Przedsiębiorcy technologiczni, którzy zajmują się delikatnymi danymi finansowymi i dużą liczbą transakcji, są szczególnie podatni na oszustwa transakcyjne w dzisiejszej szybko zmieniającej się gospodarce cyfrowej. Przedsiębiorcy technologiczni z branży e-commerce, finansowej i SaaS muszą mieć skuteczne sposoby na identyfikację i powstrzymanie oszukańczych zachowań w miarę ich występowania.
Jedną ze skutecznych metod zapobiegania szkodom wynikającym z nadchodzących zagrożeń jest monitorowanie transakcji w czasie rzeczywistym. W tym blogu przyjrzymy się znaczeniu monitorowania transakcji w czasie rzeczywistym dla bezpieczeństwa przedsiębiorców IT i sposobom jego wdrożenia.
1. Konfigurowanie zautomatyzowanego systemu monitorowania
Przedsiębiorcy technologiczni mogą zautomatyzować proces śledzenia transakcji w czasie rzeczywistym, wykorzystując algorytmy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Dzięki tym technologiom firmy mogą teraz szybko i łatwo wykrywać trendy, które mogą wskazywać na oszukańcze zachowania w ogromnych bazach danych.
Ponieważ nieustannie uczą się na podstawie danych transakcyjnych, modele uczenia maszynowego są szczególnie przydatne. Na początku system bada poprzednie transakcje, aby określić zwyczajowe wzorce prawidłowych transakcji. Z czasem staje się lepszy, ponieważ uczy się na podstawie nowych danych i zmienia algorytmy wykrywania, aby dopasować się do zmieniających się nawyków.
Jeśli nawyki zakupowe klienta są znane systemowi opartemu na uczeniu maszynowym, może on wykryć podejrzaną aktywność, taką jak nieoczekiwanie duży zakup, i podjąć odpowiednie działania.
Korzystanie ze złożonych algorytmów wykrywania oszustw, takich jak Trade Fluxa 5.2, może pójść o krok dalej, natychmiastowo oceniając ryzykowność każdej transakcji. Aby zapewnić dynamiczny i wszechstronny obraz autentyczności każdej transakcji, algorytmy te mogą badać liczne dane, w tym kwotę transakcji, lokalizację, adres IP i zachowanie użytkownika.
2. Wykorzystanie integracji i kanałów danych w czasie rzeczywistym
Bramki płatności, systemy zarządzania relacjami z klientami (CRM) i rejestry finansowe to części istniejącej infrastruktury firmy technologicznej, które muszą zostać zintegrowane, aby monitorowanie transakcji w czasie rzeczywistym było skuteczne.
Najnowszy obraz transakcji, w miarę ich występowania, jest dostarczany przez integrację strumieni danych w czasie rzeczywistym z kilku źródeł. Na przykład Twój system monitorujący może pobierać dane transakcji bezpośrednio od procesorów płatności, takich jak Stripe lub PayPal, za pośrednictwem ich interfejsów API, a następnie sprawdzać je pod kątem oznak oszustwa. Ponieważ dane transakcji są aktualizowane w czasie rzeczywistym przez systemy wykrywania oszustw, możesz działać szybko.
Aby wykrywanie oszustw działało, kluczowe jest zintegrowanie z zewnętrznymi źródłami danych. Jednym z przykładów jest możliwość szybkiego sprawdzania informacji o karcie płatniczej za pośrednictwem usług weryfikacji kart kredytowych. Usługi te wyszukują informacje, takie jak to, czy karta kredytowa została uznana za skradzioną lub powiązana ze znanym oszukańczym kontem. Możesz również określić, czy transakcja pochodzi z podejrzanego miejsca lub urządzenia, łącząc analizę geolokalizacji i technologie odcisków palców urządzeń.
3. Wdrażanie analityki poznawczej
Kolejną ważną częścią śledzenia transakcji w czasie rzeczywistym jest analityka behawioralna. Firmy mogą wykrywać podejrzane działania, które mogą wskazywać na oszustwo, badając trendy zachowań użytkowników. Analityka taka śledzi zachowania użytkowników na Twojej platformie, takie jak pochodzenie logowania, preferowane środki płatności i wzorce nawigacji w witrynie.
Sygnały przejęcia konta mogą obejmować na przykład nagły napływ połączeń międzynarodowych użytkownika lub próby logowania się z wielu urządzeń jednocześnie. Dzięki analityce behawioralnej właściciel firmy może natychmiast zidentyfikować tego rodzaju działania i potwierdzić tożsamość użytkownika przed zatwierdzeniem zakupu.
Przedsiębiorcy technologiczni mogą wdrożyć analitykę behawioralną, taką jak Trade Fluxa 5.2, korzystając ze specjalistycznego oprogramowania, które identyfikuje nietypowe działania za pomocą uczenia maszynowego.
Dzięki dostarczaniu przydatnych informacji w czasie rzeczywistym system ten pomaga zatrzymać oszukańcze transakcje i bezproblemowo przeprowadzać legalne transakcje.
4. Korzystanie z modeli do oceny ryzyka
Jednym z powszechnych elementów monitorowania transakcji w czasie rzeczywistym są modele oceny ryzyka. Te modele wykorzystują różne parametry, aby nadać punktację ryzyka każdej transakcji. Modele te badają mnóstwo punktów danych, w tym wielkość, częstotliwość, sposób płatności, działania użytkownika i historię transakcji. Prawdopodobieństwo oszukańczej transakcji wzrasta wraz ze wzrostem punktacji ryzyka.
Przedsiębiorcy z branży technologicznej mogą modyfikować metodologię punktacji, aby dostosować ją do tolerancji ryzyka swojej firmy. Na przykład sklepy internetowe mogą mieć łagodne przepisy dla mniejszych zakupów, ale surowe dla większych lub zagranicznych. Firmy mogą zautomatyzować akceptację transakcji niskiego ryzyka i nadać priorytet tym, które wymagają dokładniejszego zbadania, korzystając z tych metod oceny ryzyka.
Dodatkowe kroki, takie jak kontrola ręczna lub weryfikacja wieloetapowa, mogą zostać podjęte w odniesieniu do transakcji, która została oznaczona jako wysokiego ryzyka. Aby zminimalizować straty, kluczowe jest szybkie działanie w przypadku transakcji wysokiego ryzyka.
5. Współpraca z zewnętrznymi usługami wykrywania oszustw
Wielu przedsiębiorców zajmujących się oprogramowaniem uważa, że współpraca z zewnętrznymi usługami identyfikacji oszustw jest korzystna, mimo że wewnętrzne rozwiązania są niezbędne do monitorowania transakcji w czasie rzeczywistym. Możesz ulepszyć monitorowanie w czasie rzeczywistym za pomocą tych usług eksperckich, które obejmują zaawansowane algorytmy i techniki wykrywania oszustw.
Jeśli Twoja firma nie jest w stanie od razu dostrzec nowych tendencji oszustw, usługa zewnętrzna może pomóc, łącząc dane z różnych firm, branż i obszarów geograficznych, aby stworzyć pełniejszy obraz. Adresy protokołu internetowego (IP), które zostały umieszczone na czarnej liście, skradzione dane kart kredytowych i nazwiska znanych przestępców to typowe cechy takich usług. Dołączenie do takich usług zapewnia przedsiębiorcom komputerowym dodatkową ochronę przed ciągle zmieniającymi się strategiami oszustw.
Wniosek
Jeśli przedsiębiorcy technologiczni poważnie podchodzą do zapobiegania oszustwom i dbania o bezpieczeństwo swoich transakcji finansowych, muszą wdrożyć system monitorowania transakcji w czasie rzeczywistym. Przedsiębiorcy technologiczni mogą skutecznie identyfikować i unikać oszustw w czasie rzeczywistym, wykorzystując zaawansowane technologie, takie jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i analiza danych behawioralnych. Aby jeszcze bardziej zwiększyć skuteczność systemów monitorowania w czasie rzeczywistym, możesz skonfigurować automatyczne ostrzeżenia, tworzyć symulacje oceny ryzyka i integrować zewnętrzne usługi wykrywania oszustw.
Przedsiębiorcy technologiczni mogą chronić swoje firmy, zmniejszać ryzyko i utrzymywać zaufanie klientów, korzystając z monitorowania transakcji w czasie rzeczywistym, co jest szczególnie przydatne w erze coraz bardziej złożonych oszustw. Szybkie działanie w przypadku podejrzenia oszustwa pozwala firmom wdrożyć odpowiednie środki, zapewniając.
