1つの詐欺的なオンライン注文は、トランザクションのコストの約3倍の規模の小さな小売店にかかる可能性があります。それが、Stripeが2017年12月のOnline Fraud Trends and Behaviorレポート（PDF）で見つけたものです。
オンライン詐欺傾向レポート
オンラインの支払い処理担当者は最近このレポートを発表し、Small Business Trendsに独占的な電子メールのコメントを通じて独自の視点を与えました。
$config[code] not foundStripeのペイメントインテリジェンスと経験のエンジニアリングマネージャであるMichael Manapatは、次のように述べています。「レポートの発行における私たちの目標の1つは、中小企業が詐欺行為を明らかにする方法とタイミングをよりよく理解できるようにすることです。中小企業の動向を電子メールで。
Stripeのレポートによると、小規模のオンライン小売企業は、1ドルの不正注文に対して、2.62ドルをオンラインの不正行為との戦いに費やすことになります。それは携帯小売店のための3.34ドルまで上がります。したがって、不正取引の被害を受ける前に防御を行うのが最善の方法です。
しかし、どれだけの防御で十分ですか？
サイバー犯罪が増加していることは事実であり、また中小企業がますます詐欺師に狙われていることも事実です。また、実店舗での取引の安全性が高まるにつれて、オンライン取引がターゲットになる可能性も高まります。
しかし、中小企業がオンライン詐欺防止に過剰投資する可能性もあります。 Stripeによるこのレポートは、小規模オンライン小売業者が自分たちを保護する必要がある場所を特定するのに役立ちます。
「リソースが限られているため、ほとんどの中小企業は、ポリシング詐欺と最大の収益性の間でトレードオフを行う必要があります。中小企業はこのレポートを使用して、詐欺行為の一貫したパターンを特定できます」とManapat氏は言います。
小規模のオンライン小売店では、詐欺防止ソフトウェアを自分の店にインストールするかどうかを最終的に決定する必要があります。しかし、すべての中小企業がそのような防御を展開するための資金やリソースを持っているわけではありません。他のケースでは、Manapatによると、オンラインストアでは、不正行為が発生している間に疑わしい行為を発見するために、不正行為者の傾向を特定する必要があります。
まず第一に、小規模店では顧客に関するより多くの情報を事前に取り込む必要があります。これにより、不正取引の可能性が大幅に減少します。
「すべてのビジネスは異なりますが、不正の発生状況を理解することは、小規模小売業者がより効果的に不正と闘うのに役立つだけでなく、より良いルールを設定することがなぜ重要なのか理解するのにも役立ちます」とManapatは付け加えます。
オンラインでの取引詐欺の他の重要な兆候は、購入が異常に高いレートで入ってくることです。詐欺行為者は時々サイトで通常見られる通常のペースの10倍で購入するでしょう。 Stripeによると、彼らはまた夕方の時間にヒットするのが好きです。また、サイトのトラフィックが少ない時間帯にこのアクティビティが発生する可能性があります。
「例えば、ブラックフライデーのような重い買い物日ではなく、多くの人が買い物をしていないクリスマスのような日には、不正行為率は特に上昇しません」と、レポートは説明します。
レポートから得られたもう1つの重要な結果は、最も詐欺的な取引が大口チケットの商品ではないことを示しています。代わりに、それは詐欺的である傾向がある小さいトランザクションです。
「米国では、Stripeのデータによると、不正な取引金額は通常の取引金額よりもわずかに大きいだけです」とレポートは述べています。
Stripeは、小規模なオンライン小売業者が、偽の取引を発見するのを助けるために機械学習技術を採用する支払い処理業者と協力することを示唆しています。しかし同社はまた、不正行為を発見するためにAIに頼るだけでは不十分であるとも述べています。手動の警戒も必要です。
「機械学習モデルは、良い取引を簡単に阻止することができない包括的なルールを導入するのではなく、最も疑わしい取引だけを拒否するために多くのコンテキスト固有のニュアンスを取り入れることによってこの課題に対処します。報告書によれば、加盟店は機械学習やその他の技術を備えた決済処理業者と協力して、詐欺行為の阻止と収益性の最大化との間のこれらの複雑なトレードオフを最適化する必要があります。
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