Cos'è il Punteggio di Frode SaaS?

Il punteggio di frode SaaS è la pratica di assegnare un numero alla probabilità che un'azione o transazione utente sia fraudolenta, basata su un'analisi di:

• il comportamento degli utenti
• caratteristiche del dispositivo
• indirizzo IP
• attributi di identità. 

Il punteggio di solito varia da 0 a 1, con punteggi più alti che indicano maggiori livelli di rischio e che portano ad azioni come l'attivazione di un secondo passaggio di verifica, l'invio della transazione per la revisione o semplicemente il suo blocco. 

Poiché la frode SaaS si evolve rapidamente, altrettanto fa la necessità di un modello di punteggio antifrode SaaS che sia anche sufficientemente flessibile per essere aggiornato regolarmente con nuove informazioni.

Il processo di scoring delle frodi SaaS prevede i seguenti passaggi:

1. I sistemi di scoring antifrode SaaS monitorano le attività degli utenti e creano segnali per ogni evento. 
2. Questi segnali vengono quindi elaborati utilizzando sia regole che modelli di machine learning. Le regole vengono impiegate per rilevare schemi di rischio noti, mentre i modelli sono usati per rilevare anomalie e sottili cambiamenti nel comportamento. 
3. Sulla base di questi input, il sistema genera un punteggio di rischio in tempo reale, il quale decide se l'azione debba essere permessa, contestata o rifiutata.

I punteggi di frode derivano da diverse categorie di dati utente, quali: 

• Dati identificativi
• Dati transazionali
• Metadati del dispositivo & del browser
• Reputazione IP
• Geolocalizzazione
• Segnali comportamentali (la velocità di digitazione o navigazione). 

La maggior parte dei sistemi incorpora anche la verifica dell'identità di terze parti e informazioni provenienti da altre reti per identificare i truffatori con account presso altre aziende. 

L'utilizzo di dati di prima e terza parte aumenta il livello di efficienza nel rilevamento delle frodi e protegge contro nuovi metodi fraudolenti.

Scoring delle frodi per applicazioni SaaS:

• aiuto nel rilevamento delle frodi
• offrire l'opportunità di ridurre la dipendenza dalle revisioni manuali
• offrire una risoluzione rapida ed evitare così di incorrere in costi inutili e di perdere entrate
• fornire una migliore visibilità sui modelli di frode e aiutare a creare una risposta efficace agli incidenti
• bloccare le attività ad alto rischio e, allo stesso tempo, consentire il passaggio agli utenti legittimi, il che protegge le entrate ed evita la frustrazione dell'esperienza utente.

La valutazione del rischio di frode è cruciale per le aziende SaaS, poiché il loro modello di business si basa su pagamenti ricorrenti, che possono essere facilmente manipolati. 

I modelli di reddito ricorrente sono suscettibili a:

• prese di controllo degli account
• frode nei pagamenti
• registrazioni false. 

Un sistema di punteggio antifrode completo può aiutare a proteggere i processi di onboarding, evitare le prese di controllo degli account e ridurre le frodi di fatturazione senza compromettere l'efficienza. 

Aiuta anche a soddisfare i requisiti di conformità come AML e KYC, e aumenta la fiducia nel marchio riducendo il numero di falsi rifiuti e incidenti di sicurezza.

Sì, il punteggio antifrode SaaS viene tipicamente calcolato in tempo reale. 

I modelli di scoring vengono implementati dalle aziende SaaS per valutare istantaneamente il rischio delle singole transazioni mentre vengono elaborate. 

Questa pratica è particolarmente cruciale durante i processi di registrazione, log-in e checkout, quando sono tipicamente presenti alti livelli di rischio.

L'accuratezza dello scoring antifrode dipende dalla disponibilità di dati di buona qualità.

Tuttavia, i dati possono essere incompleti, obsoleti o contraddittori. Questi fattori influiscono sull'efficienza del modello e anche sulla capacità di rilevare attività sospette. Una gestione scadente dei dati aumenta il rischio di frode, i rischi di conformità e l'insoddisfazione dei clienti.

Gli strumenti di scoring delle frodi per le applicazioni SaaS si integrano con processori di pagamento, CRM, provider di identità e strumenti di analisi tramite API e flussi di eventi. 

Queste integrazioni consentono al rilevamento delle frodi di essere incorporato nei processi esistenti. Sistemi cloud-native si integrano facilmente, mentre i sistemi legacy potrebbero richiedere integratori personalizzati. Solide capacità di integrazione sono un prerequisito per decisioni in tempo reale e gestione delle frodi.

Le principali sfide in quest'area includono:

• l'equilibrio tra una solida protezione dalle frodi e la comodità dell'utente
• proteggere informazioni sensibili
• mantenere i modelli efficaci man mano che i metodi di frode si evolvono
• implementazione rallentata a causa dell'integrazione con sistemi legacy o di risorse limitate