Ce este un prag de scor de fraudă SaaS?

Pragul scorului de fraudă SaaS este o limită numerică la care întreprindeți acțiuni în funcție de nivelul de risc indicat de tranzacția dumneavoastră. De obicei, după ce un model de învățare automată a analizat o tranzacție, i se atribuie un scor bazat pe gradul de asemănare cu frauda. Pragul indică ce acțiune trebuie întreprinsă în continuare, fie aprobarea comenzii, solicitarea unei revizuiri manuale, fie refuzul acesteia. Stabilirea corectă a acestui prag este crucială, deoarece afectează atât securitatea, cât și veniturile companiei.

Definiția unui scor favorabil poate varia, influențată de criteriile specifice adoptate de fiecare furnizor. Un scor de risc scăzut este de obicei asociat cu tranzacții care nu prezintă anomalii semnificative; un scor ridicat poate corespunde unor situații care necesită o analiză suplimentară, cum ar fi discrepanțe în detaliile clientului sau ale contului, un volum atipic de tranzacții într-un interval scurt de timp sau o adresă IP de origine care ridică semne de întrebare. 

Comercianții SaaS își stabilesc propriile intervale; de exemplu, 0–30 înseamnă “aprobare,” 31–70 indică “revizuire,” iar 71+ înseamnă “refuz,” în funcție în principal de toleranța lor la risc, valoarea medie a comenzii și industria în care activează.

De obicei, companiile SaaS folosesc aceste abordări:

• Prag fix unic — această tehnică utilizează un singur prag fix pentru a diferenția între statusurile aprobate și refuzate, fără o categorie intermediară.
• Praguri eșalonate — scorurile sunt aranjate în mai multe categorii sau intervale (de exemplu, „aprobat”, „revizuit”, „refuzat”), permițând astfel aspectul de revizuire manuală.
• Prag dinamic — pragul este influențat de factori de tranzacție precum cantitatea, tipul articolului sau istoricul clientului.
• Prag segmentat — praguri diferite sunt stabilite pentru segmente diferite, cum ar fi grupuri de clienți, mijloace de plată sau locație (de exemplu, geografic).
• Praguri ajustate prin învățare automată — nivelul de prag evoluează continuu pe măsură ce apar noi modele de fraudă, astfel încât modelul trebuie să se auto-ajusteze din mers.

Găsirea pragului SaaS potrivit se bazează în principal pe date istorice. Iată câțiva pași pe care îi puteți urma pentru a realiza acest lucru:

1. Verificați tranzacțiile anterioare pentru a identifica unde s-au grupat fraudele și comenzile autentice pe plaje de scoruri de risc.
2. Determinați numărul de clienți legitimi refuzați și numărul de cazuri de fraudă identificate la diferite niveluri de prag.
3. În loc să utilizați un singur prag general, grupați clienții în funcție de indicatori de risc, cum ar fi valoarea comenzii, geografia sau categoria de produs.

Comercianții iau, de obicei, în considerare echilibrul dintre risc și venit atunci când stabilesc pragurile scorului de fraudă. O reducere a pragului de autorizare corespunde, de obicei, unui număr mai mare de comenzi care prezintă riscuri intrinseci. Acest lucru poate influența frecvența refuzurilor de plată, colectarea comisioanelor, și gestionarea penalităților. Datele sugerează o legătură între un prag de acceptare mai ridicat și procesul pe care clienții verificați îl parcurg pentru cerințe specifice, influențând potențial conversia vânzărilor, veniturile și încrederea clienților.

Precizia unui prag fix de detectare a fraudei este influențată de schimbările în tacticile de fraudă. Majoritatea comercianților SaaS își revizuiesc pragurile cel puțin trimestrial și atunci când au loc evenimente majore de vânzări, se lansează noi linii de produse sau există o creștere substanțială a chargeback-urilor sau a refuzurilor false.

Înainte de a lua decizii despre unde să-ți dedici eforturile, pune-ți gândurile în ordine.

1.   Ce aspecte ale retururile de plată și declinări false sunt relevante pentru operațiunile financiare ale afacerii tale?
2.   Având un volum mare de tranzacții, este pertinentă evaluarea caracterului practic al revizuirii manuale a fiecărei comenzi de afaceri?
3.   A existat o modificare în demografia clienților sau în ofertele de produse?

Factori de decizie:

•       Indicatori specifici industriei pentru prevalența fraudei
•       prevenirea fraudei metode și resurse disponibile
•       Acceptarea volumului de muncă de către revizorii umani