ドルの費用がかかります。不正使用対策への企業の取り組みをサポートするために、何年もの不正データを調べ、国、時刻、その他の行動パターンを特定しました。兆ドルまで伸びることが予測されています。残念ながら、オンラインショッピングは上昇傾向である唯一のものではありません。チップ対応カードにより、実店舗でのショッピングがより安全になったため、不正者はますますオンラインストアをターゲットにしています。これらのインターネットビジネスは、不正使用を検出するだけでなく、関連するコストを支払う責任も負います。それに対してオンラインビジネスで何ができるでしょうか?は、ビジネスの不正対策をサポートするために、不正使用データを数年分相当にわたって調べ、国別、時刻別、その他の動作別パターンを追求してきました。不正使用は、高度な支払いルールの設定または不正対策ソフトウェアの適用によって必ず管理できますが、このデータが、個々のビジネスに最も適した特別な戦略を作成するためにビジネスが不正行為の土台をより理解するのに役立つことも望んでいます。倍多い場合があることを示しています。米国、カナダ、およびフランスのカードも影響を受けやすいですが、アルゼンチン、ブラジル、インド、マレーシア、メキシコ、およびトルコの消費者のカード購入は、特に不正です。これらの割合がまだショッピング売上全体のわずかな比率内であることに留意することが重要です。そのため、加盟店は正規取引をブロックすることについて当然慎重である必要があります。取引量の少ない一部の国は除外されています。不正使用の割合が休日と夏の新学期シーズンの間に増えることを発見しました。珍しい特徴がいくつかあります。不正使用の割合はブラックフライデーなどの大量に買い物をする日に目立って増えませんが、多くの人が買い物しないクリスマスなどの日にむしろ増え、しかも不正者は仕事を続けています。不正使用の割合が継続支払いについてはより低いことも発見しました。ありそうな理由は、この取引には定期支払いサービスまたは長年ビジネスによって確認されてきた長期間の関係が伴うためです。日の時間帯にも当てはまります。各国のローカルタイムゾーンに標準化すると、トラフィックは平日の昼間にピークに達し、夜間に急落するということがわかります。不正使用の割合は、夜遅くにピークに達して日中に平坦化するという、まったく逆のパターンになります。これは、ビジネスの通常の顧客が寝ている時間帯に世界中でリモートに操作して活動を行っているであろう不正者が地理的に広い地域に分散していることを示していると思われます。transactions企業はこの日時の現象との闘いについてどのように考えるべきでしょうか?解決には、通常の営業時間外の取引について、手動でのレビューまたはより厳格なフィルターのいずれかによる追加の精査を行うことが必要になる場合があります。これは、ビジネスの夏季休暇中やクリスマスのディナー中に不正者の襲撃を防ぐのに役立つ可能性があります。つの事実は、そうした取引はたいてい小規模であるということです。これは、不正者が購入する商品の支払いをしていないことを考えると驚くべきことです。データによると、米国では、不正取引の金額は正規取引の金額よりもほんの少し高いだけであることが示されています。倍の規模の国もあります。全ての国で、不正使用は取引全体のうちの非常にわずかな比率です。年通年のデータのみです。($)Likelihood不正使用者は、買い物の場所と頻度、特に同じ盗んだカードで繰り返し購入するという特徴があります。残念ながら、カードの不正使用が繰り返されることはよくあります。以上で複数回の不正取引による支払い請求が発生しています。第一の特徴として、不正使用者は複数のビジネスから商品を購入するのではなく、同じ加盟店で繰り返し買い物をします。回発生したカードの場合、通常、その支払い請求は同じ加盟店で発生しています。つの別個のビジネスで発生する傾向があります。第二の特徴として、不正使用者は、こうした繰り返し購入を正規取引よりずっと素早く行います。倍の速さで発生します。カード保有者の正規取引パターンに紛れようとする不正使用者の考えと矛盾します。つの教訓は、同じクレジットカードからの多数の矢継ぎ早の取引には注意するということです。一律的なルールで正しい取引がブロックされてしまうことがないようにしてください。データは、不正者が特定の種類のビジネスをターゲットにしていることも明らかにしています。ここでのパターンは、カード保有者の請求明細書上で正規取引に不正取引を紛れこませたいという欲望よりも、逮捕の恐れが最も大きな行動の指針となっていることを示唆しています。オンライン不正者にとっての重要課題は配達です。不正者またはその人の社会的ネットワーク内の誰かの自宅またはオフィスへの物理的な商品の配達は、明らかな危険を伴います。した問題を回避するために、不正者は配達不要な商品または買い手に結び付けられない場所に定期的に配達される商品を購入する傾向があります。物理的な商品とは対照的に、多くのサービスでは配達が不要です。魅力的なサービスは、その請求が検出されて、無効にされる機会を得る前にすぐに実施されます。オンデマンドサービスは不正の魅力的なターゲットとなっているようです。低価格の消費者向け商品も突出しており、これはおそらく当局が少額の窃盗の優先度を下げていると不正者がみなしているためです。消費者の行動と不正者の手口は進化し続け、ビジネスは、これらのグローバルな傾向が不正の検出に使用できるビッグデータパターンの上っ面をなでていることを認識する必要があります。効果的な不正防止では、ビジネスの具体的なコンテキストを考慮する必要があります。機械学習モデルは、最も疑わしい取引のみを拒否するために、正しい取引をブロックすることになりうる包括的なルールを導入する代わりに、多くのコンテキスト固有の微妙な差異を取り入れることによってこの課題に取り組みます。加盟店は、機械学習やその他のテクノロジーを使用して決済処理機関と協力し、不正の防止と収益力の最大化との間のこうした複雑なトレードオフを最適化する必要があります。カ国の顧客に及ぶ数十万の取引データを調べました。年のデータのみが含まれ、下位の取引量の国々は除外されています。年のデータがタイムゾーンごとの就業時間別に正規化されて集計されています。年のデータのみが含まれ、日時別取引量との比較目的のために正規化されています。年のデータのみが含まれ、非不正の分布と不正の分布は比較目的のために正規化されました。年のデータのみが含まれます。常に最新の情報をお届けします不正使用の傾向、ガイド、業界ニュースに関する最新情報を受け取るにはメールアドレスをご登録ください。通知を受け取るメールアドレスを入力してくださいインターネットで障害が発生している可能性があります。一度お試しになりますか?登録はいつでも解除できます。プライバシーポリシーをご確認ください。常に最新の情報をお届けします新しいガイドや更新情報が公開され次第お知らせいたします。アカウント登録をしましょう。お問い合わせください。全世界に向けて展開中。ポリシーに同意したものと見なされます。site→この通知を表示しない。