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StartseiteZahlungenRadar fraud protection

Radar für lokale ZahlungsmethodenPrivate Vorschau

Erweitern Sie Ihre Tools zur Betrugsprävention, um weitere Zahlungsmethoden zu analysieren.

Radar unterstützt bereits Karten, ACH und SEPA-Lastschrift. Mit Radar für lokale Zahlungsmethoden können Sie die Risikobewertungsfunktionen von Radar auf Zahlungen ausweiten, die andere Zahlungsmethoden verwenden. So können Sie Ihren Kundinnen und Kunden mehr Zahlungsmöglichkeiten bieten und gleichzeitig Ihr Unternehmen vor Betrug schützen.

Unterstützte Funktionen

Radar für lokale Zahlungsmethoden enthält die folgenden Funktionen zur Betrugsprävention, die für alle unterstützten Zahlungsmethoden gelten:

  • Standardmäßige Block- und Zulassungslisten: Blockieren oder erlauben Sie automatisch Transaktionen auf Grundlage der E-Mail-Adresse, IP-Adresse, E-Mail-Domäne und anderen wichtigen Attributen.
  • Benutzerdefinierte Regeln: Erstellen Sie eine maßgeschneiderte Logik zur Betrugsprävention mit mehr als 100verfügbaren Attribute.
  • Regel-Backtesting: Testen Sie Änderungen anhand historischer Daten, bevor Sie sie implementieren.
  • Radar Analytics Center: Zeigen Sie konsolidierte Betrugs- und Leistungskennzahlen für Ihr gesamtes Zahlungsvolumen an.

Die Version der privaten Vorschau unterstütztKlarna.

Hinweis

Karten, ACH und SEPA-Lastschriftverfahren verfügen auch außerhalb dieser Vorschau weiterhin über Radar-Unterstützung.

Verfügbarkeit

Radar für Teams zur Betrugsprävention Benutzer/innen können den Zugriff auf Radar für lokale Zahlungsmethoden in der privaten Vorschau anfragen. Wenn diese Option aktiviert ist, gelten Ihre vorhandenen Radar-Regeln automatisch für unterstützte lokale Zahlungsmethoden. Sie können auch neue Regeln erstellen, die auf Ihre Zahlungsmethoden zugeschnitten sind, indem Sie das Attribut :payment_method_type: verwenden. Sie können beispielsweise eine Regel schreiben, die auf Klarna-Zahlungen abzielt, indem Sie die folgende Regel erstellen:

Block if :payment_method_type: = 'klarna' und :dispute_count_on_ip_weekly: > 3 and :amount_in_usd: > 500

Frühzeitigen Zugriff anfordern

Erweitern Sie den Betrugsprävention durch Regeln

Regeln und Listen ergänzen das maschinelle Lernen, indem sie es Ihnen ermöglichen, sowohl Ihre Risikostrategie auf mehr Zahlungsmethoden auszuweiten als auch bei Bedarf eine präzise Risikominderung auszuarbeiten.

Erweitern Sie den Schutz auf Ihr gesamtes Unternehmen

  • Blockieren Sie betrügerische Akteure sofort über alle unterstützten Zahlungsmethoden hinweg. Wenn ein betrügerischer Akteurin z. B. versucht, eine betrügerische Rückbuchung einer Karten-Transaktion auszuführen, können Sie seine E-Mail sofort zu einer Blockliste hinzufügen. So verhindern Sie, dass er zu einer anderen Zahlungsmethode, z. B. Klarna, wechselt, um seinen Angriff fortzusetzen.

  • Wenden Sie Erkenntnisse aus Ihren Kartentransaktionen an, um Transaktionen mit neuen lokalen Zahlungsmethoden zu schützen, ohne darauf zu warten, dass sich Betrugsdaten ansammeln.

Fokussierung des Schutzes auf einzigartige Risiken

Berücksichtigen Sie Betrugs- und Risikomuster, die für Ihr Geschäftsmodell, Ihre Branche oder Ihren Kundenstamm einzigartig sind.

  • Blockieren Sie Transaktionen aus Ländern, in die Sie nicht versenden bzw. in denen Sie nicht tätig sind.
  • Festlegung restriktiverer Regeln in neuen Märkten.
  • Setzen Sie geografische Beschränkungen durch, die für Ihr Unternehmen oder Ihre Partnerschaften erforderlich sind.
  • Kennzeichnen Sie Kundinnen und Kunden, die ungewöhnlich häufig über jegliche Zahlungsmethode einkaufen.
  • Blockieren Sie Transaktionen mit hohem Wert, die Ihre typischen Bestellwerte überschreiten.
  • Erkennen Sie verdächtige Muster, die auf eine Übernahme von Konten hinweisen.
  • Beschränken Sie bestimmte Zahlungsmethoden für hochwertige oder risikoreiche Produkte.
  • Erstellen Sie Richtlinien, die speziell auf Ihr Unternehmen zugeschnitten sind.

Nehmen Sie eine Anpassung an die Muster Ihres Unternehmens vor

  • Blockieren Sie ein neu erkanntes Betrugsmuster in wenigen Minuten.
  • Testen Sie verschiedene Regelkonfigurationen, um Ihre Toleranz zu ermitteln.
  • Ändern Sie Regeln für Zeiten mit hohem Datenverkehr wie Black Friday oder Feiertage.
  • Erstellen Sie ausgefeilte Regelketten, die auf der Grundlage verschiedener Faktoren von der Genehmigung über die Überprüfung bis hin zur Blockierung eskalieren.

Berücksichtigen Sie die Vielfalt der Zahlungsmethoden

Lokale Zahlungsmethoden unterscheiden sich erheblich in ihren Risikoprofilen und Betrugsvektoren, entweder einzeln oder als Zahlungsmittelfamilie (z. B. eine Banklastschrift, Buy Now, Pay Later (BNPL) oder eine Digital Wallet).

Zahlungsmethoden mit höherem Risiko

Zu den Profilen der Zahlungsmethoden, die mit einem höheren Risiko verbunden sind, gehören Folgende:

  • Zahlungsmethoden, die von Kunden initiierte Zahlungsanfechtungen unterstützen, bergen ein höheres Risiko, insbesondere wenn die Beilegung der Anfechtung die Käufer begünstigt.
  • Bei Zahlungsmethoden, die die Zahlung in mehreren Raten unterstützen, besteht die Gefahr, dass ein betrügerischer Akteur Waren erhält, aber nur die erste Rate bezahlt.
  • Bei asynchronen Zahlungsmethoden besteht die Gefahr einer doppelten Rückerstattung, wenn Kunden versuchen, sowohl eine Bank als auch ein Unternehmen dazu zu bringen, Rückerstattungen durchzuführen.

Sie können strengere Regeln für Zahlungsmethoden mit hohem Risiko erstellen, um Ihr Risiko zu senken.

Zahlungsmethoden mit geringerem Risiko

Zu den Profilen der Zahlungsmethoden, die mit einem niedrigeren Risiko verbunden sind, gehören Folgende:

  • Zahlungsmethoden, die von Kunden initiierte Zahlungsanfechtungen nicht unterstützen, erschweren es einem betrügerischen Akteur, Zugang zu einer Ware oder Dienstleistung zu erhalten, ohne dafür zu bezahlen.
  • Zahlungsmethoden, die eine starke Kundenauthentifizierung (SCA) erfordern, machen Betrügern das Leben schwer.
  • Echtzeit-Zahlungsmethoden können das Betrugsfenster verkürzen.

Für risikoärmere Zahlungsmethoden können Sie Regeln erstellen, die die Komplexität für legitime Kunden reduzieren.

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