Radar-Analysen
Das Radar-Analyse-Dashboard gibt die Betrugslage für Ihr Unternehmen wieder. Es enthält mehrere Berichte mit Informationen darüber, wie viel Betrugsfälle Radar für Ihr Unternehmen blockiert hat, sowie Informationen über wichtige Indikatoren für sich ändernde Betrugsmuster.
Mit Sigma oder Data Pipeline können Sie Radar-Regelattribute zusammen mit Ihrem eigenen Datensatz verwenden. So verbessern Sie kontinuierlich Ihr Betrugsmanagement, identifizieren betrügerische Zahlungen, entwickeln ein tieferes Verständnis für Ihre Kunden/Kundinnen und analysieren Daten in einer Umgebung, die für Sie am besten funktioniert.
Übersichtsdiagramm
Bei der Betrugsbekämpfung ist es wichtig zu sehen, wie sich Radar während des Zahlungsvorgangs verhält. Das Übersichtsdiagramm zeigt Ihnen, wie Radar hilft, Betrug zu reduzieren. Von links nach rechts sehen Sie einige der Schritte, die Zahlungen während ihres Lebenszyklus durchlaufen. Zuerst sehen Sie die Spalte Authentifiziert, die Ihnen anzeigt, wie viele Zahlungsversuche eine 3DS-Prüfung durchlaufen haben und wie viele abgeschlossen wurden und fehlgeschlagen sind. Die zweite Spalte, Von Radar überprüft, zeigt an, wie oft die Risikobewertung von Radar und Ihre Radar-Regeln verdächtige Zahlungen blockiert, andere an Ihre Prüfungswarteschlange geschickt und dem Rest erlaubt haben, den Zahlungsversuch fortzusetzen. Die letzte Spalte Angefochten zeigt die Zahlungsanfechtungen in Ihrem Konto an.
Unterhalb des Diagramms zeigt eine Tabelle die numerischen Werte für jede Spalte an. Bewegen Sie den Mauszeiger über einen Wert, um detaillierte Informationen mit Unterkategorien, Anzahlen und Zwischensummen anzuzeigen.
Benchmarking
Ohne Vergleichswert ist es schwer zu sagen, worauf eine bestimmte Betrugsquote hindeutet. Ist eine Anfechtungsquote von 0,02 % gut oder schlecht? Die Antwort hängt von Ihrem Geschäftsmodell, Ihrer Region und vielen anderen Faktoren ab. Radar bietet Händlern einen Vergleich mit ähnlichen Unternehmen bezüglich wichtiger Betrugskennzahlen, um Sie über Maßnahmen zu informieren, die Sie ergreifen können, um die Leistung von Radar zu verbessern.
Radar hat dafür ein spezielles Tool – aggregierte Benchmarks für Unternehmen in Ihrer Region und Unternehmen, die Ihrem eigenen ähneln.
Sie können Benchmarks anzeigen für:
- Blockquote – Der Prozentsatz der Zahlungen, die von Ihren Radar-Regeln, aufgrund hoher Risikowerte oder aus anderen Gründen von Stripe blockiert werden.
- Anfechtungen aufgrund von Betrug – Der Prozentsatz der Zahlungen, die von Kund/innen als betrügerisch angefochten werden.
- Geschätzte False-Positive-Quote – Der geschätzte Prozentsatz nicht-betrügerischer Zahlungen, die von Ihren Radar-Einstellungen blockiert werden. (Ein hoher Wert weist darauf hin, dass Sie möglicherweise zu viele gültige Zahlungen blockieren.)
Diese Benchmarks sind überall auf der Analyseseite von Radar in die Diagramme und Tabellen integriert – fahren Sie mit der Maus über diese Symbole, um deren Details anzuzeigen.
Benchmarks und Datenschutz
Wir haben sichergestellt, dass andere Händler Ihre Benchmarks nicht identifizieren können:
- Wir aggregieren regionale Benchmarks für viele Unternehmen in Ihrer Region, sodass es nicht möglich ist, einen einzelnen Wettbewerber in einem so großen Pool von Unternehmen zu erkennen.
- Benchmarks für ähnliche Unternehmen werden nur angezeigt, wenn Ihre Gruppe viele Dutzend Unternehmen umfasst. (Wenn Sie keine Benchmarks für ähnliche Unternehmen sehen, liegt dies daran. Regionale Benchmarks werden Ihnen jedoch dennoch angezeigt, da es sich um große Gruppen handelt.)
- Für einen bestimmten Benchmark-Kurs erhält der Wert für jedes Unternehmen eine „Stimme“. Selbst wenn ein einzelnes Unternehmen Ihre Branche dominiert, hat dieses Unternehmen im Vergleich nur eine geringe Gewichtung.
- Wir schließen nur Unternehmen mit einer erheblichen Anzahl von Zahlungen ein, da einige dieser Betrugsfälle in der Regel selten vorkommen.
Wenn Sie sich vom Benchmarking abmelden möchten, kontaktieren Sie uns. Wenn Sie sich abmelden, wird Ihr Unternehmen nicht in die Benchmark-Berechnungen einbezogen, Sie können jedoch weiterhin Benchmarks auf der Analyseseite von Radar sehen.
Betrugsprävention
Die Algorithmen von Radar bewerten Zahlungen auf ein mögliches Betrugsrisiko und ergreifen passende Maßnahmen. Radar blockiert standardmäßig Zahlungen mit hohem Risiko und bietet zusätzliche Tools (wenn Sie Radar for Fraud Teams nutzen), sodass Sie Ihre eigenen Kriterien zum Blockieren verdächtiger Zahlungen festlegen können.
Versuchte Zahlungen umfasst alle von Radar geprüften Kartenzahlungsanfragen, einschließlich wiederholter Zahlungsversuche für ein und denselben Kauf.
Notiz
Card-Present-Zahlungen über Stripe Terminal oder wiederkehrende Zahlungen über Stripe Billing werden nicht von Radar geprüft.
Blockierte Zahlungen ist die Anzahl der von Radar blockierten Zahlungen. Zahlungen werden im Allgemeinen aus einem der zwei folgenden Gründe von Radar blockiert:
- Auf Basis des Modells für maschinelles Lernen bewertet Radar die Zahlung als hohes Risiko und blockiert sie durch Anwendung der Standardblockregel für hohes Risiko. Radar setzt den Schwellenwert für das Blockieren auf standardmäßig 75. Nutzer/innen von Radar for Fraud Teams können ihn in den Risikoeinstellungen anpassen.
- Die Zahlung entspricht einer Ihrer anderen Blockregeln.
Die Blockquote ist der Prozentsatz versuchter Zahlungen, die von Radar blockiert wurden.
Das blockierte Zahlungsvolumen ist der Geldwert der versuchten Zahlungen, die Radar blockiert hat (dieses Volumen wird in Ihrer Standardwährung unter Einsatz geschätzter Wechselkurse angezeigt).
Notiz
Stripe kann eine Zahlung aus anderen Gründen blockieren, die hier nicht aufgeführt sind (z. B. Zahlungen, die von Karten auf Ablehnungslisten initiiert wurden, die weltweit als betrügerisch eingestuft werden, oder Zahlungen aus sanktionierten Ländern).
Darüber hinaus werden SetupIntents – mit denen Sie Kundenanmeldeinformationen für künftige Zahlungen speichern können – hier nicht berücksichtigt, obwohl sie von Radar geprüft werden.
Der folgende Abschnitt enthält zwei Ansichten für Veränderungen bei der Blockquote im ausgewählten Zeitraum und die Zahlungen, die sowohl durch das Modell für maschinelles Lernen von Radar als auch durch Ihre Blockregeln blockiert wurden.
Unter Radar – Hohe Risikobewertung werden die Anzahl der aufgrund eines hohen Risikos blockierten Zahlungen, das damit verbundene Geldvolumen und die entsprechende Blockquote (von allen versuchten Zahlungen) dargestellt. Diese Zahlungen haben eine Radar-Risikobewertung, die über dem Schwellenwert liegt, und wurden daher von der Standardblockregel für hohes Risiko blockiert.
Die geschätzte Falscherkennungsquote ist die geschätzte Wahrscheinlichkeit, dass eine nicht betrügerische Zahlung aufgrund des maschinellen Lernmodells von Radar fälschlicherweise blockiert wurde. Für das Modell wird eine Kombination aus dem Radar-Risikoniveau dieser Zahlungen und globalen Experimenten für alle Zahlungen im Stripe-Netzwerk herangezogen.
Unter Radar – Regeln werden die Anzahl der durch eine Ihrer anderen Blockregeln blockierten Zahlungen, das damit verbundene Geldvolumen und die entsprechende Blockquote (von allen versuchten Zahlungen) dargestellt.
Ja nach unternehmerischen Anforderungen, Blockquote oder Falscherkennungsquote können Sie die Anzahl der möglichen Betrugsfälle, die durch das Modell für maschinelles Lernen von Radar blockiert werden, bei Bedarf anpassen. Nutzer/innen von Radar for Fraud Teams können den Risikoschwellenwert (standardmäßig 75), bei dem Zahlungen blockiert werden, in ihren Risikoeinstellungen anpassen. Wenn Sie den Risikoschwellenwert erhöhen, lassen Sie insgesamt mehr Zahlungen zu, aber möglicherweise auch mehr Betrug. Wenn Sie den Risikoschwellenwert verringern, blockieren Sie wahrscheinlich mehr Betrugsfälle, aber auch mehr legitime Zahlungen.
Notiz
Überwachen Sie die Quote der Anfechtungen aufgrund von Betrug und die Zahlungsanfechtungen genau, um die Auswirkungen verschiedener Risikoschwellenwerte zu verstehen. Befolgen Sie generell die Best Practices von Radar, um sicherzustellen, dass Sie mit Ihrer Integration das Beste aus den Modellen für maschinelles Lernen von Radar herausholen.
Anfechtungen aufgrund von Betrug
Im Abschnitt „Anfechtungen aufgrund von Betrug“ können Sie Zahlungsanfechtungen aufgrund von Betrug für Ihr Unternehmen im Zeitverlauf analysieren. Zahlungsanfechtungen aufgrund von Betrug sind solche, bei denen Betrug als Grund angegeben wurde.
Dieses Diagramm zeigt die Quote der Anfechtungen aufgrund von Betrug (in Form einer durchgezogenen Linie) als Prozentsatz aller aufgrund von Betrug angefochtenen Zahlungen im ausgewählten Zeitraum an.
Karteninhaber/innen müssen Zahlungen zwar nicht sofort anfechten, aber fast alle Zahlungsanfechtungen gehen innerhalb von 120 Tagen nach der Zahlung ein. Daher wird in diesem Diagramm für die letzten 120 Tage Folgendes angezeigt:
- Die Quote der Teilanfechtungen (in Form einer durchgezogenen Linie) für Zahlungen, die bereits angefochten wurden.
- Eine Prognose der maximalen Anfechtungsquote (in Form einer gestrichelten Linie), nachdem alle Anfechtungen für diese aktuellen Zahlungen eingegangen sind.
Die endgültige Anfechtungsquote liegt wahrscheinlich zwischen der Quote der Teilanfechtungen und der prognostizierten maximalen Anfechtungsquote, die auf historischen Anfechtungsstatistiken im gesamten Stripe-Netzwerk und den Zahlungsanfechtungen in Ihrem Konto basiert.
Das Diagramm „Quote der Anfechtungen aufgrund von Betrug“ zeigt den Anteil der Zahlungsanfechtungen aufgrund von Betrug auf Basis des Zeitpunkts, zu dem die Zahlungen erstellt wurden, und nicht anhand des Zeitpunkts, zu dem sie angefochten wurden. Das ist eine genauere Darstellung der Betrugslage für Ihr Unternehmen, die zeigt, welche spezifischen Zahlungen wegen Betrugs angefochten wurden. So können Sie z. B. mithilfe des Diagramms feststellen, ob Zahlungen, die aufgrund einer bestimmten Feiertagsaktion getätigt wurden, zu mehr betrügerischen Anfechtungen geführt haben als andere.
Die durchschnittliche Dauer zum Anfechten ist die Zeitspanne, die im Durchschnitt vergeht, bis Zahlungen im ausgewählten Zeitraum wegen Betrugs angefochten werden. Die erwartete Spanne beträgt 1 bis 120 Tage.
Anfechtungen
In diesem Abschnitt können Sie Trends bei Zahlungen verfolgen, die von den Karteninhaber/innen aus bestimmten Gründen angefochten wurden. Achten Sie auf unerwartete Veränderungen bei den Zahlungsanfechtungsaktivitäten, um veränderte Betrugsmuster in Ihrem Unternehmen zu erkennen und Maßnahmen zur Vermeidung von Zahlungsanfechtungen und Betrug zu ergreifen.
Die aggregierten Summen oben in diesem Abschnitt ergeben die Gesamtzahl der empfangenen Zahlungsanfechtungen, die Anzahl der derzeit offenen Zahlungsanfechtungen, die Sie akzeptieren bzw. denen Sie widersprechen müssen und das damit verbundene Volumen der Zahlungsanfechtung (der Gesamtbetrag der angefochtenen Zahlungen ohne Anfechtungsgebühren). Die Win-Rate ist der Prozentsatz der erhaltenen Anfechtungen, die zu Ihren Gunsten entschieden wurden.
Notiz
Diese Daten enthalten nur dann Anfragen (die als Frühwarnsystem für betrügerische Zahlungen dienen können), wenn sie zu Zahlungsanfechtungen werden.
Das Diagramm Empfangene angefochtene Zahlungen stellt die Anfechtungsaktivitäten dar, indem es die offenen Zahlungsanfechtungen im angegebenen Zeitraum anhand des Erstellungsdatums darstellt. Außerdem gehören zu diesem Diagramm eine tabellarische Aufschlüsselung der erhaltenen Zahlungsanfechtungen nach Anfechtungsgrund sowie Informationen darüber, auf wie viele Zahlungsanfechtungen Sie mit Nachweisen geantwortet und wie viele zu Ihren Gunsten entschieden wurden. Die Aufschlüsselung zeigt nur die drei am häufigsten beobachteten Arten von Zahlungsanfechtungen. Sie können den Zahlungsanfechtungsbericht herunterladen, um einen detaillierteren Einblick in alle Anfechtungsgründe zu erhalten.
Manuelle Überprüfungen
Nutzer/innen von Radar for Fraud Teams können in diesem Abschnitt den aktuellen Stand und die Ergebnisse von Zahlungen analysieren, die für die Prüfung vorgesehen wurden.
Im Diagramm Zur manuellen Prüfung vorgelegt auf der linken Seite ist die Anzahl der Zahlungen zu sehen, die innerhalb des angegebenen Zeitraums an Ihre Überprüfungsliste gesendet wurden. Wenn Sie Zahlungen überprüfen und Maßnahmen ergreifen, wird die tabellarische Aufschlüsselung auf der rechten Seite aktualisiert und gibt jeweils an, wie viele Überprüfungen genehmigt, erstattet oder angefochten wurden oder derzeit laufen.
Notiz
Falls Kundinnen und Kunden eine Zahlung anfechten, die derzeit geprüft wird, wird die Prüfung automatisch beendet.
Die Anfechtungsrate für genehmigte Prüfungen gibt den Prozentsatz der Prüfungen an, die nach einer Untersuchung genehmigt, aber schließlich von den Karteninhaber/innen angefochten wurden. Karteninhaber/innen können Zahlungen aus verschiedenen Gründen anfechten, und Sie sollten Zahlungen daher vor der Genehmigung sorgfältig prüfen, um sicherzustellen, dass dieser Prozentsatz angemessen niedrig bleibt.
Im Dashboard
Umgang mit mehreren Währungen
Damit Sie einen umfassenden Überblick über Betrugstrends für Ihr gesamtes Unternehmen gewinnen, werden in diesem Dashboard die Betrugsdaten für alle Währungen zusammengefasst und alle Geldbeträge anhand der täglichen Wechselkurse in Ihre Standardwährung umgerechnet.
Datenverfügbarkeit und Datumsbereich
Stripe berechnet alle Ihre Daten täglich ab 00:00 Uhr UTC. Die Daten für den jeweiligen Tag umfassen die Kontoaktivitäten zwischen 00:00 Uhr UTC und 23:59 Uhr UTC. Radar-Analysedaten sind innerhalb von 24 Stunden im Dashboard verfügbar.
Beim Laden der Seite umfasst der Bericht standardmäßig die vorherigen sechs Monate. Sie können einen der vorherigen Monate über das Dropdown-Menü oder die letzten 4 Wochen, 3 Monate, 6 Monate oder das letzte Jahr auswählen. Alle Diagramme und Tabellen werden an den oben ausgewählten Datumsbereich angepasst.
Datenquellen herunterladen und untersuchen
Jedes Diagramm verfügt über einen Download-Link in der oberen rechten Ecke. Unter diesem Link können Sie die im Diagramm dargestellten Daten im CSV-Format herunterladen. Nutzer/innen mit Zugriff auf Sigma können ihre Daten außerdem genauer analysieren, indem sie auf den Link In Sigma anzeigen klicken, der sich ebenfalls in der oberen rechten Ecke jedes Diagramms befindet. Standardmäßig öffnet Sigma die SQL-Abfrage, die die Daten im Diagramm und in der CSV-Datei generiert. Sie können die Abfrage modifizieren, um gegebenenfalls bestimmte Trends genauer zu analysieren.