Ce este Scorarea Fraudei SaaS?

Scorarea fraudelor SaaS este practica de a atribui un număr probabilității ca o acțiune a utilizatorului sau o tranzacție să fie frauduloasă, pe baza unei analize a:

• comportamentul utilizatorului
• caracteristicilor dispozitivului
• adresei IP
• atributelor de identitate. 

Scorul variază de obicei între 0 și 1, scorurile mai mari indicând niveluri mai ridicate de risc și ducând la acțiuni precum declanșarea unei a doua etape de verificare, trimiterea tranzacției pentru revizuire sau pur și simplu blocarea acesteia. 

Pe măsură ce frauda SaaS evoluează rapid, la fel și nevoia unui model de scorare a fraudei SaaS care să fie suficient de flexibil pentru a fi actualizat regulat cu informații noi.

Procesul de scorare a fraudei SaaS are următorii pași:

1. Sistemele de scorare a fraudei SaaS monitorizează activitățile utilizatorilor și creează semnale pentru fiecare eveniment. 
2. Aceste semnale sunt apoi procesate utilizând atât reguli, cât și modele de învățare automată. Regulile sunt folosite pentru a detecta tipare riscante cunoscute, în timp ce modelele sunt utilizate pentru a detecta anomaliile și schimbările subtile de comportament. 
3. Pe baza acestor intrări, sistemul generează un scor de risc în timp real, care decide dacă acțiunea ar trebui permisă, contestată sau respinsă.

Scorurile de fraudă sunt derivate din diverse categorii de date ale utilizatorilor, precum: 

• Detalii de identificare
• Date de tranzacție
• Metadate despre dispozitiv & browser
• Reputația IP
• Geo-localizare
• Semnale de comportament (viteza de tastare sau de navigare). 

Majoritatea sistemelor încorporează, de asemenea, verificarea identității de la terți și informații din alte rețele pentru a identifica fraudatorii cu conturi la alte companii. 

Utilizarea datelor primare și terțe crește nivelul de eficiență în detectarea fraudelor și protejează împotriva noilor metode de fraudă.

Scor de fraudă pentru aplicațiile SaaS:

• ajutor în detectarea fraudei
• oferă o oportunitate de a reduce dependența de verificările manuale
• oferă o rezolvare rapidă și evită astfel costurile inutile și pierderea de venituri
• oferă o vizibilitate mai bună asupra tiparelor de fraudă și ajută la crearea unui răspuns eficient la incidente
• oprește activitățile cu risc ridicat și, în același timp, permite accesul utilizatorilor legitimi, ceea ce protejează veniturile și evită frustrarea experienței utilizatorului.

Scorarea fraudei este crucială pentru companiile SaaS, deoarece modelul lor de afaceri se bazează pe plăți recurente, care pot fi manipulate cu ușurință. 

Modelele de venit recurent sunt susceptibile la:

• deturnări de conturi
• fraudă la plată
• înregistrări false. 

Un sistem complex de evaluare a riscului de fraudă poate contribui la protejarea proceselor de înrolare, la prevenirea deturnărilor de conturi și la reducerea fraudei la facturare, fără a compromite eficiența. 

De asemenea, contribuie la îndeplinirea cerințelor de conformitate, cum ar fi AML și KYC, și sporește încrederea în brand prin reducerea numărului de refuzuri false și a incidentelor de securitate.

Da, evaluarea riscului de fraudă SaaS se realizează, de obicei, în timp real. 

Modelele de scoring sunt implementate de companiile SaaS pentru a evalua instantaneu riscul tranzacțiilor individuale pe măsură ce acestea sunt procesate. 

Această practică este deosebit de crucială în timpul proceselor de înregistrare, autentificare și finalizare a comenzii, când sunt prezente, de obicei, niveluri ridicate de risc.

Acuratețea scoringului de fraudă depinde de disponibilitatea datelor de bună calitate.

Cu toate acestea, datele pot fi incomplete, depășite sau contradictorii. Acești factori afectează eficiența modelului, precum și capacitatea de a detecta activități suspecte. O gestionare slabă a datelor crește riscul de fraudă, riscurile de conformitate și nemulțumirea clienților.

Instrumentele de scorare a fraudei pentru aplicațiile SaaS se integrează cu procesatori de plăți, CRM-uri, furnizori de identitate și instrumente de analiză prin intermediul API-uri și a fluxurilor de evenimente. 

Aceste integrări permit ca detectarea fraudei să fie încorporată în procesele existente. Sisteme cloud-native se integrează ușor, în timp ce sistemele vechi ar putea necesita integratori personalizați. Capacitățile solide de integrare sunt o condiție prealabilă pentru decizii în timp real și gestionarea fraudelor.

Provocările majore în acest domeniu includ:

• echilibrul între protecția solidă împotriva fraudei și comoditatea utilizatorului
• protejarea informațiile sensibile
• menținerea eficacității modelelor pe măsură ce metodele de fraudă evoluează
• implementare încetinită din cauza integrării cu sistemele vechi sau a resurselor limitate