรรมที่ถูกต้องจะถูกระบุอย่างผิดพลาดว่าเป็นการฉ้อโกงเนื่องจากบรรทัดฐานเฉพาะของอุตสาหกรรม

• ให้คะแนนความเสี่ยง
  Stripe กําหนดคะแนนความเสี่ยงให้กับธุรกรรมแต่ละรายการ ซึ่งแสดงความน่าจะเป็นที่ธุรกรรมจะเป็นการฉ้อโกง จากนั้น ธุรกิจต่างๆ จะใช้คะแนนความเสี่ยงเหล่านี้กําหนดเกณฑ์ของตัวเองได้ว่าธุรกรรมควรถูกปฏิเสธโดยอัตโนมัติหรือต้องมีการตรวจสอบโดยเจ้าหน้าที่ การทำเช่นนี้จะช่วยให้ธุรกิจมีอํานาจควบคุมและความยืดหยุ่นในการจัดการการป้องกันการฉ้อโกงได้มากขึ้น

• Stripe Radar
  Stripe Radar ใช้แมชชีนเลิร์นนิงในการประเมินธุรกรรมเพื่อตรวจหาการฉ้อโกง Radar จะพิจารณาสัญญาณหลายร้อยแบบเกี่ยวกับธุรกรรมแต่ละรายการ และใช้ข้อมูลจากเครือข่าย Stripe ทั้งหมดเพื่อตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง พร้อมทั้งปรับการทํางานตามรูปแบบการฉ้อโกงที่เปลี่ยนแปลงโดยอัตโนมัติ นอกจากนี้ธุรกิจยังตั้งค่ากฎที่ออกแบบเองให้ตรงตามข้อกําหนดของตนเองได้ด้วย

• เครื่องมือตรวจสอบสิทธิ์
  Stripe รองรับ 3D Secure ซึ่งเป็นเครื่องมือการตรวจสอบสิทธิ์ที่เพิ่มขั้นตอนการยืนยันตัวตนอีกชั้นหนึ่งสําหรับการชําระเงินด้วยบัตร แม้ธุรกรรมจะถูกรายงานว่าอาจมีความเสี่ยง แต่ลูกค้าก็ยังทําการซื้อจนเสร็จสมบูรณ์ได้ด้วยการทำการยืนยันเพิ่มเติม ซึ่งช่วยลดโอกาสที่จะเกิดการปฏิเสธการชําระเงินอันเป็นเท็จได้

เมื่อรวมองค์ประกอบเหล่านี้เข้ากับมาตรการตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง Stripe จึงช่วยลดอัตราการปฏิเสธอันเป็นเท็จไปพร้อมๆ กับป้องกันธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกงได้อย่างมีประสิทธิภาพ หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมและเริ่มใช้งาน Stripe โปรดไปที่นี่