Wat is SaaS Fraudescore?

SaaS-fraudescoring is de praktijk van het toekennen van een getal aan de waarschijnlijkheid dat een gebruikersactie of transactie frauduleus is, gebaseerd op een analyse van:

• gebruikersgedrag
• apparaatkenmerken
• IP-adres
• identiteitskenmerken. 

De score varieert gewoonlijk van 0 tot 1, waarbij hogere scores een hoger risiconiveau aangeven en leiden tot acties zoals het activeren van een tweede verificatiestap, het ter beoordeling aanbieden van de transactie, of deze simpelweg blokkeren. 

Naarmate SaaS-fraude snel evolueert, groeit ook de behoefte aan een SaaS-fraudescoringsmodel dat flexibel genoeg is om regelmatig met nieuwe informatie te worden bijgewerkt.

Het SaaS-fraudescoringsproces omvat de volgende stappen:

1. SaaS-fraudescoringssystemen monitoren gebruikersactiviteiten en genereren signalen voor elke gebeurtenis. 
2. Deze signalen worden vervolgens verwerkt met behulp van zowel regels als machine learning-modellen. Regels worden gebruikt om bekende risicovolle patronen te detecteren, terwijl modellen worden gebruikt om afwijkingen en subtiele gedragsveranderingen op te sporen. 
3. Op basis van deze invoer genereert het systeem in realtime een risicoscore, die bepaalt of de actie moet worden toegestaan, aangevochten of geweigerd.

Fraudescores worden afgeleid van verschillende categorieën gebruikersgegevens, zoals: 

• Identificatiegegevens
• Transactiegegevens
• Apparaat- & browsermetadata
• IP-reputatie
• Geolocatie
• Gedragssignalen (de snelheid van typen of navigeren). 

De meeste systemen integreren ook identiteitsverificatie door derden en informatie van andere netwerken om fraudeurs met accounts bij andere bedrijven te identificeren. 

Het gebruik van eigen en externe gegevens verhoogt de efficiëntie bij het opsporen van fraude en beschermt tegen nieuwe fraudemethoden.

Fraudescoring voor SaaS-applicaties:

• Hulp bij het opsporen van fraude
• Bieden de mogelijkheid om de afhankelijkheid van handmatige controles te verminderen
• bieden snelle oplossing en voorkomen zo onnodige kosten en het mislopen van inkomsten.
• geeft beter inzicht in fraudepatronen en helpt bij het creëren van een effectieve respons op incidenten.
• stopt risicovolle activiteiten, en tegelijkertijd worden legitieme gebruikers doorgelaten, wat inkomsten beschermt en frustratie van de gebruikerservaring voorkomt.

Fraudesc_oring is cruciaal voor SaaS-bedrijven, aangezien hun bedrijfsmodel gebaseerd is op terugkerende betalingen, die gemakkelijk kunnen worden gemanipuleerd. 

Terugkerende inkomstenmodellen zijn kwetsbaar voor:

• accountovernames
• betalingsfraude
• valse aanmeldingen. 

Een allesomvattend fraudescoresysteem kan helpen bij het beschermen van onboardingprocessen, het voorkomen van accountovernames en het verminderen van factureringsfraude, zonder in te boeten aan efficiëntie. 

Het helpt ook bij het voldoen aan compliancevereisten zoals AML en KYC, en vergroot het merkvertrouwen door het aantal valse afwijzingen en beveiligingsincidenten te verminderen.

Ja, SaaS-fraudescore wordt doorgaans in realtime gedaan. 

Scoringmodellen worden door SaaS-bedrijven ingezet om het risico van individuele transacties direct te beoordelen terwijl deze worden verwerkt. 

Deze praktijk is bijzonder cruciaal tijdens de registratie-, inlog- en afrekenprocessen, wanneer doorgaans hoge risico's aanwezig zijn.

De nauwkeurigheid van fraudescores is afhankelijk van de beschikbaarheid van hoogwaardige gegevens.

Gegevens kunnen echter onvolledig, verouderd of tegenstrijdig zijn. Deze factoren beïnvloeden de efficiëntie van het model, en ook het vermogen om verdachte activiteiten te detecteren. Slecht gegevensbeheer verhoogt het risico op fraude, nalevingsrisico's en klantontevredenheid.

Fraudescoringtools voor SaaS-applicaties integreren met betalingsverwerkers, CRM's, identiteitsproviders en analysetools via API's en eventstreams. 

Deze integraties maken het mogelijk om fraudedetectie op te nemen in bestaande processen. Cloud-native systemen gemakkelijk te integreren, terwijl oudere systemen mogelijk aangepaste integrators vereisen. Sterke integratiemogelijkheden zijn een voorwaarde voor realtime beslissingen en fraudebeheer.

Grote uitdagingen op dit gebied zijn onder andere:

• de balans tussen sterke fraudebescherming en gebruiksgemak
• Beschermen gevoelige informatie
• het effectief houden van modellen naarmate fraudemethoden evolueren
• vertraagde implementatie door integratie met oudere systemen of beperkte middelen