Wat is SaaS-transactiemonitoring?

SaaS-transactiemonitoring verwijst naar het geautomatiseerde, cloudgebaseerde proces dat wordt gebruikt om de uitwisseling van financiële gegevens te analyseren, met behulp van een speciaal softwareplatform voor fraudepreventie en compliance. 

SaaS-monitoring integreert digitale metadata en gedragspatronen van gebruikers om een gedetailleerd risicoprofiel op te stellen.

SaaS-transactiemonitoring biedt bescherming tegen een reeks misdrijven, waaronder: 

• Accountovername (ATO): Fraudeurs verkrijgen toegang tot een legitiem account en verrichten ongeautoriseerde betalingen. 
• Kaarttesting: Bots die een SaaS-platform gebruiken om de geldigheid van duizenden gestolen creditcardnummers te “testen” via kleine, terugkerende transacties.
• Witwassen: Oplichters gebruiken abonnementen of “nepdiensten” om illegale fondsen te versluieren en te verplaatsen.
• Terugboekingsfraude: Klanten die beweren dat ze nooit een dienst hebben ontvangen die ze wel degelijk hebben gebruikt om een terugbetaling van hun bank te krijgen.

SaaS-transactiemonitoringsystemen gebruiken specifieke triggers om verschillende betalingen te markeren.

Systemen zijn geprogrammeerd om afwijkingen van de “norm” te signaleren met behulp van specifieke triggers:

• Snelheidspieken: Een plotselinge toename in de frequentie van transacties verricht vanaf hetzelfde IP-adres. 
• Geografische discrepantie: Een gebruiker die inlogt vanuit Londen maar een betaling verwerkt via een proxy in een rechtsgebied met hoog risico.
• Structurering (Smurfen): Meerdere transacties die net onder een specifiek bedrag worden gehouden om verplichte regelgevende rapportage te vermijden.
• Reactivatie van inactieve account: Een account dat lange tijd inactief is geweest, verwerkt nu frequente betalingen. 

Realtime gegevensverwerking bij SaaS-transactiemonitoring biedt een belangrijk voordeel, namelijk onmiddellijke risicobeperking. 

Door fraude snel te identificeren, kan een SaaS-bedrijf geldverlies voorkomen. Bovendien is SaaS-transactiemonitoring frictieloos.

Machine learning-technologieën worden gebruikt om onterecht positieve claims te verminderen. De manieren waarop dit wordt bereikt, zijn onder meer: 

• Contextuele beoordeling: Algoritmes worden getraind om klantpatronen en -gedragingen te herkennen zonder legitieme transacties te blokkeren. 
• Dynamische drempelwaarden: ML-algoritmes kunnen drempelwaarden aanpassen door de geschiedenis van de gebruiker in overweging te nemen. 
• Feedbackloops: ML-modellen 'leren' van diverse beslissingen, waardoor minder veilige transacties worden gemarkeerd. 

Naleving van diverse de industrieregels waaronder AVG wordt gedaan via verschillende methoden: 

• Sanctiescreening: Elke transactie wordt in realtime vergeleken met wereldwijde watchlists (zoals OFAC).
• Audit trails: Het genereert automatisch de documentatie die nodig is voor Meldingen van Ongebruikelijke Transacties (SARs).
• Risicoscore: Het combineert KYC (identiteitsverificatie)gegevens met huidig gedrag om een “risicoscore” toe aan elke gebruiker, en voldoet aan de “risicogebaseerde benadering” die wordt vereist door wereldwijde regelgevers.