Що таке Поріг балів шахрайства SaaS?

Поріг показника шахрайства для SaaS – це числова межа, за якою вживаються дії залежно від рівня ризику, визначеного вашою транзакцією. Зазвичай, після аналізу транзакції моделлю машинного навчання, призначається бал на основі ступеня схожості з шахрайством. Цей поріг вказує, які дії слід вжити далі: чи схвалити замовлення, запросити ручний перегляд, чи відхилити його. Правильне встановлення цього порогового значення є вирішальним, оскільки воно впливає як на безпеку, так і на дохід компанії.

Визначення сприятливого балу може відрізнятися, залежно від конкретних критеріїв, прийнятих кожним постачальником. Низький бал ризику, як правило, пов'язаний з транзакціями, які не мають значних аномалій; високий бал може відповідати ситуаціям, що потребують подальшого розгляду, таким як розбіжності в даних клієнта або облікового запису, нетиповий обсяг транзакцій протягом короткого проміжку часу або IP-адреса походження, яка викликає занепокоєння. 

SaaS-продавці встановлюють власні діапазони; наприклад, 0–30 означає “схвалення”, 31–70 вказує на “перевірку”, а 71+ означає “відхилення”, залежно головним чином від їхньої толерантності до ризику, середньої вартості замовлення та галузі.

Зазвичай SaaS-компанії використовують такі підходи:

• Єдиний фіксований поріг — цей метод використовує єдиний фіксований поріг для розрізнення схвалених та відхилених статусів, без проміжної категорії.
• Багаторівневі пороги — оцінки розподіляються за кількома категоріями або діапазонами (наприклад, “схвалити”, “переглянути”, “відхилити”), що уможливлює ручний перегляд.
• Динамічний поріг — рівень відсікання залежить від факторів транзакції, таких як кількість, тип товару або історія клієнта.
• Сегментований поріг — різні пороги встановлюються для різних сегментів, таких як групи клієнтів, засоби оплати або місцезнаходження (наприклад, географічно).
• Пороги, скориговані за допомогою машинного навчання — пороговий рівень постійно змінюється, оскільки з'являються нові шахрайські схеми, тому модель має самоналагоджуватися на ходу.

Визначення правильного порогу SaaS здебільшого базується на історичних даних. Ось кілька кроків, які ви можете виконати для досягнення цього:

1. Перевірте минулі транзакції, щоб визначити, де шахрайські та справжні замовлення згрупувалися за діапазонами показників ризику.
2. Визначте кількість відхилених звичайних клієнтів та кількість виявлених випадків шахрайства на всіх рівнях відсікання.
3. Замість використання єдиного загального порогу, групуйте клієнтів за індикаторами ризику, такими як вартість замовлення, географічне положення або категорія продукту.

Продавці зазвичай враховують баланс між ризиком та доходом при встановленні порогових значень оцінки шахрайства. Зниження граничної точки авторизації зазвичай відповідає більшій кількості замовлень, які несуть внутрішні ризики. Це може впливати на частоту чарджбеків, збір комісій, та обробка штрафів. Дані свідчать про зв'язок між вищою пороговою точкою та процесом, який проходять перевірені клієнти для виконання конкретних вимог, що потенційно впливає на конверсію продажів, дохід та довіру клієнтів.

Точність фіксованого порогу виявлення шахрайства залежить від змін у шахрайських тактиках. Більшість SaaS-продавців переглядають свої пороги принаймні щоквартально, а також під час великих розпродажів, запуску нових продуктових ліній або при значному збільшенні чарджбеків чи помилкових відмов.

Перш ніж приймати будь-які рішення щодо того, куди спрямувати свої зусилля, наведіть лад у своїх думках.

1.   Які аспекти зворотні платежі та Помилкові відхилення є актуальними для фінансових операцій вашого бізнесу?
2.   За умови великого обсягу транзакцій, чи доречно оцінювати практичність ручного перегляду кожного бізнес-замовлення?
3.   Чи відбулися зміни в демографії клієнтів або асортименті продукції?

Фактори прийняття рішень:

•       Галузеві показники поширеності шахрайства
•       запобігання шахрайству доступні методи та ресурси
•       Прийняття робочого навантаження людьми-оглядачами