Що таке моніторинг транзакцій SaaS?

Моніторинг транзакцій SaaS – це автоматизований хмарний процес, що використовується для аналізу обміну фінансовими даними за допомогою спеціальної програмної платформи для запобігання шахрайству та забезпечення відповідності. 

Моніторинг SaaS включає цифрові метадані та шаблони поведінки користувачів для створення детального профілю ризиків.

Моніторинг транзакцій SaaS забезпечує захист від низки злочинів, серед яких: 

• Захоплення облікового запису (АТО): Шахраї отримують доступ до законного облікового запису та здійснюють несанкціоновані платежі. 
• Тестування карток: Боти, що використовують SaaS-платформу для «перевірки» дійсності тисяч викрадених номерів кредитних карток за допомогою невеликих, регулярних транзакцій.
• Відмивання грошей: Шахраї використовують підписки або «фальшиві послуги» для легалізації та переміщення незаконних коштів.
• Шахрайство зі зворотним стягненням: Клієнти стверджують, що вони ніколи не отримували послугу, якою вони насправді користувалися, щоб отримати відшкодування від свого банку.

SaaS-системи моніторингу транзакцій використовують певні тригери для позначення різних платежів.

Системи запрограмовані позначати відхилення від “норми” за допомогою певних тригерів:

• Сплески швидкості: Раптове збільшення частоти транзакцій, здійснених з однієї IP-адреси. 
• Географічна невідповідність: Користувач, який входить в систему з Лондона, але обробляє платіж через проксі-сервер з юрисдикції високого ризику.
• Структурування (Смурфінг): Кілька транзакцій, що тримаються трохи нижче певної суми, щоб уникнути обов'язкової регуляторної звітності.
• Реактивація неактивного облікового запису: Обліковий запис, який тривалий час був неактивним, тепер обробляє часті платежі. 

Обробка даних у реальному часі в моніторингу транзакцій SaaS пропонує важливу перевагу – негайне запобігання. 

Швидко виявляючи шахрайство, компанія SaaS може уникнути втрати коштів. Крім того, моніторинг транзакцій SaaS є безперешкодним.

Технології машинного навчання використовуються для зменшення хибнопозитивних спрацьовувань. Способи досягнення цього включають: 

• Контекстний аналіз: Алгоритми навчені розпізнавати патерни та поведінку клієнтів, не блокуючи законні транзакції. 
• Динамічні пороги: Алгоритми ML можуть коригувати пороги, враховуючи історію користувача. 
• Петлі зворотного зв'язку: Моделі ML "вчаться" на основі різних рішень, зменшуючи кількість помилкових позначок безпечних транзакцій. 

Відповідність різним галузевим нормам включаючи GDPR здійснюється різними методами: 

• Санкційний скринінг: Кожна транзакція звіряється з глобальними списками спостереження (наприклад, OFAC) в режимі реального часу.
• Журнали аудиту: Вона автоматично генерує документацію, необхідну для звітів про підозрілу діяльність (SARs).
• Оцінка ризиків: Вона поєднує KYC (ідентифікація) дані з поточною поведінкою, щоб присвоїти “оцінку ризику” кожному користувачеві, що відповідає “ризик-орієнтованому підходу”, який вимагається світовими регуляторами.