กลยุทธ์การจัดการความเสี่ยงด้านการชำระเงินคือแผนโดยละเอียดที่ธุรกิจนำมาใช้เพื่อระบุ ประเมิน และลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นซึ่งเกี่ยวข้องกับการดำเนินการชำระเงิน ความเสี่ยงเหล่านี้รวมถึงการฉ้อโกง การดึงเงินคืน การละเมิดข้อมูล การไม่ปฏิบัติตามข้อกำหนด กฎระเบียบ ความล้มเหลวในการปฏิบัติงาน และการสูญเสียทางการเงิน เป้าหมายหลักของกลยุทธ์การจัดการความเสี่ยงด้านการชำระเงินคือการปกป้องผลประโยชน์ทางการเงินและชื่อเสียงของธุรกิจ ในขณะเดียวกันก็รักษาประสบการณ์การชำระเงินที่ปลอดภัยและใช้งานง่ายสำหรับลูกค้า ความล้มเหลวของระบบการชำระเงินอาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อธุรกิจ ตัวอย่างเช่น มีการประเมินว่าระบบขัดข้องทำให้ยอดขายในธุรกิจค้าปลีกและการบริการในสหรัฐอเมริกาที่มีมูลค่า 44.4 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ต้องตกอยู่ในความเสี่ยงในแต่ละปี

ด้านล่างนี้ เราจะพูดถึงองค์ประกอบหลักของกลยุทธ์การจัดการความเสี่ยงด้านการชำระเงินที่มีประสิทธิภาพ โซลูชันเทคโนโลยีสำหรับการจัดการความเสี่ยงด้านการชำระเงิน และข้อกำหนดด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนดสำหรับการจัดการความเสี่ยงด้านการชำระเงิน

เนื้อหาหลักในบทความ

• ความเสี่ยงด้านการชำระเงินที่พบบ่อยในธุรกรรมดิจิทัลมีอะไรบ้าง
  
• องค์ประกอบหลักของกลยุทธ์การจัดการความเสี่ยงด้านการชำระเงินที่มีประสิทธิภาพ
  
• โซลูชันเทคโนโลยีสำหรับการจัดการความเสี่ยงด้านการชำระเงิน
  
• การปฏิบัติตามข้อกำหนดตามกฎระเบียบเกี่ยวกับการจัดการความเสี่ยงด้านการชำระเงิน
  
• Stripe Radar ช่วยอะไรได้บ้าง
  

ความเสี่ยงทั่วไปของการชำระเงินในธุรกรรมดิจิทัลคืออะไร

ธุรกรรมดิจิทัลนั้นรวดเร็วและสะดวกสบาย แต่ก็มาพร้อมกับความเสี่ยงที่หลีกเลี่ยงไม่ได้สำหรับธุรกิจและลูกค้า ต่อไปนี้คือความเสี่ยงด้านการชำระเงินที่พบบ่อยของธุรกรรมดิจิทัล 

การฉ้อโกง

การฉ้อโกงการชำระเงินคือความเสี่ยงหลักของธุรกรรมดิจิทัล ซึ่งอาจเกิดขึ้นได้หลายรูปแบบ ดังต่อไปนี้

• การขโมยข้อมูลระบุตัวตน: ผู้กระทำการฉ้อโกงขโมยข้อมูลส่วนตัวเพื่อทำการซื้อโดยไม่ได้รับอนุญาต

• การเข้ายึดบัญชี: ผู้ไม่ประสงค์ดีเข้าถึงบัญชีและเริ่มต้นทำธุรกรรมโดยที่เจ้าของบัญชีไม่ทราบ

• สแกมแบบฟิชชิง: ผู้กระทำการฉ้อโกงหลอกให้เหยื่อเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น รหัสผ่านและรายละเอียดของบัตร

• วิศวกรรมสังคม: ผู้ไม่ประสงค์ดีชักจูงบุคคลทั่วไปเพื่อเข้าถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อน หรือหลอกให้บุคคลเหล่านั้นอนุมัติการทำธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกง

• การละเมิดข้อมูล: แฮ็กเกอร์เจาะระบบและขโมยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนของลูกค้า ซึ่งรวมถึงข้อมูลการชำระเงิน เพื่อทำธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกง

• การฉ้อโกงแบบไม่แสดงบัตร (CNP): หมายถึงธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกงซึ่งเกิดขึ้นโดยไม่มีการแสดงบัตรจริง ซึ่งมักพบได้ในการซื้อสินค้าทางออนไลน์

การดึงเงินคืน

ลูกค้าจะโต้แย้งธุรกรรมและส่งคำขอการดึงเงินคืนได้ ซึ่งอาจทำให้ธุรกิจสูญเสียทางการเงินและเพิ่มภาระในการปฏิบัติงาน ไม่ว่าจะเป็นเพราะการฉ้อโกง (เช่น ลูกค้าโต้แย้งธุรกรรมที่เกิดขึ้นจริง) หรือเหตุผลที่สมเหตุสมผล (เช่น ลูกค้าซื้อสินค้าแต่ไม่ได้รับสินค้า)

ปัญหาทางเทคนิค 

ข้อบกพร่องทางเทคนิคหรือการทำงานที่ล้มเหลวของระบบอาจขัดขวางการประมวลผลการชำระเงิน ซึ่งทำให้เกิดความล่าช้า ความไม่พอใจของลูกค้า และการสูญเสียรายรับที่อาจเกิดขึ้น

การปฏิบัติตามระเบียบข้อบังคับ

ธุรกิจต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดต่างๆ เช่น Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) สำหรับความปลอดภัยของข้อมูล และ Payment Services Directive ฉบับปรับปรุง (PSD2) สำหรับการตรวจสอบสิทธิ์ลูกค้าแบบรัดกุม (SCA) การไม่ปฏิบัติตามอาจส่งผลให้ถูกปรับและลงโทษ ตัวอย่างเช่น การไม่ปฏิบัติตาม PCI อาจมีค่าปรับตั้งแต่ 5,000–100,000 ดอลลาร์สหรัฐต่อเดือน

ภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่

เมื่อเทคโนโลยีพัฒนาขึ้น ความเสี่ยงก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน ภัยคุกคามใหม่ๆ อย่างเช่นการฉ้อโกงตัวตนสังเคราะห์ ซึ่งรวมข้อมูลจริงและข้อมูลที่สร้างขึ้นเพื่อสร้างตัวตนสมมติใหม่ และสแกมแบบดีปเฟก ซึ่งใช้ AI เพื่อสร้างวิดีโอหรือเสียงของผู้ใช้กำลังปรากฏขึ้น ภัยคุกคามเหล่านี้ต้องการการเฝ้าระวังและการปรับตัวอยู่เสมอ

ความเสี่ยงจากบุคคลภายนอก

ธุรกิจมักพึ่งพาผู้ประมวลผลการชำระเงินและผู้ให้บริการบุคคลที่สาม ซึ่งทําให้เกิดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นกับแนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยและความยืดหยุ่นในการดําเนินงาน

องค์ประกอบสําคัญของกลยุทธ์การบริหารความเสี่ยงด้านการชำระเงินอย่างมีประสิทธิภาพ

การจัดการความเสี่ยงด้านการชำระเงินจำเป็นต้องใช้วิธีการที่เชื่อมต่อถึงกันหลายวิธี ต่อไปนี้คือบทสรุปของวิธีการทั่วไปที่ประกอบขึ้นเป็นกลยุทธ์การบริหารความเสี่ยงด้านการชำระเงินอย่างมีประสิทธิภาพ

ตรวจจับภัยคุกคามแบบเรียลไทม์

• การตรวจจับการฉ้อโกงขั้นสูง: แมชชีนเลิร์นนิง (ML) และ AI จะวิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรม ระบบเหล่านี้ควรได้รับการฝึกด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อตรวจจับรูปแบบการฉ้อโกงที่ซับซ้อนและแนบเนียนซึ่งอาจหลุดรอดจากระบบที่ใช้กฎเกณฑ์แบบง่ายๆ ไปได้ อีกทั้งยังควรออกแบบมาให้ปรับตัวได้เมื่อผู้ทำการฉ้อโกงเปลี่ยนกลยุทธ์

• การวิเคราะห์พฤติกรรม: การวิเคราะห์พฤติกรรมจะติดตามวิธีที่ผู้ใช้มักจะโต้ตอบกับระบบของคุณ ซึ่งอาจรวมถึงช่วงเวลาหรือความถี่ของการทำธุรกรรม ข้อมูลระบุตัวตนของอุปกรณ์ และความเร็วในการพิมพ์ การเบี่ยงเบนใดๆ จากรูปแบบที่ระบบรู้จักจะถูกตั้งค่าสถานะเพื่อการตรวจสอบเพิ่มเติม

• การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์: เป็นการประเมินระดับความเสี่ยงของแต่ละธุรกรรมโดยอิงจากข้อมูลปัจจุบันและข้อมูลในอดีต ระบบเหล่านี้ควรรวมกฎเกณฑ์แบบคงที่ (เช่น ไม่ทำธุรกรรมที่มีมูลค่าเกินกำหนด) และโมเดลแบบไดนามิกที่ปรับให้เข้ากับรูปแบบของข้อมูลที่มีการเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ

• ข้อมูลภัยคุกคามภายนอก: ใช้ฟีดข้อมูลภัยคุกคามจากแหล่งที่เชื่อถือได้ เช่น ฐานข้อมูลการละเมิด เพื่อรับทราบข้อมูลเกี่ยวกับแนวโน้มการฉ้อโกงที่เกิดขึ้นใหม่ ช่องทางการโจมตีใหม่ๆ และช่องโหว่ในระบบการชำระเงิน ใช้ข้อมูลนี้เพื่อปรับเปลี่ยนโมเดลความเสี่ยงและมาตรการรักษาความปลอดภัยในเชิงรุก

ปกป้องข้อมูลและการเข้าถึง

• สถานะความปลอดภัยทางไซเบอร์ขั้นสูง: รักษาสถานะความปลอดภัยทางไซเบอร์ให้อยู่ในระดับสูงเสมอโดยการประเมินความปลอดภัย การทดสอบเจาะระบบ และการสแกนหาช่องโหว่เป็นประจำ ใช้ระบบการจัดการข้อมูลและเหตุการณ์ด้านความปลอดภัย (SIEM) เพื่อรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ รวมถึงตรวจจับเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้น

• การแปลงเป็นโทเค็นและการเข้ารหัสที่ปลอดภัย: วิธีการเข้ารหัสขั้นสูงและการแปลงเป็นโทเค็นจะช่วยปกป้องข้อมูลที่ไม่มีการเคลื่อนไหวและข้อมูลที่อยู่ระหว่างการส่งผ่าน การแปลงเป็นโทเค็นจะแทนที่องค์ประกอบข้อมูลที่ละเอียดอ่อนด้วยข้อมูลในรูปแบบที่ไม่ละเอียดอ่อน ซึ่งสามารถจัดเก็บไว้ได้อย่างปลอดภัยและนำไปใช้ได้โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลจริง

• การจัดการการเข้าถึง: ธุรกิจต่างๆ ต้องจัดการการเข้าถึงระบบการชำระเงินผ่านโปรโตคอลการตรวจสอบสิทธิ์ที่รัดกุม เพื่อให้มีเพียงบุคลากรที่ได้รับอนุญาตเท่านั้นที่สามารถเข้าถึงข้อมูลและระบบที่ละเอียดอ่อนได้

• มาตรการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ขั้นสูง: การสร้างโมเดลการคาดการณ์ขั้นสูงและเครื่องมือประเมินปริมาณความเสี่ยงทางไซเบอร์จะแสดงให้เห็นถึงผลกระทบทางการเงินที่อาจเกิดขึ้นจากเหตุการณ์ทางไซเบอร์รูปแบบต่างๆ และช่วยเป็นแนวทางในการลงทุนด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์เชิงรุกได้

เข้าถึงและตรวจสอบความเสี่ยง

• การประเมินความเสี่ยงเชิงปริมาณ: การวิเคราะห์ความเสี่ยงเชิงปริมาณจะกำหนดค่าตัวเลขให้กับปัจจัยเสี่ยงต่างๆ ตามความน่าจะเป็นและผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งช่วยในการจัดลำดับความสำคัญของทรัพยากรและมุ่งเน้นไปที่ความเสี่ยงที่เร่งด่วนที่สุด

• การประเมินความเสี่ยงเชิงคุณภาพ: การวิเคราะห์ความเสี่ยงเชิงคุณภาพจะพิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น ความเสียหายต่อชื่อเสียงที่เกี่ยวข้องกับความเสี่ยงเฉพาะ โอกาสที่จะถูกตรวจสอบด้านกฎระเบียบ และผลกระทบต่อความไว้วางใจของลูกค้า

• การสแกนและการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด: การสแกนและการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดจะทำให้มั่นใจได้ว่าระบบการชำระเงินทั้งหมดเป็นไปตามกฎระเบียบและมาตรฐานที่เกี่ยวข้อง ตลอดจนนโยบายและขั้นตอนดำเนินการภายใน

• การจำลองและการทดสอบภาวะวิกฤต: ดำเนินการจำลองและการทดสอบภาวะวิกฤตเพื่อประเมินว่าระบบการชำระเงินของคุณจะรับมือกับสถานการณ์ที่รุนแรง เช่น ความล้มเหลวทางเทคนิคและการโจมตีทางไซเบอร์ที่ซับซ้อนได้อย่างไร การทดสอบเหล่านี้จะช่วยระบุจุดที่อาจเกิดความล้มเหลวในระบบฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ได้

• เทคโนโลยีด้านกฎระเบียบ: โซลูชันเหล่านี้จะจัดการและทำให้การปฏิบัติตามข้อกำหนดทางด้านการเงินในเขตอำนาจศาลต่างๆ เป็นไปโดยอัตโนมัติ ซึ่งโซลูชันเหล่านี้ช่วยในการตรวจสอบและรายงานแบบเรียลไทม์ ทำให้ลดความเสี่ยงและต้นทุนในการปฏิบัติตามข้อกำหนดได้

• เครือข่ายความร่วมมือ: เครือข่ายความร่วมมือทั่วทั้งอุตสาหกรรมจะแชร์ข้อมูลเกี่ยวกับแนวโน้มการฉ้อโกงและกลยุทธ์การป้องกัน รวมถึงสร้างแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ร่วมกันซึ่งช่วยให้เข้าถึงชุดข้อมูลที่ครอบคลุมมากขึ้นได้

• แพลตฟอร์มการจัดการความเสี่ยงแบบผสานรวม: แพลตฟอร์มเหล่านี้ให้มุมมองแบบองค์รวมเกี่ยวกับความเสี่ยงทั่วทั้งองค์กร โดยเชื่อมโยงความเสี่ยงประเภทต่างๆ และประเมินการพึ่งพากันระหว่างความเสี่ยงเหล่านั้น

กลวิธีต่อไปนี้สามารถช่วยระบุและประเมินความเสี่ยงด้านการชำระเงินเพิ่มเติมได้ดังนี้

• การอัปเดตการปฏิบัติตามข้อกำหนด: ติดตามกฎระเบียบและมาตรฐานล่าสุดอยู่เสมอ เช่น PCI DSS, กฎระเบียบให้ความคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของผู้บริโภค (GDPR) และกฎหมายป้องกันและปราบปรามการฟอกเงิน (AML) จัดการฝึกอบรมและตรวจสอบเป็นประจำเพื่อยืนยันว่าระบบและขั้นตอนทั้งหมดเป็นไปตามข้อกำหนด

• การวิเคราะห์ข้อมูลภายใน: ตรวจสอบข้อมูลธุรกรรมในอดีตอย่างละเอียดเพื่อหารูปแบบที่บ่งชี้ถึงการฉ้อโกง เช่น ปริมาณธุรกรรมที่ผิดปกติ ยอดการดึงเงินคืนที่พุ่งสูงขึ้น และความผิดปกติในพฤติกรรมของลูกค้า ใช้อัลกอริทึม ML เพื่อระบุความสัมพันธ์และแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ซึ่งอาจไม่เห็นได้ชัดจากการตรวจสอบด้วยตนเอง

• การเปรียบเทียบกับเกณฑ์มาตรฐานของอุตสาหกรรม: เปรียบเทียบโปรไฟล์ความเสี่ยงของคุณกับเกณฑ์มาตรฐานของอุตสาหกรรมเพื่อระบุส่วนที่องค์กรของคุณอาจมีช่องโหว่มากกว่า

• การประเมินความเสี่ยงเป็นประจำ: ประเมินโปรไฟล์ความเสี่ยงใหม่เป็นระยะเพื่อรับมือกับการเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจ เทคโนโลยีใหม่ๆ และภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่

• ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ: ติดตามตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก (KPI) เช่น อัตราการฉ้อโกง อัตราส่วนการดึงเงินคืน และอัตราผลบวกลวง เพื่อวัดประสิทธิผลของกลยุทธ์การจัดการความเสี่ยงและระบุส่วนที่ต้องปรับปรุง

• การวิเคราะห์เครือข่าย: ใช้การวิเคราะห์เครือข่ายเพื่อทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีต่างๆ ที่เกี่ยวข้องในขั้นตอนการชำระเงิน ซึ่งจะช่วยระบุแผนการฉ้อโกงที่ซับซ้อนซึ่งเกี่ยวข้องกับหลายฝ่ายที่เชื่อมโยงกัน เช่น การสมรู้ร่วมคิดและการฟอกเงิน

• แพลตฟอร์มข้อมูลภัยคุกคาม: ใช้แพลตฟอร์มข้อมูลภัยคุกคามที่รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นจากแหล่งข้อมูลต่างๆ ข้อมูลควรสามารถนำไปปฏิบัติได้จริง โดยให้ข้อมูลที่เจาะจงเกี่ยวกับช่องทางการโจมตี ช่องโหว่ และตัวบ่งชี้ของการบุกรุกที่อาจเกิดขึ้นบนเครือข่ายหรือระบบปฏิบัติการ

โซลูชันเทคโนโลยีสําหรับการจัดการความเสี่ยงด้านการชำระเงิน

ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเปลี่ยนแปลงวิธีที่ธุรกิจจัดการกับความเสี่ยงในการชำระเงิน โดยมอบวิธีการที่ซับซ้อนหลากหลายรูปแบบเพื่อบรรเทาภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น เมื่อคุณเลือกโซลูชันเทคโนโลยีเพื่อการจัดการความเสี่ยงในการชำระเงิน โปรดพิจารณาปัจจัยต่อไปนี้

• ความเสี่ยงเฉพาะ: ระบุความเสี่ยงเฉพาะที่ธุรกิจต้องเผชิญ 

• ความสามารถในการขยาย: เลือกโซลูชันที่จะขยายธุรกิจไปพร้อมกับคุณได้

• การผสานการทำงาน: เลือกโซลูชันที่คุณจะนำมาผสานการทำงานเข้ากับระบบและกระบวนการที่มีอยู่ได้อย่างง่ายดาย

• ความคุ้มค่า: ประเมินการวิเคราะห์ต้นทุนและผลประโยชน์ของโซลูชันต่างๆ เพื่อพิจารณาว่าโซลูชันเหล่านี้ให้ผลตอบแทนจากการลงทุนที่เป็นบวกหรือไม่

• ประสบการณ์ของผู้ใช้: ให้ความสำคัญกับโซลูชันที่มอบประสบการณ์ของผู้ใช้ที่เป็นมิตรต่อลูกค้า

ต่อไปนี้คือภาพรวมของโซลูชันเทคโนโลยีชั้นนำบางส่วน และวิธีที่โซลูชันเหล่านี้บรรเทาความเสี่ยงในการชำระเงิน 

ML และ AI

• การตรวจจับการฉ้อโกง: อัลกอริทึม ML สามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลธุรกรรมขนาดใหญ่ เพื่อระบุรูปแบบและความผิดปกติที่บ่งบอกถึงการฉ้อโกงได้ อัลกอริทึมเหล่านี้จะปรับเปลี่ยนได้เมื่อเวลาผ่านไป ทำให้นำหน้ากลยุทธ์การฉ้อโกงที่กำลังพัฒนาอยู่เสมอ

• การให้คะแนนความเสี่ยง: เครื่องมือให้คะแนนความเสี่ยงที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถประเมินระดับความเสี่ยงของแต่ละธุรกรรมได้แบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยให้ตัดสินใจได้ทันทีและช่วยเรื่องการตรวจสอบสิทธิ์ที่ปรับตัว

• การติดตามไบโอเมตริกเชิงพฤติกรรม: อัลกอริทึม ML อาจวิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรมของผู้ใช้ได้ (เช่น ความเร็วในการพิมพ์ การเคลื่อนไหวของเมาส์) เพื่อตรวจจับความผิดปกติที่อาจเป็นสัญญาณของกิจกรรมเกี่ยวกับการฉ้อโกง

การวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงข้อมูลเป็นภาพ

• แพลตฟอร์มบิ๊กดาต้า: แพลตฟอร์มบิ๊กดาต้าช่วยให้ธุรกิจรวบรวม จัดเก็บ และวิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรมจำนวนมากจากแหล่งข้อมูลต่างๆ ซึ่งมอบข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับรูปแบบและแนวโน้มของการฉ้อโกงได้

• การแสดงข้อมูลด้วยภาพ: การแสดงข้อมูลด้วยภาพผ่านกราฟ แผนภูมิ และแดชบอร์ดช่วยระบุความสัมพันธ์และรูปแบบที่อาจมองไม่เห็นในข้อมูลดิบได้

• การวิเคราะห์การเชื่อมโยง: การวิเคราะห์การเชื่อมโยงจะสร้างการแสดงภาพความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตี (เช่น ธุรกรรม บัญชี อุปกรณ์) ซึ่งจะเปิดเผยความเชื่อมโยงและรูปแบบที่ซ่อนอยู่ซึ่งอาจบ่งชี้ถึงขบวนการฉ้อโกง

การเฝ้าตรวจสอบและการตัดสินใจเกี่ยวกับธุรกรรมแบบเรียลไทม์

• ระบบตรวจจับการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์: ระบบเหล่านี้จะติดตามธุรกรรมเพื่อหากิจกรรมที่น่าสงสัย โดยใช้เครื่องมือแบบอิงตามกฎและโมเดล ML เพื่อตั้งค่าสถานะการฉ้อโกงที่อาจเกิดขึ้นแบบเรียลไทม์

• การตรวจสอบสิทธิ์ที่ปรับตัว: โซลูชันการตรวจสอบสิทธิ์ที่ปรับตัวจะปรับระดับการตรวจสอบสิทธิ์ที่จำเป็นตามระดับความเสี่ยงที่ประเมินจากแต่ละธุรกรรม ซึ่งช่วยลดอุปสรรคสำหรับผู้ใช้ที่ถูกต้องตามกฎหมายโดยไม่ลดทอนความปลอดภัย 

การแปลงเป็นโทเค็นและการเข้ารหัส

• การแปลงเป็นโทเค็น: การแปลงเป็นโทเค็นจะแทนที่ข้อมูลเจ้าของบัตรที่ละเอียดอ่อนด้วยโทเค็นที่ไม่ซ้ำกัน ซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยงที่ข้อมูลจะรั่วไหล และทำให้มั่นใจได้ว่าจะมีการปฏิบัติตามข้อกำหนดของ PCI DSS

• การเข้ารหัส: การเข้ารหัสจะปกป้องข้อมูลระหว่างการส่งและที่จัดเก็บไว้ ทำให้ผู้ที่ไม่ได้รับอนุญาตไม่สามารถอ่านได้

3D Secure 2.0

• การตรวจสอบสิทธิ์แบบหลายชั้น: 3D Secure 2.0 มอบความปลอดภัยอีกชั้นหนึ่งสำหรับธุรกรรมผ่านบัตรออนไลน์ โดยกำหนดให้เจ้าของบัตรต้องตรวจสอบสิทธิ์ตนเองผ่านวิธีการต่างๆ (เช่น รหัสผ่านแบบใช้ครั้งเดียว การตรวจสอบสิทธิ์ด้วยไบโอเมตริก)

• การตรวจสอบสิทธิ์ตามความเสี่ยง: โปรโตคอลนี้ช่วยให้ธุรกิจแชร์ข้อมูลกับผู้ออกบัตรได้มากขึ้น ทำให้ผู้ออกบัตรประเมินความเสี่ยงได้ดียิ่งขึ้น และปรับใช้การท้าทายเพื่อตรวจสอบสิทธิ์ได้อย่างเหมาะสม

การตรวจสอบสิทธิ์ด้วยไบโอเมตริก

• การตรวจสอบสิทธิ์ที่ปลอดภัย: เทคโนโลยีต่างๆ เช่น การสแกนลายนิ้วมือหรือการจดจำใบหน้า และการสแกนม่านตา มอบวิธีที่สะดวกในการตรวจสอบสิทธิ์ผู้ใช้ ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงของการฉ้อโกงและการเข้ายึดบัญชี
  

เทคโนโลยีบล็อกเชน

• ความโปร่งใสในการชำระเงิน: ลักษณะแบบกระจายศูนย์และไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ของบล็อกเชน อาจนำมาใช้เพื่อปรับปรุงความปลอดภัย การตรวจสอบย้อนกลับ และความโปร่งใสในระบบการชำระเงินได้

• สัญญาอัจฉริยะ: สัญญาที่ดำเนินการด้วยตนเองเหล่านี้จะช่วยให้กระบวนการชำระเงินเป็นแบบอัตโนมัติ และลดความเสี่ยงที่อาจเกิดข้อผิดพลาดรวมถึงการโต้แย้งการชำระเงินได้

แพลตฟอร์มข่าวกรองภัยคุกคาม

• ข้อมูลภัยคุกคามแบบเรียลไทม์: แพลตฟอร์มข้อมูลภัยคุกคามแบบเรียลไทม์จะให้ข้อมูลปัจจุบันเกี่ยวกับภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่ รูปแบบการโจมตี และช่องโหว่ต่างๆ

• การทำงานร่วมกันด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์: แพลตฟอร์มเหล่านี้ช่วยอำนวยความสะดวกในการแบ่งปันข้อมูลระหว่างองค์กร เพื่อสร้างการป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์ร่วมกัน

การปฏิบัติข้อกำหนดเกี่ยวกับการบริหารความเสี่ยงด้านการชำระเงิน

มีกฎหมายและมาตรฐานหลายฉบับที่ควบคุมแนวปฏิบัติด้านการจัดการความเสี่ยงด้านการชำระเงิน ซึ่งแต่ละฉบับออกแบบมาเพื่อปกป้องลูกค้า ธุรกิจ และระบบการเงินจากการฉ้อโกง การฟอกเงิน และกิจกรรมที่ผิดกฎหมายอื่นๆ โดยมีข้อบังคับด้านกฎหมาย กฎระเบียบ และอุตสาหกรรมที่สำคัญซึ่งส่งผลต่อการจัดการความเสี่ยงด้านการชำระเงินดังนี้

• PCI DSS: มาตรฐานระดับโลกนี้กำหนดข้อกำหนดด้านความปลอดภัยสำหรับองค์กรที่จัดการข้อมูลเจ้าของบัตร โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อป้องกันการละเมิดข้อมูลและการฉ้อโกง การปฏิบัติตามข้อกำหนดเกี่ยวข้องกับการจัดเก็บ การส่งผ่าน และการประมวลผลข้อมูลบัตรอย่างปลอดภัย การจัดการช่องโหว่ และการทดสอบเป็นประจำ

• GDPR: กฎระเบียบของสหภาพยุโรปนี้จะปกป้องความเป็นส่วนตัวและข้อมูลส่วนบุคคลของบุคคลทั่วไป และส่งผลต่อวิธีที่ธุรกิจเก็บ จัดเก็บ และประมวลผลข้อมูลของลูกค้า การปฏิบัติตามข้อกำหนดเกี่ยวข้องกับการขอความยินยอมจากลูกค้า การรักษาความปลอดภัยของข้อมูล และการให้สิทธิ์แก่บุคคลทั่วไปในการเข้าถึงและควบคุมข้อมูลของตน

• พระราชบัญญัติความยืดหยุ่นในการปฏิบัติงานทางดิจิทัล (DORA): กฎระเบียบของสหภาพยุโรปซึ่งบังคับใช้ตั้งแต่เดือนมกราคม 2025 นี้บังคับใช้มาตรฐานความยืดหยุ่นในการปฏิบัติงานทางเทคนิคสำหรับนิติบุคคลทางการเงินและผู้ให้บริการเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร (ICT) ที่สำคัญ การปฏิบัติตามข้อกำหนดจะรวมถึงการควบคุมความเสี่ยงจากผู้ให้บริการบุคคลที่สามที่เข้มงวด การทดสอบความยืดหยุ่นทางดิจิทัล และการรายงานเหตุการณ์ที่รวดเร็ว

• PSD2: กฎระเบียบของสหภาพยุโรปนี้จะปกป้องลูกค้า ส่งเสริมการปรับปรุง และเพิ่มความปลอดภัยในตลาดการชำระเงิน ซึ่งข้อบังคับนี้กำหนดให้ใช้การตรวจสอบสิทธิ์ลูกค้าแบบรัดกุม (SCA) สำหรับธุรกรรมออนไลน์, โครงการริเริ่มด้านธนาคารแบบเปิด (Open banking) และข้อกำหนดด้านความปลอดภัยที่เข้มงวดยิ่งขึ้นสำหรับผู้ให้บริการชำระเงิน

• AML และการต่อต้านการสนับสนุนทางการเงินแก่การก่อการร้าย (CFT): กฎระเบียบเหล่านี้กำหนดให้ธุรกิจต่างๆ ต้องใช้มาตรการบางอย่างเพื่อป้องกันการฟอกเงินและกิจกรรมการสนับสนุนทางการเงินแก่การก่อการร้าย การปฏิบัติตามข้อกำหนดจะเกี่ยวข้องกับการตรวจสอบข้อมูลลูกค้า การตรวจสอบธุรกรรม การรายงานกิจกรรมที่น่าสงสัย และการประเมินความเสี่ยง

• Know Your Customer (KYC) และ Know Your Business (KYB): กฎระเบียบเหล่านี้กำหนดให้ธุรกิจยืนยันตัวตนและประเมินโปรไฟล์ความเสี่ยงของลูกค้าและพาร์ทเนอร์ทางธุรกิจเพื่อป้องกันการฉ้อโกงและอาชญากรรมทางการเงิน การปฏิบัติตามข้อกำหนดเกี่ยวข้องกับการเก็บและยืนยันข้อมูลลูกค้า การตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง และการรายงานกิจกรรมที่น่าสงสัย

• กฎหมายคณะกรรมาธิการการค้าแห่งสหพันธรัฐ (FTC Act): ในสหรัฐอเมริกา FTC Act สั่งห้ามไม่ให้มีการกระทำหรือแนวปฏิบัติที่ไม่เป็นธรรมหรือหลอกลวงซึ่งส่งผลต่อการค้า ซึ่งรวมถึงกิจกรรมที่หลอกลวงและเป็นการฉ้อโกงเกี่ยวกับการชำระเงินด้วย

• กฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยทางไซเบอร์ระดับรัฐ: นอกเหนือจากกฎระเบียบของรัฐบาลกลางแล้ว รัฐต่างๆ ในสหรัฐอเมริกายังบังคับใช้กรอบการทำงานด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์และความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่เข้มงวด ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อการประมวลผลการชำระเงินและการจัดการข้อมูลลูกค้า ตัวอย่างเช่น กฎหมายความเป็นส่วนตัวของผู้บริโภคในรัฐแคลิฟอร์เนียจะให้สิทธิ์แก่ลูกค้าในวงกว้างเกี่ยวกับการเก็บและจัดเก็บข้อมูลส่วนบุคคล ในขณะที่กฎระเบียบ 23 NYCRR Part 500 ของนิวยอร์กกำหนดให้มีมาตรการต่างๆ เช่น การตรวจสอบสิทธิ์แบบหลายปัจจัยและกำหนดการแจ้งเตือนเหตุการณ์ที่เข้มงวด

เพื่อให้ปฏิบัติตามกฎหมายและกฎระเบียบเหล่านี้ได้ ธุรกิจต่างๆ ต้องลงทุนในทรัพยากร เทคโนโลยี และบุคลากร รวมถึงมักจะต้องปรับขั้นตอนและนโยบายของตนด้วย แม้ว่าค่าใช้จ่ายและการเปลี่ยนแปลงในการปฏิบัติงานเหล่านี้อาจทำให้เกิดความยุ่งยาก แต่การปฏิบัติตามข้อกำหนดก็จะช่วยปรับปรุงความปลอดภัย ลดความเสี่ยงในการฉ้อโกง และเพิ่มความไว้วางใจจากลูกค้าได้เช่นกัน 

Stripe Radar ช่วยอะไรได้บ้าง

Stripe Radar ช่วยตรวจจับการฉ้อโกงและปลดล็อกการเติบโต โดยใช้ AI ที่ฝึกสอนด้วยข้อมูลจากเครือข่ายทั่วโลกของ Stripe โดย Radar จะช่วยปกป้องธุรกิจของคุณจากการฉ้อโกงตลอดวงจรชีวิตของลูกค้าก่อนที่จะส่งผลกระทบต่อผลกำไรของคุณ ในขณะเดียวกันก็ช่วยให้คุณอนุมัติลูกค้าและการชำระเงินที่ถูกต้องได้มากขึ้น

Radar ช่วยธุรกิจได้ดังนี้

• ป้องกันการสูญเสียจากการฉ้อโกง: AI ของ Radar เรียนรู้จากธุรกรรมต่อปีที่มีมูลค่ามากกว่า 1.9 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐในเครือข่ายระดับโลกของ Stripe ซึ่งช่วยระบุและบล็อกรูปแบบการฉ้อโกงที่แต่ละธุรกิจอาจตรวจไม่พบด้วยตนเอง

• รวมการป้องกันการโจมตีโดยการฉ้อโกงที่กำลังพัฒนา: Radar นำการป้องกันการฉ้อโกงธุรกรรม การฉ้อโกงบัญชี และการละเมิดลูกค้ามารวมไว้ในโซลูชันเดียว คุณจึงได้รับการป้องกันแบบรวมสำหรับประเภทการฉ้อโกงหลักๆ

• ปรับตัวตามวิวัฒนาการของการฉ้อโกง: Radar จะปรับเปลี่ยนตามรูปแบบการฉ้อโกงที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างต่อเนื่อง ตั้งแต่การละเมิดโดยบุคคลที่หนึ่งไปจนถึงธุรกรรมแบบตัวแทน ซึ่งจะช่วยปกป้องธุรกิจของคุณจากภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่

• ทำงานร่วมกับสแต็กเทคโนโลยีที่มีอยู่ของคุณ: ใช้ Radar กับการชำระเงินของ Stripe โดยไม่ต้องมีการผสานการทำงาน หรือเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกของ Radar ผ่าน API ที่ตั้งโปรแกรมได้ ไม่ว่าคุณจะดำเนินการชำระเงินบน Stripe หรือไม่ก็ตาม

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Stripe Radar หรือเริ่มใช้งานเลยวันนี้