Що таке скоринг шахрайства в SaaS?

Скоринг шахрайства в SaaS — це практика присвоєння числового значення ймовірності того, що дія користувача або транзакція є шахрайською, на основі аналізу:

• поведінки користувачів
• характеристики пристрою
• IP-адреса
• атрибути ідентифікації. 

Оцінка зазвичай коливається від 0 до 1, причому вищі бали вказують на вищий рівень ризику та призводять до таких дій, як запуск другого кроку перевірки, надсилання транзакції на розгляд або просто її блокування. 

Оскільки шахрайство в SaaS швидко розвивається, зростає і потреба в скоринговій моделі SaaS-шахрайства, яка також є достатньо гнучкою, щоб регулярно оновлюватися новою інформацією.

Процес скорингу SaaS-шахрайства складається з наступних кроків:

1. Системи скорингу SaaS-шахрайства відстежують активність користувачів і генерують сигнали для кожної події. 
2. Ці сигнали потім обробляються за допомогою як правил, так і моделей машинного навчання. Правила використовуються для виявлення відомих ризикованих патернів, тоді як моделі — для виявлення аномалій і тонких змін у поведінці. 
3. На основі цих вхідних даних система генерує показник ризику в реальному часі, який визначає, чи слід дозволити, оскаржити або відхилити дію.

Показники шахрайства отримуються з різних категорій даних користувача, таких як: 

• Ідентифікаційні дані
• Дані транзакції
• Метадані пристрою & браузера
• Репутація IP
• Геолокація
• Поведінкові сигнали (швидкість набору тексту або навігації). 

Більшість систем також включають сторонню верифікацію особистості та інформацію з інших мереж для виявлення шахраїв, що мають акаунти в інших компаніях. 

Використання власних та сторонніх даних підвищує ефективність виявлення шахрайства та захищає від нових шахрайських методів.

Скоринг шахрайства для SaaS-застосунків:

• допомога у виявленні шахрайства
• надають можливість зменшити залежність від ручних перевірок
• пропонує швидке вирішення, що дозволяє уникнути зайвих витрат та втрати доходу
• забезпечує кращу видимість шахрайських схем та допомагає у створенні ефективної відповіді на інциденти
• зупиняє високоризиковану діяльність, і водночас дозволяє законним користувачам проходити, що захищає дохід та запобігає розчаруванню користувацького досвіду.

Оцінка шахрайства є критично важливою для SaaS-компаній, оскільки їхня бізнес-модель базується на регулярних платежах, якими легко маніпулювати. 

Моделі регулярного доходу схильні до:

• захоплення облікових записів
• платіжне шахрайство
• фальшивих реєстрацій. 

Комплексна система оцінки шахрайства може допомогти захистити процеси підключення, запобігти захопленню облікових записів та зменшити шахрайство з виставленням рахунків, не знижуючи ефективності. 

Вона також допомагає відповідати вимогам відповідності, таким як AML та KYC, та підвищує довіру до бренду, зменшуючи кількість хибних відмов та інцидентів безпеки.

Так, скоринг шахрайства SaaS зазвичай здійснюється у реальному часі. 

Скорингові моделі впроваджуються SaaS-компаніями для миттєвої оцінки ризику окремих транзакцій під час їх обробки. 

Ця практика особливо важлива під час процесів реєстрації, входу в систему та оформлення замовлення, коли зазвичай присутній високий рівень ризику.

Точність скорингу шахрайства залежить від наявності якісних даних.

Проте, дані можуть бути неповними, застарілими або суперечливими. Ці фактори впливають на ефективність моделі, а також на здатність виявляти підозрілу діяльність. Погане управління даними підвищує ризик шахрайства, комплаєнс-ризики та незадоволеність клієнтів.

Інструменти скорингу шахрайства для SaaS-застосунків інтегруються з платіжні процесори, CRM-системами, провайдерами ідентифікації та інструментами аналізу через API та потоками подій. 

Ці інтеграції дозволяють вбудувати виявлення шахрайства в існуючі процеси. Хмарно-орієнтовані системи легко інтегруються, тоді як застарілі системи можуть вимагати спеціальних інтеграторів. Потужні інтеграційні можливості є передумовою для прийняття рішень у реальному часі та захист від шахрайства.

Основні виклики в цій сфері включають:

• баланс між надійним захистом від шахрайства та зручністю для користувачів
• захист конфіденційній інформації
• підтримання ефективності моделей у міру розвитку методів шахрайства
• уповільнена реалізація через інтеграцію із застарілими системами або обмежені ресурси