กลยุทธ์การบริหารความเสี่ยงด้านการชําระเงินเป็นแผนที่ครอบคลุมที่ธุรกิจนําไปใช้เพื่อระบุ ประเมิน และลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นซึ่งเกี่ยวข้องกับ การดำเนินการชำระเงิน ความเสี่ยงเหล่านี้รวมถึงการฉ้อโกง การปฏิเสธการชําระเงิน การละเมิดข้อมูล การไม่ปฏิบัติตามกฎระเบียบ ความล้มเหลวในการดําเนินงาน และความสูญเสียทางการเงิน เป้าหมายหลักของกลยุทธ์การจัดการความเสี่ยงด้านการชําระเงินคือการปกป้องผลประโยชน์และชื่อเสียงทางการเงินของธุรกิจ พร้อมทั้งรักษาประสบการณ์การชำระเงินอย่างปลอดภัยและเป็นมิตรสําหรับลูกค้า ความล้มเหลวในการดําเนินงานมากกว่า 60% ในระบบการชำระเงินส่งผลให้เกิดการสูญเสียอย่างน้อย 1 ล้านดอลลาร์ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการลดความเสี่ยงการชำระเงินมีความสําคัญเพียงใด

คู่มือนี้จะกล่าวถึงองค์ประกอบหลักของกลยุทธ์การบริหารความเสี่ยงด้านการชำระเงินอย่างมีประสิทธิภาพ โซลูชันเทคโนโลยีสําหรับการจัดการความเสี่ยงด้านการชำระเงิน และข้อกําหนดในการปฏิบัติตามข้อบังคับสําหรับการจัดการความเสี่ยงด้านการชำระเงิน

เนื้อหาหลักในบทความ

• ความเสี่ยงทั่วไปของการชำระเงินในธุรกรรมดิจิทัลคืออะไร
  
• องค์ประกอบสําคัญของกลยุทธ์การบริหารความเสี่ยงด้านการชำระเงินอย่างมีประสิทธิภาพ
  
• โซลูชันเทคโนโลยีสําหรับการจัดการความเสี่ยงด้านการชำระเงิน
  
• แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการลดการฉ้อโกงในการชำระเงิน
  
• การปฏิบัติข้อกำหนดเกี่ยวกับการบริหารความเสี่ยงด้านการชำระเงิน
  

ความเสี่ยงทั่วไปของการชำระเงินในธุรกรรมดิจิทัลคืออะไร

การทําธุรกรรมดิจิทัลนั้นมีความรวดเร็วและสะดวก แต่ก็มาพร้อมความเสี่ยงสําหรับธุรกิจและผู้บริโภค ต่อไปนี้คือความเสี่ยงทั่วไปของการชำระเงินในธุรกรรมดิจิทัล

การฉ้อโกง

การฉ้อโกงการชําระเงิน เป็นความเสี่ยงหลักในการทําธุรกรรมดิจิทัล การฉ้อโกงสามารถเกิดขึ้นได้หลายรูปแบบ เช่น

• การโจรกรรมข้อมูลส่วนตัว: ผู้กระทำการฉ้อโกงขโมยข้อมูลส่วนตัวเพื่อทําการซื้อโดยไม่ได้รับอนุญาต

• การเข้าครอบครองบัญชี: ผู้กระทำการฉ้อโกงเข้าถึงบัญชีและเริ่มธุรกรรมโดยที่เจ้าของบัญชีไม่ทราบ

• การหลอกลวงแบบฟิชชิ่ง: ผู้กระทำการฉ้อโกงหลอกลวงเหยื่อให้เปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น รหัสผ่านหรือรายละเอียดของบัตร

• วิศวกรรมสังคม: ผู้กระทำการฉ้อโกงชักจูงบุคคลทั่วไปผ่านกลยุทธ์ทางวิศวกรรมสังคมเพื่อเข้าถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อนหรือหลอกลวงให้พวกเขาอนุญาตให้ทำธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกง

• การรั่วไหลของข้อมูล: แฮกเกอร์จะแทรกซึมเข้าไปในระบบและขโมยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนของลูกค้า รวมถึงข้อมูลการชำระเงิน คำสั่งซื้อเพื่อทําธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกง

• การฉ้อโกงโดยไม่ต้องใช้บัตรจริง (CNP): หมายถึงการทำธุรกรรมที่เป็นการฉ้อโกงซึ่งเกิดขึ้นโดยไม่ใช้บัตรจริง ซึ่งเป็นเรื่องปกติที่พบบ่อยในการซื้อของออนไลน์

การดึงเงินคืน

ลูกค้าสามารถโต้แย้งการทำธุรกรรมและขอการดึงเงินคืน ซึ่งอาจส่งผลให้เกิดการสูญเสียทางการเงินและเกิดภาระในการปฏิบัติงานสําหรับธุรกิจ

ปัญหาทางเทคนิค

ข้อบกพร่องทางเทคนิคหรือการทำงานที่ล้มเหลวของระบบอาจขัดขวางการประมวลผลการชำระเงิน ซึ่งทำให้เกิดความล่าช้า ความไม่พอใจของลูกค้า และการสูญเสียรายรับที่อาจเกิดขึ้น

การปฏิบัติตามระเบียบข้อบังคับ

ธุรกิจต้องปฏิบัติตามกฎระเบียบข้อบังคับ เช่น มาตรฐานความปลอดภัยข้อมูลอุตสาหกรรมบัตรชำระเงิน (PCI DSS) เพื่อความปลอดภัยของข้อมูล และคําสั่งบริการการชําระเงิน (PSD2)ฉบับปรับปรุงสําหรับการตรวจสอบสิทธิ์ลูกค้าแบบรัดกุม การไม่ปฏิบัติตามกฎข้อบังคับอาจส่งผลให้ถูกปรับและลงโทษได้

ภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่

เมื่อเทคโนโลยีพัฒนามากขึ้น ความเสี่ยงก็เพิ่มขึ้นตามเช่นกัน ภัยคุกคามใหม่ๆ เช่น การฉ้อโกงด้วยการใช้ตัวตนปลอมและการหลอกลวงด้วย Deepfake กําลังเกิดขึ้น ซึ่งสิ่งเหล่านี้อาศัยการเฝ้าระวังและการปรับตัวอย่างต่อเนื่อง

ความเสี่ยงจากบุคคลภายนอก

ธุรกิจมักพึ่งพาผู้ประมวลผลการชำระเงินและผู้ให้บริการบุคคลที่สาม ซึ่งทําให้เกิดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นกับแนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยและความยืดหยุ่นในการดําเนินงาน

องค์ประกอบสําคัญของกลยุทธ์การบริหารความเสี่ยงด้านการชำระเงินอย่างมีประสิทธิภาพ

การจัดการความเสี่ยงด้านการชำระเงินจำเป็นต้องใช้วิธีการที่เชื่อมต่อถึงกันหลายวิธี ต่อไปนี้คือบทสรุปของวิธีการทั่วไปที่ประกอบขึ้นเป็นกลยุทธ์การบริหารความเสี่ยงด้านการชำระเงินอย่างมีประสิทธิภาพ

• การตรวจจับการฉ้อโกงขั้นสูง:แมชชีนเลิร์นนิง (ML) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) วิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรม ระบบเหล่านี้ควรได้รับการฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อตรวจจับรูปแบบกิจกรรมฉ้อโกงที่แยบยลและซับซ้อนซึ่งอาจหลบเลี่ยงระบบตรวจจับตามกฎเกณฑ์ และควรได้รับการออกแบบให้สามารถปรับตัวและพัฒนาได้เมื่อผู้ฉ้อโกงเปลี่ยนกลยุทธ์

• การวิเคราะห์พฤติกรรม: การวิเคราะห์พฤติกรรมจะติดตามว่าผู้ใช้มีปฏิสัมพันธ์กับระบบของคุณอย่างไร ซึ่งสามารถรายงานการเปลี่ยนแปลงใดๆ ที่ผิดแปลกจากรูปแบบพฤติกรรมปกติเหล่านี้ อาจรวมถึงช่วงเวลาการทำธุรกรรม ความถี่ ลายนิ้วมือของอุปกรณ์ และความเร็วหรือรูปแบบการพิมพ์

• การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์: การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์จะประเมินระดับความเสี่ยงของแต่ละธุรกรรมทั้งในปัจจุบันและในอดีต ระบบเหล่านี้อาจสร้างขึ้นด้วยการรวมกฎแบบตายตัว (เช่น ห้ามทำธุรกรรมเกินมูลค่าที่กำหนด) รวมถึงแบบจําลองพลวัตที่ปรับให้เข้ากับรูปแบบที่เปลี่ยนแปลงไปของข้อมูล

• การแปลงเป็นโทเค็นและการเข้ารหัสอย่างปลอดภัย: วิธีการเข้ารหัสขั้นสูงและการแปลงเป็นโทเค็นเพื่อปกป้องข้อมูลขณะส่งและขณะพัก การแปลงโทเค็นจะแทนที่องค์ประกอบของข้อมูลที่ละเอียดอ่อนด้วยข้อมูลเทียบเท่าแบบไม่ละเอียดอ่อน ซึ่งสามารถที่จัดเก็บไว้ได้อย่างปลอดภัยและใช้งานได้โดยไม่เปิดเผยค่าข้อมูลจริง

• การจัดการเข้าถึง: ธุรกิจต้องจัดการเข้าถึงระบบการชำระเงินผ่านโปรโตคอลการยืนยันตัวตนที่รัดกุม เพื่อให้แน่ใจว่าเฉพาะบุคลากรที่ได้รับอนุญาตเท่านั้นที่สามารถเข้าถึงข้อมูลและระบบที่ละเอียดอ่อนได้

• การวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงลึก: การวิเคราะห์ความสัมพันธ์คือการศึกษาความเชื่อมโยงระหว่างธุรกรรมในระบบและเครือข่ายต่างๆ เพื่อระบุเครือข่ายกิจกรรมที่น่าสงสัย ซึ่งสามารถช่วยเปิดเผยแผนการฉ้อโกงที่ซับซ้อนซึ่งเกี่ยวข้องกับหลายฝ่ายหรือหลายสถานที่ได้

• เทคโนโลยีเพื่อการกํากับดูแล (RegTech): โซลูชัน RegTech ช่วยจัดการและทําให้การปฏิบัติตามข้อกำหนดเป็นแบบอัตโนมัติตามกฎระเบียบทางการเงินในเขตอํานาจศาลต่างๆ โซลูชันเหล่านี้สามารถช่วยในการตรวจสอบและการรายงานแบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงและค่าใช้จ่ายในการปฏิบัติตามข้อกำหนด

• มาตรการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ขั้นสูง: การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ชั้นสูงและปริมาณความเสี่ยงทางไซเบอร์แสดงให้เห็นถึงผลกระทบทางการเงินที่อาจเกิดขึ้นจากเหตุการณ์ทางไซเบอร์ต่างๆ และสามารถใช้เพื่อเป็นแนวทางในการลงทุนด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์เชิงรุก

• เครือข่ายความร่วมมือ: เครือข่ายความร่วมมือทั่วทั้งอุตสาหกรรมเพื่อแบ่งปันข่าวกรองเกี่ยวกับแนวโน้มการฉ้อโกงและกลยุทธ์การป้องกัน และสร้างแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ร่วมกันที่สามารถเข้าถึงชุดข้อมูลที่กว้างขึ้น

• แพลตฟอร์มความเสี่ยงแบบบูรณาการ (IRM) : แพลตฟอร์ม IRM ให้มุมมองแบบองค์รวมเกี่ยวกับความเสี่ยงทั่วทั้งองค์กร โดยเชื่อมโยงความเสี่ยงประเภทต่างๆ และประเมินความสัมพันธ์ระหว่างกัน

• การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์: แบบจําลองการเชิงคาดการณ์สามารถประเมินโอกาสของการฉ้อโกงในอนาคตโดยใช้ข้อมูลในอดีต รูปแบบพฤติกรรม และข่าวกรองภัยคุกคามภายนอก และจะระบุธุรกรรมที่มีความเสี่ยงสูงในเชิงรุกเพื่อการตรวจสอบเพิ่มเติม

• การประเมินความเสี่ยงเชิงปริมาณ: การวิเคราะห์ความเสี่ยงเชิงปริมาณจะกําหนดค่าตัวเลขให้กับปัจจัยความเสี่ยงต่างๆ โดยอิงตามความน่าจะเป็นและผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งช่วยจัดลําดับความสําคัญของทรัพยากรและให้ความสําคัญกับความเสี่ยงที่เร่งด่วนที่สุด

• การประเมินความเสี่ยงเชิงคุณภาพ: การวิเคราะห์ความเสี่ยงเชิงคุณภาพจะพิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น ความเสียหายต่อชื่อเสียงที่เกี่ยวข้องกับความเสี่ยงนั้น โอกาสในการถูกตรวจสอบจากหน่วยงานที่กำกับดูแล และผลกระทบต่อความไว้วางใจของลูกค้า

• การตรวจรายละเอียดและการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด: การตรวจรายละเอียดและการตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดช่วยให้มั่นใจได้ว่าระบบการชำระเงินทั้งหมดได้ปฏิบัติตามกฎระเบียบและมาตรฐานที่เกี่ยวข้องตลอดจนนโยบายและขั้นตอนภายใน

กลยุทธ์ต่อไปนี้สามารถช่วยในการระบุและประเมินความเสี่ยงการชำระเงินได้

• การวิเคราะห์ข้อมูลภายใน: ตรวจสอบข้อมูลธุรกรรมในอดีตเพื่อหารูปแบบที่บ่งชี้ถึงการฉ้อโกง เช่น ปริมาณธุรกรรมที่ผิดปกติ การเพิ่มขึ้นของการดึงเงินคืน หรือความผิดปกติในพฤติกรรมของลูกค้า ใช้อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อระบุความสัมพันธ์และแนวโน้มที่ละเอียดอ่อนซึ่งอาจไม่ชัดเจนผ่านการตรวจสอบด้วยตนเอง

• ข่าวกรองภัยคุกคามภายนอก: ใช้ฟีดข่าวกรองภัยคุกคามจากแหล่งข้อมูลที่มีชื่อเสียงเพื่อติดตามแนวโน้มการฉ้อโกงที่เกิดขึ้นใหม่ รูปแบบการโจมตีใหม่ และช่องโหว่ในระบบการชำระเงิน ใช้ข้อมูลนี้เพื่อปรับแบบจําลองความเสี่ยงและมาตรการรักษาความปลอดภัยในเชิงรุก

• การเปรียบเทียบกับเกณฑ์มาตรฐานอุตสาหกรรม: เปรียบเทียบประวัติความเสี่ยงของคุณกับเกณฑ์มาตรฐานอุตสาหกรรมเพื่อระบุพื้นที่ที่องค์กรของคุณอาจมีความเปราะบางมากกว่า

• การประเมินความเสี่ยงอย่างสม่ำเสมอ: ประเมินประวัติความเสี่ยงเป็นระยะเพื่อให้สอดคล้องกับความเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อมของธุรกิจ เทคโนโลยีใหม่ และภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่

• ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ: ติดตามตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (KPI) เช่น อัตราการฉ้อโกงอัตราส่วนการดึงเงินคืน และอัตราการแจ้งเตือนที่ผิดพลาดเพื่อวัดประสิทธิผลของกลยุทธ์การจัดการความเสี่ยงและระบุพื้นที่สำหรับการปรับปรุง

• กรอบการระบุความเสี่ยง: ใช้กรอบการทํางานที่ครอบคลุมซึ่งจัดหมวดหมู่ความเสี่ยงการชำระเงินประเภทต่างๆ ได้แก่ ความเสี่ยงจากการฉ้อโกง ความเสี่ยงด้านการดําเนินงาน ความเสี่ยงด้านระบบ และความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการปฏิบัติตามข้อกำหนด ตรวจสอบแต่ละหมวดหมู่อย่างเป็นระบบโดยใช้แบบจําลองที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อระบุช่องโหว่ที่อาจเกิดขึ้น

• การวิเคราะห์เครือข่าย: ใช้การวิเคราะห์เครือข่ายเพื่อทําความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างหน่วยงานต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับดำเนินการชำระเงิน ซึ่งสามารถช่วยระบุแผนการฉ้อโกงที่ซับซ้อนซึ่งเชื่อมโยงถึงหลายฝ่ายที่เกี่ยวข้องกัน เช่น การสมรู้ร่วมคิดหรือการฟอกเงิน

• แพลตฟอร์มข่าวกรองภัยคุกคาม: ใช้แพลตฟอร์มข่าวกรองภัยคุกคามที่รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นจากหลากหลายแหล่ง ข่าวกรองเหล่านี้ควรสามารถนำไปใช้ได้จริง โดยให้ข้อมูลเฉพาะเกี่ยวกับรูปแบบการโจมตี ช่องโหว่ และตัวบ่งชี้ของการบุกรุกที่อาจเกิดขึ้นบนเครือข่ายหรือระบบปฏิบัติการ

• การจำลองและการทดสอบภาวะวิกฤต: ทำการจำลองและทำการทดสอบภาวะวิกฤตเพื่อประเมินว่าระบบการชำระเงินของคุณจะสามารถรับมือกับสถานการณ์สุดขั้ว เช่น ความล้มเหลวทางเทคนิคและการโจมตีทางไซเบอร์ที่ซับซ้อนได้อย่างไร การทดสอบเหล่านี้จะช่วยระบุจุดที่อาจเกิดความล้มเหลวในระบบฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์

• การวิเคราะห์สถานการณ์และการประเมินผลกระทบ: ใช้การวิเคราะห์สถานการณ์เพื่อทำความเข้าใจผลกระทบของเหตุการณ์ความเสี่ยงที่แตกต่างกัน สร้างสถานการณ์จำลองโดยละเอียดสำหรับความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นและสร้างแบบจำลองผลกระทบทางการเงิน ซึ่งจะช่วยจัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยงตามผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นกับองค์กร

• การประเมินความปลอดภัยทางไซเบอร์: ใช้เครื่องมือประเมินความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ซับซ้อนซึ่งสามารถประเมินเสถียรภาพความปลอดภัยของระบบการชำระเงินได้แบบเรียลไทม์ เครื่องมือเหล่านี้ควรมีความสามารถในการประเมินช่องโหว่ การทดสอบการเจาะระบบ และระบุช่องโหว่ซีโร่เดย์ได้

โซลูชันเทคโนโลยีสําหรับการจัดการความเสี่ยงด้านการชำระเงิน

ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีได้พลิกโฉมวิธีที่ธุรกิจจัดกับการความเสี่ยงด้านการชำระเงิน โดยนําเสนอวิธีการที่ซับซ้อนหลากหลายในการตรวจจับและลดภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น เมื่อเลือกโซลูชันเทคโนโลยีสําหรับการบริหารความเสี่ยงด้านการชำระเงิน ให้พิจารณาปัจจัยต่อไปนี้

• ความเสี่ยงเฉพาะ: ระบุความเสี่ยงเฉพาะที่ธุรกิจของคุณเผชิญ

• ความสามารถในการขยาย: เลือกโซลูชันที่สามารถขยายตามธุรกิจของคุณ

• การผสานการทำงาน: เลือกโซลูชันที่คุณสามารถผสานการทำงานได้อย่างง่ายดายกับระบบและกระบวนการทำงานที่มีอยู่ของคุณ

• คุ้มคุ้มค่าต่อต้นทุน: ทำการวิเคราะห์ผลประโยชน์ต่อต้นทุนของโซลูชันที่แตกต่างกันเพื่อพิจารณาว่าโซลูชันใดให้ผลตอบแทนจากการลงทุนในเชิงบวก

• ประสบการณ์ของผู้ใช้: จัดลําดับความสําคัญของโซลูชันที่มอบประสบการณ์ซึ่งเป็นมิตรกับผู้ใช้สําหรับลูกค้าของคุณ

ต่อไปนี้คือภาพรวมของโซลูชันเทคโนโลยีชั้นนํา และวิธีลดความเสี่ยงด้านการชำระเงิน

แมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์

• การตรวจจับการฉ้อโกง: อัลกอริทึม ML สามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลธุรกรรมขนาดใหญ่เพื่อระบุรูปแบบและความผิดปกติที่บ่งบอกถึงการฉ้อโกง ซึ่งสามารถปรับเปลี่ยนและพัฒนาได้ตามกาลเวลา ก้าวนำกลยุทธ์การฉ้อโกงที่เปลี่ยนแปลงไปอยู่เสมอ

• การให้คะแนนความเสี่ยง: เครื่องมือการให้คะแนนความเสี่ยงที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถประเมินระดับความเสี่ยงของแต่ละธุรกรรมได้แบบเรียลไทม์ ทําให้สามารถตัดสินใจได้ทันทีและใช้การยืนยันตัวตนแบบปรับเปลี่ยนได้

• การใช้ข้อมูลชีวมาตรเชิงพฤติกรรม: อัลกอริทึม ML สามารถวิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรมการใช้งานของผู้ใช้ (เช่น ความเร็วในการพิมพ์ การเคลื่อนไหวของเมาส์) เพื่อตรวจจับความผิดปกติที่อาจเป็นสัญญาณของกิจกรรมฉ้อโกง

การวิเคราะห์ข้อมูลและการแสดงข้อมูลเป็นภาพ

• แพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่: แพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยให้ธุรกิจสามารถเก็บจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรมจํานวนมากจากแหล่งต่างๆ ซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับรูปแบบและแนวโน้มของการฉ้อโกง

• การแสดงข้อมูลเป็นภาพ: การแสดงภาพข้อมูลผ่านกราฟ แผนภูมิ และแดชบอร์ดสามารถช่วยระบุความสัมพันธ์และรูปแบบซึ่งอาจไม่สามารถดูได้จากข้อมูลดิบ

• การวิเคราะห์ความสัมพันธ์: การวิเคราะห์ความสัมพันธ์จะแสดงความเชื่อมโยงระหว่างเอนทิตี (เช่น ธุรกรรม บัญชี อุปกรณ์) เผยให้เห็นการเชื่อมต่อและรูปแบบที่ซ่อนอยู่ซึ่งอาจบ่งบอกถึงการฉ้อโกง

การเฝ้าตรวจสอบและการตัดสินใจเกี่ยวกับธุรกรรมแบบเรียลไทม์

• ระบบตรวจจับการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์: ระบบตรวจจับการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์จะเฝ้าติดตามตรวจสอบธุรกรรมเพื่อตรวจหากิจกรรมที่น่าสงสัย โดยใช้เครื่องมือตามกฎเกณฑ์และโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อระบุการฉ้อโกงที่อาจเกิดขึ้นแบบเรียลไทม์

• การยืนยันตัวตนแบบปรับเปลี่ยนได้: โซลูชันการยืนยันตัวตนแบบปรับเปลี่ยนได้จะปรับระดับการยืนยันตัวตนตามระดับความเสี่ยงที่ประเมินได้ของแต่ละธุรกรรม ซึ่งช่วยลดความยุ่งยากสําหรับผู้ใช้ที่ถูกต้องตามกฎหมายโดยไม่กระทบต่อความปลอดภัย

การแปลงเป็นโทเค็นและการเข้ารหัส

• การแปลงเป็นโทเค็น: การแปลงเป็นโทเค็นจะแทนที่ข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อนของเจ้าของบัตรด้วยโทเค็นที่ไม่ซ้ำกัน ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงการรั่วไหลของข้อมูลและมั่นใจถึงความสอดคล้องตามการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้วย PCI DSS

• การเข้ารหัส: การเข้ารหัสปกป้องข้อมูลระหว่างการส่งและขณะพัก ทําให้บุคคลที่ไม่ได้รับอนุญาตไม่สามารถอ่านได้

3D Secure 2.0

• การยืนยันตัวตนแบบหลายชั้น: 3D Secure 2.0 จัดให้มีการรักษาความปลอดภัยอีกหลายชั้นสําหรับธุรกรรมบัตรออนไลน์โดยกําหนดให้ผู้ถือบัตรต้องยืนยันตัวตนด้วยวิธีการต่างๆ (เช่น OTP, การยืนยันตัวตนด้วยข้อมูลชีวมาตร)

• การยืนยันตัวตนตามความเสี่ยง: 3D Secure 2.0 ช่วยให้ธุรกิจสามารถแชร์ข้อมูลกับบริษัทผู้ออกบัตรได้มากขึ้น ช่วยให้สามารถประเมินความเสี่ยงได้ดีขึ้นและใช้คำถามตรวจสอบสิทธิ์เพื่อยืนยันตัวตนตามความเหมาะสม

การยืนยันตัวตนด้วยข้อมูลชีวมาตร

• การยืนยันตัวตนอย่างปลอดภัย: เทคโนโลยี เช่น การจดจําลายนิ้วมือหรือการจดจําใบหน้า หรือการสแกนม่านตาเป็นวิธีที่สะดวกในการยืนยันตัวตนของผู้ใช้ ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงของการฉ้อโกงและการเข้าครอบครองบัญชี
  

เทคโนโลยีบล็อกเชน

• ความโปร่งใสในการชำระเงิน: ลักษณะการกระจายอํานาจและการเปลี่ยนแปลงแก้ไขไม่ได้ของบล็อกเชนสามารถนำมาใช้เพื่อปรับปรุงความปลอดภัย การตรวจสอบย้อนกลับ และความโปร่งใสในระบบการชำระเงิน

• สัญญาอัจฉริยะ: สัญญาที่ดําเนินการด้วยตนเองเหล่านี้สามารถทําให้ดำเนินการชำระเงินเป็นไปโดยอัตโนมัติและลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาดและการโต้แย้ง

แพลตฟอร์มข่าวกรองภัยคุกคาม

• ข้อมูลภัยคุกคามแบบเรียลไทม์: แพลตฟอร์มข่าวกรองภัยคุกคามแบบเรียลไทม์ให้ข้อมูลล่าสุดเกี่ยวกับภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่ รูปแบบการโจมตี และช่องโหว่ต่างๆ

• ความร่วมมือด้านการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์: ช่วยอํานวยความสะดวกในการแบ่งปันข้อมูลระหว่างองค์กร เพื่อสร้างการป้องกันต่อภัยคุกคามทางไซเบอร์ร่วมกัน

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเพื่อลดการฉ้อโกงการชำระเงิน

การลดการฉ้อโกงในการชำระเงินในสภาพแวดล้อมที่มีความเสี่ยงสูงจําเป็นต้องมีการผสมผสานระหว่างเทคโนโลยีขั้นสูงและการกํากับดูแลโดยมนุษย์ ต่อไปนี้คือแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดบางประการเพื่อลดความเสี่ยงของการฉ้อโกงการชำระเงิน

• ระบบตรวจจับการฉ้อโกงแบบหลายชั้น: ใช้ระบบการตรวจจับการฉ้อโกงแบบหลายชั้นที่ผสมผสานระหว่างระบบตามกฎเกณฑ์ การตรวจจับความผิดปกติ แมชชีนเลิร์นนิง และปัญญาประดิษฐ์ การตรวจจับแต่ละชั้นมุ่งเป้าไปที่การฉ้อโกงในแง่มุมที่แตกต่างกัน และเมื่อรวมกันจะช่วยสร้างเกราะป้องกันครอบคลุมกิจกรรมการฉ้อโกง

• การวิเคราะห์พฤติกรรม: ใช้การวิเคราะห์พฤติกรรมเพื่อสร้างประวัติโดยย่อว่าผู้ใช้โต้ตอบกับระบบของคุณอย่างไร และตรวจรูปแบบพฤติกรรมที่ผิดปกติ ซึ่งอาจรวมถึงการวิเคราะห์ความเร็วในการพิมพ์ รูปแบบการทำธุรกรรม พฤติกรรมการท่องเว็บ และการเปลี่ยนแนวการวางอุปกรณ์

• มาตรการยืนยันตัวตน: ใช้กระบวนการยืนยันตัวตนที่รัดกุม เช่น การยืนยันตัวตนแบบ 2 ชั้น การใช้ข้อมูลชีวมาตร (เช่น ลายนิ้วมือ การจดจําใบหน้า) และใบรับรองดิจิทัล โดยนำมาตรการเหล่านี้มาใช้งาน ไม่เพียงเฉพาะการเข้าสู่ระบบเท่านั้นแต่ใช้กับทุกกระบวนการ โดยเฉพาะการอนุมัติการทำธุรกรรมที่มีมูลค่าสูง

• การแปลงเป็นโทเค็นและการเข้ารหัส: ปกป้องข้อมูลด้วยมาตรฐานการเข้ารหัสขั้นสูงทั้งขณะส่งและขณะพัก ใช้การแปลงเป็นโทเค็นเพื่อแทนที่องค์ประกอบข้อมูลที่ละเอียดอ่อนด้วยข้อมูลเทียบเท่าแบบไม่ละเอียดอ่อนซึ่งไร้ประโยชน์หากดักจับได้

• การเฝ้าติดตามการทำธุรกรรมแบบเรียลไทม์: เฝ้าติดตามตรวจสอบธุรกรรมแบบเรียลไทม์เพื่อระบุและตอบสนองต่อกิจกรรมที่น่าสงสัยในทันที ตั้งค่าการแจ้งเตือนของระบบสําหรับการทำธุรกรรมที่มี ขนาด ความถี่ หรือรูปแบบทางภูมิศาสตร์ที่ผิดปกติซึ่งอาจบ่งบอกถึงการฉ้อโกง

• การวิเคราะห์ลิงก์: ใช้การวิเคราะห์ลิงก์เพื่อแสดงภาพและทําความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูล ซึ่งสามารถเปิดเผยความสัมพันธ์และรูปแบบที่ซ่อนอยู่ระหว่างธุรกรรมและบัญชีที่อาจบ่งบอกถึงการฉ้อโกงที่เกิดขึ้น

• ติดตามข้อมูลการปฏิบัติตามข้อกำหนดล่าสุด: ติดตามกฎระเบียบและมาตรฐานล่าสุด เช่น PCI DSS, กฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (GDPR) และกฎหมายต่อต้านการฟอกเงิน (AML) จัดการฝึกอบรมและการตรวจสอบอย่างสม่ำเสมอเพื่อยืนยันว่าระบบและกระบวนการทั้งหมดเป็นไปตามข้อกําหนด

• การเสริมสร้างการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ขั้นสูง: รักษาการเสริมสร้างการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ในระดับที่สูงด้วยการประเมินความปลอดภัย การทดสอบเจาะระบบ และการสแกนช่องโหว่เป็นประจำ ใช้ระบบการจัดการข้อมูลและเหตุการณ์ด้านความปลอดภัย (SIEM) เพื่อรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ และตรวจจับเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้น

การปฏิบัติข้อกำหนดเกี่ยวกับการบริหารความเสี่ยงด้านการชำระเงิน

มีกฎหมายและมาตรฐานมากมายที่ดูแลควบคุมการบริหารความเสี่ยงด้านการชำระเงิน และแต่ละฉบับได้รับการออกแบบมาเพื่อปกป้องผู้บริโภค ธุรกิจ และระบบการเงินจากการฉ้อโกง การฟอกเงิน และกิจกรรมที่ผิดกฎหมายอื่นๆ ต่อไปนี้คือกฎหมาย กฎระเบียบ และระเบียบอุตสาหกรรมที่สําคัญที่ส่งผลต่อการบริหารความเสี่ยงด้านการชำระเงิน

• มาตรฐานความปลอดภัยข้อมูลอุตสาหกรรมบัตรชำระเงิน (PCI DSS): มาตรฐานสากลนี้กําหนดข้อบังคับด้านความปลอดภัยสําหรับองค์กรที่จัดการข้อมูลเจ้าของบัตร จุดประสงค์คือเพื่อป้องกันการรั่วไหลของข้อมูลและการฉ้อโกง การปฏิบัติตามข้อกำหนดที่เกี่ยวข้องกับการจัดเก็บ การส่ง และการประมวลผลข้อมูลบัตรอย่างปลอดภัย การจัดการช่องโหว่ และการทดสอบเป็นประจํา

• กฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (GDPR): กฎระเบียบของสหภาพยุโรปนี้ปกป้องความเป็นส่วนตัวและข้อมูลส่วนบุคคลของบุคคลทั่วไป และมีผลต่อวิธีที่ธุรกิจเก็บรวบรวม จัดเก็บ และดำเนินการข้อมูลของลูกค้า การปฏิบัติตามข้อกําหนดนี้เกี่ยวข้องกับการได้รับความยินยอมจากลูกค้า การรับรองความปลอดภัยของข้อมูล และการให้สิทธิ์แก่บุคคลในการเข้าถึงและควบคุมข้อมูลของตน

• ระเบียบการให้บริการชำระเงินฉบับปรับปรุง (PSD2): กฎระเบียบของยุโรปฉบับนี้จัดทำขึ้นเพื่อปกป้องผู้บริโภค ส่งเสริมนวัตกรรม และเพิ่มการรักษาความปลอดภัยในตลาดการชําระเงิน โดยกําหนดให้มีการยืนยันตัวตนของลูกค้าแบบรัดกุม (SCA) สําหรับธุรกรรมออนไลน์ โครงการริเริ่มด้านการธนาคารแบบเปิด และข้อกําหนดด้านความปลอดภัยที่เข้มงวดขึ้นสําหรับผู้ให้บริการชำระเงิน

• กฎระเบียบการต่อต้านการฟอกเงิน (AML) และการต่อต้านการให้ความช่วยเหลือทางการเงินแก่ผู้ก่อการร้าย (CTF): กฎระเบียบเหล่านี้กําหนดให้ธุรกิจต้องใช้มาตรการบางประการเพื่อป้องกันและตรวจจับการฟอกเงินและกิจกรรมสนับสนุนทางการเงินแก่ผู้ก่อการร้าย การปฏิบัติตามข้อกําหนดนี้เกี่ยวข้องกับตรวจสอบข้อมูลของลูกค้า การเฝ้าตรวจสอบธุรกรรม การรายงานกิจกรรมที่น่าสงสัย และการประเมินความเสี่ยง

• กฎระเบียบการรู้จักลูกค้าของคุณ (KYC) และการรู้จักธุรกิจของคุณ (KYB): กฎระเบียบเหล่านี้กำหนดให้ธุรกิจต้องยืนยันตัวตนและประเมินประวัติความเสี่ยงของลูกค้าและคู่ค้าทางธุรกิจเพื่อป้องกันการฉ้อโกงและอาชญากรรมทางการเงิน การปฏิบัติตามข้อกําหนดเกี่ยวข้องกับการรวบรวมและยืนยันข้อมูลของลูกค้า มีส่วนร่วมในการเฝ้าตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง และการรายงานกิจกรรมที่น่าสงสัย

• กฎหมายคณะกรรมการการค้าแห่งรัฐบาลกลาง (FTC): ในสหรัฐอเมริกากฎหมาย FTC ห้ามมิให้กระทำการใดหรือการปฏิบัติใดที่ไม่เป็นธรรมหรือเป็นการหลอกลวงซึ่งส่งผลกระทบต่อการค้า ซึ่งรวมถึงกิจกรรมการฉ้อโกงและการหลอกลวงที่เกี่ยวข้องกับการชำระเงิน

เพื่อให้ปฏิบัติตามกฎหมายและข้อบังคับเหล่านี้ธุรกิจต้องลงทุนในทรัพยากร เทคโนโลยี และบุคลากร ซึ่งบ่อยครั้งต้องปรับกระบวนการปฏิบัติงานและนโยบายของตน แม้ว่าต้นทุนและการเปลี่ยนแปลงการดําเนินงานเหล่านี้อาจสร้างปัญหา แต่การปฏิบัติตามข้อกำหนดสามารถช่วยเพิ่มความปลอดภัย ลดความเสี่ยงในการฉ้อโกง และสร้างความไว้วางใจให้กับผู้บริโภคมากขึ้น