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如何“动态摩擦”可以是在线欺诈的氪石

你想在欺诈者迈出一步吗?你想打败他们,同时也可以尽可能无缝,因为合法消费者从您的网站购买并贡献给您的底线?

然后准备抛出规则。

好的,那是一个双曲线。但它的服务更大,非常重要的一点:在线欺诈者比在十年前更聪明,而奴隶遵守基于规则的欺诈预防系统将基本上,为那些犯罪分子留下一两扇门或两个开放通过。

在最新版本中 今日新闻 MasterClass视频系列,凯文李,信任和安全建筑师 ,深入了解欺诈的新景观,并给出了关于如何最好的柜台的具体建议。当然,每个人都知道欺诈者正在变得更加复杂和组织 - 但是有多少人知道真正的事情?除了MasterClass视频,Lee和Karen Webster一起,将在今天的今日新闻网络研讨会上进一步讨论这个主题“从地上建立一个信任和安全团队。“

欺诈演变

在新的MasterClass视频中,Lee在过去十年左右概述了欺诈的演变,提供了一个可能导致商家的一些焦虑夜的观察。不再是欺诈通常意味着“一个人”试图闯入电子商务平台。 “现在,不同类型的机器人和脚本攻击平台,而不是一个逐一的一千次,”他说。

这并非全部:今天的欺诈涉及相对复杂 - 与十年左右相比 - 试图接管合法账户或创造持久的假装。同样,零售商在这些日子里处理了远远超过付款,当然:数字商业意味着交付,内容和其他可能给犯罪分子开放的因素。

这一切都对任何有兴趣避免避免不良公关的零售商,诉讼和丧失损失通常遵循的挑战 违反 或黑客。其中包括在没有疏远诚实的消费者和现有的客户和潜在客户的情况下建立更好的欺诈防御。为了另一种方式,挑战是停止犯罪分子而不会引入太多的摩擦,这可能导致客户放弃创建帐户或放弃在线购物车。

数字游戏

李说,这是一个简单的数字。传统欺诈管理“可能会专注于利用该系统的1%。”这种欺诈预防“花费了100%的欺诈方面的时间。”

但是,在一个具有诚实的意图的在线零售网站上的99%呢?只想尽快购买,然后继续他们的生活?好吧,这就是他称之为“动态摩擦”的练习的地方,这是一个不仅可以帮助预防欺诈的概念,而且在平台和商家建立信任。

随着李告诉它,危险 欺诈罪 在交易前开始很好,知识可以帮助打败它。基于机器学习算法的欺诈预防系统 - 不仅仅是多年来一直存在的遗留规则 - 可能会导致更多地了解到特定平台的人。并且这种理解可以导致更精确地检测欺诈尝试,而不会在诚实的消费者的道路上放置太多的速度颠簸。

数字面包面包屑

消费者沿途留下“数字面包屑,”李说。消费者创造了一个帐户的速度,键盘笔划的性质和其他特征的这些因素可以帮助确定该人的意图是否是合法的或犯罪分子。

“在10秒内,他们是否去购买三个木筏,或者他们浏览?”他举例说明了。 “他们首先从Gopro配件开始吗?他们把东西放在购物车中,然后删除它吗?从行为的角度来看,所有这些东西都真的在讲述。“

相比之下,主要是基于规则的欺诈预防制度,不会发现这些并发症。规则是二进制 - 他们只做“是”或“否”。李某说,欺诈者 - 至少是成功的 - 并非如此暗淡,因为李某说,通过二进制欺诈预防制度停止。 “欺诈者学会非常快速地适应。”

不仅如此,而且消费者不耐烦,难以忍受。面对太多的摩擦,他们可能只是离开并检查一个竞争对手。该机器学习模型的另一个目标 预防诈骗 是减少李某称之为“侮辱率” - 将合法客户视为潜在的罪犯,这可能导致诚实的账户被关闭。

行政买入

在欺诈预防方面越过基于规则的思维需要超过一些条件,并非最少的是李某称为“高管买入”。

他嘲笑他的垃圾邮件预防经验 Facebook 解释单一业务中的各种团队不仅必须共同努力 - 电子商务的做法越来越复杂,新产品一直出现,以及在线零售,包括各种任务和特征 - 但要“福音指”目标和工作。

同样,组织需要一个“致力于信任和安全的集中团队”,“李说。简而言之,“你需要整体方法。”

平台运营商具有优势:他们对“用户整个在线旅程”的“巨大”数据量。关键是确保数据被馈送到机器学习数据挖掘工具中,以检测那些表明欺诈的模式 - 并不仅仅关注欺诈,而且对“信任和安全”的较大,可能更有利可图的概念。

不过,这并不是说规则是没用的。 “你仍然想要在一天结束时规则,”李说。例如,良好的规则是不处理来自朝鲜的知识产权地址的消费者。 “你不需要一台机器来告诉你,”他说。

他说,“你还需要超越规则,纯粹和简单。”

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新的今日新闻数据: 加密货币付款研究– MAY 2021

关于这项研究: 美国消费者认为加密货币不仅仅是一个价值的商店:4600万计划表示他们计划将其用于从金融服务到杂货的所有内容。在加密货币报告中,今日新闻在美国中调查8,008个加密货币用户和非用户,以检查他们计划使用加密购买的方式进行购买,他们计划使用的加密 - 以及商家接受如何影响商家选择和消费者的消费者。

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