Czym jest scoring oszustw SaaS?

Punktacja oszustw w SaaS to praktyka przypisywania liczby prawdopodobieństwu, że działanie użytkownika lub transakcja jest oszukańcza, na podstawie analizy:

• zachowania użytkowników
• cech urządzenia
• adresu IP
• atrybutów tożsamości. 

Ocena zazwyczaj mieści się w zakresie od 0 do 1, przy czym wyższe wyniki wskazują na wyższy poziom ryzyka i prowadzą do działań takich jak uruchomienie drugiego etapu weryfikacji, przesłanie transakcji do przeglądu lub po prostu jej zablokowanie. 

W miarę jak oszustwa SaaS szybko ewoluują, rośnie również potrzeba modelu punktacji oszustw SaaS, który jest wystarczająco elastyczny, aby być regularnie aktualizowanym o nowe informacje.

Proces punktacji oszustw SaaS obejmuje następujące etapy:

1. Systemy punktacji oszustw SaaS monitorują aktywność użytkowników i generują sygnały dla każdego zdarzenia. 
2. Sygnały te są następnie przetwarzane przy użyciu zarówno reguł, jak i modeli uczenia maszynowego. Reguły służą do wykrywania znanych ryzykownych wzorców, podczas gdy modele są używane do wykrywania anomalii i subtelnych zmian w zachowaniu. 
3. Na podstawie tych danych wejściowych system generuje wynik ryzyka w czasie rzeczywistym, który decyduje, czy działanie powinno zostać dopuszczone, zakwestionowane, czy odrzucone.

Wyniki dotyczące oszustw są wyznaczane na podstawie różnych kategorii danych użytkownika, takich jak: 

• Dane identyfikacyjne
• Dane transakcyjne
• Metadane urządzenia i przeglądarki
• Reputacja IP
• Geolokalizacja
• Sygnały behawioralne (prędkość pisania lub nawigacji). 

Większość systemów wykorzystuje również zewnętrzną weryfikację tożsamości i informacje z innych sieci w celu identyfikacji oszustów posiadających konta w innych firmach. 

Wykorzystywanie danych własnych i stron trzecich zwiększa poziom skuteczności w wykrywaniu oszustw oraz chroni przed nowymi metodami oszustw.

Ocena ryzyka oszustw dla aplikacji SaaS:

• Pomaga w wykrywaniu oszustw
• Zapewnia możliwość zmniejszenia zależności od ręcznych weryfikacji
• oferować szybkie rozwiązanie, a tym samym unikać ponoszenia niepotrzebnych kosztów i utraty przychodów
• zapewnić lepszą widoczność schematów oszustw i pomóc w tworzeniu skutecznej odpowiedzi na incydenty
• zatrzymać działania wysokiego ryzyka, a jednocześnie przepuścić legalnych użytkowników, co chroni przychody i zapobiega frustracji związanej z doświadczeniem użytkownika.

Punktacja oszustw jest kluczowa dla firm SaaS, ponieważ ich model biznesowy opiera się na płatnościach cyklicznych, które można łatwo manipulować. 

Modele przychodów cyklicznych są podatne na:

• przejęcia kont
• oszustwa płatnicze
• fałszywe rejestracje. 

Kompleksowy system oceny ryzyka oszustw może pomóc w ochronie procesów wdrażania, zapobieganiu przejęciom kont i redukcji oszustw związanych z płatnościami, bez obniżania efektywności. 

Pomaga również w spełnianiu wymogów zgodności, takich jak AML i KYC, oraz wzmacnia zaufanie do marki, zmniejszając liczbę fałszywych odrzuceń i incydentów bezpieczeństwa.

Tak, ocena ryzyka oszustw w SaaS jest zazwyczaj przeprowadzana w czasie rzeczywistym. 

Modele scoringowe są wdrażane przez firmy SaaS w celu natychmiastowej oceny ryzyka pojedynczych transakcji w trakcie ich przetwarzania. 

Praktyka ta jest szczególnie kluczowa podczas procesów rejestracji, logowania i finalizacji zakupu, kiedy zazwyczaj występuje wysoki poziom ryzyka.

Dokładność scoringu oszustw zależy od dostępności danych wysokiej jakości.

Jednakże dane mogą być niekompletne, nieaktualne lub sprzeczne. Czynniki te wpływają na efektywność modelu, a także na zdolność do wykrywania podejrzanych działań. Złe zarządzanie danymi zwiększa ryzyko oszustw, ryzyko niezgodności i niezadowolenie klientów.

Narzędzia do oceny ryzyka oszustw dla aplikacji SaaS integrują się z procesory płatności, systemami CRM, dostawcami tożsamości i narzędziami analitycznymi poprzez interfejsów API oraz strumienie zdarzeń. 

Te integracje umożliwiają włączenie wykrywania oszustw do istniejących procesów. Systemy cloud-native łatwo się integrują, podczas gdy starsze systemy mogą wymagać niestandardowych integratorów. Silne możliwości integracyjne są warunkiem wstępnym do podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym i zarządzanie oszustwami.

Poważne wyzwania w tym obszarze to:

• równowaga między silną ochroną przed oszustwami a wygodą użytkownika
• ochrona wrażliwych danych
• utrzymywanie skuteczności modeli w miarę ewolucji metod oszustw
• spowolniona implementacja z powodu integracji ze starszymi systemami lub ograniczonych zasobów