Провайдер электронных платежей ASSIST объявил об усовершенствовании собственной антифродовой системы. Более эффективная интеллектуальная система противодействия мошенничеству позволяет довести конверсию интернет-магазина до 99%. При этом, даже без использования фильтров и 3D-Secure, уровень фрода составляет не более 0,035%, уверяют в компании.

VisaASSIST с 2010 года использует на практике самообучающуюся антифродовую систему, в основе которой лежит математический анализ статистики интернет-платежей. Этот подход позволяет интернет-магазину «выжать» максимум из своего трафика и при этом не стать жертвой мошенников.

С самого начала система ASSIST Antifraud включала в себя подсистемы бизнес-правил и математического определения вероятности мошенничества, а также была оснащена набором отчетов, помогающих специалистам групп фрод-мониторинга анализировать подозрительные транзакции. В 2015 году была проделана работа по созданию независимой OLAP-системы, которая включила в себя весь набор ранее используемых отчетов, а также позволила формировать многомерные срезы данных, необходимые как для анализа самих транзакций, так и для выявления мошенничества на стороне интернет-магазинов. Это на порядок увеличило быстродействие системы и количество формируемых выборок.

«Вопрос обеспечения безопасности платежей в интернете нельзя рассматривать отдельно от его влияния на объемы продаж, – комментирует директор по исследованиям и разработке ПО группы компаний ASSIST Владимир Анисимов. – Бизнесу нужен такой метод защиты, который при допустимом риске будет минимально сокращать продажи».

В основе системы ASSIST Antifraud лежит принцип построения математических моделей оценки вероятности мошенничества. Платежный шлюз, имея данные по «чистым» и мошенническим транзакциям за определенный период времени, может использовать их для настройки математических моделей. Модели за доли секунды сопоставляют новую транзакцию со всем объемом ранее совершенных операций и определяют вероятность, с которой она похожа на мошенническую, при этом они анализируют тысячи параметров, характеризующих профиль клиента, его поведение на сайте, платежную историю и данные конкретного заказа.

Важное качество антифродовых систем, построенных на математических моделях – возможность гибко настраивать их под конкретные задачи и тип бизнеса. Для этого проводится обучение модели на истории транзакций именно того интернет-магазина, для которого она предназначена. При этом использование интеллектуальных систем противодействия мошенничеству не исключает применение всего арсенала средств антифрода (3D-Secure, фильтров, «ручного» мониторинга), но значительно его оптимизирует, т.к. позволяет отсеять порядка 99,97% мошеннических транзакций.

ASSIST применяет разработанную интеллектуальную систему антифрода ко всем транзакциям, проводимым через свой платежный шлюз, обеспечивая безопасность платежей для более чем 3000 компаний России и СНГ. В их числе: Google, OZON, OZON.Travel, Мариинский и Большой театры, KASSIR, Bileter, Head Hunter, PUMA, OTTO, Росгосстрах, The Body Shop, Mothercare, Starbucks, KFC и многие другие.

Справка

До недавнего времени одним из самых надежных инструментов борьбы с мошенническими транзакциями в интернете считался протокол 3D-Secure. Это метод двухфакторной аутентификации клиента, при котором покупателю требуется ввести код подтверждения, отправляемый банком в SMS-сообщении на привязанный к карте номер мобильного телефона. Несмотря на свою надежность, этот метод характеризуется высоким процентом отказов при совершении платежей. Применяя только 3D-Secure, интернет-магазин теряет в среднем до 20% конверсии. Поэтому многие магазины отключают протокол 3D-Secure, т.к. даже в этом случае риск потерь по мошенническим транзакциям ниже, чем недополученная прибыль от продаж.

В качестве средств защиты широко используются различные фильтры, проверяющие отдельные параметры платежа: IP-адреса, списки стран банков-эмитентов, ограничения на количество и сумму покупок с одной карты за определенный период времени. Дополнительно транзакции могут вручную проверяться специализированными подразделениями фрод-мониторинга. Несмотря на достаточно высокую эффективность этих методов, они далеко не всегда могут гарантировать надежную защиту. Например, применение фильтров по странам банков нецелесообразно для бизнеса, предоставляющего услуги, востребованные во всем мире (онлайн-игры, ПО, бронирование отелей и авиабилетов). «Ручной» мониторинг не работает в случае с цифровыми товарами, которые предоставляются покупателю сразу после проведения транзакции.

(Всего прочитано 110 раз, из них 1 посещений сегодня)
4