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Insights de risco

Entenda os fatores de risco e os detalhes sobre um pagamento específico.

O modelo de IA do Stripe Radar determina a pontuação de risco e o nível de risco para um pagamento e os utiliza para decidir quando bloquear ou marcar pagamentos para análise. O sistema avalia centenas de sinais relacionados a cada pagamento, usando dados de milhões de empresas da rede da Stripe. O recurso de insights de risco, disponível com o Stripe Radar for Fraud Teams, fornece uma visão geral de alguns dos sinais que alimentam o modelo de IA do Radar.

Insights de risco para pagamentos

Nota

Armazenamos dados de insights de risco por até 6 meses. Se uma transação for mais antiga que esse período, você não poderá acessar a interface de insights de risco.

Por que determinados campos não estão disponíveis?

Se você não estiver vendo as informações do cliente ou as localizações esperadas, verifique se sua integração segue as práticas recomendadas do Radar .

Se a integração não fornecer dados importantes, como e-mail, endereço IP ou endereço de entrega do titular do cartão, o Radar não conseguirá calcular todos os dados necessários para avaliar com exatidão cada pagamento.

Os insights de risco também trazem informações sobre o cliente, como comparação entre o nome do titular do cartão e o e-mail informado e a taxa de aprovação de transações na rede da Stripe com esse e-mail. Uma baixa taxa de aprovações pode indicar comportamento suspeito: recusas anteriores às vezes sugerem tentativas de fraude.

Também destacamos informações baseadas em regiões, incluindo os locais de faturamento, entrega e endereço IP associados ao pagamento.

Insights de risco

Se desejar ver mais sinais da Radar, clique no botão Mostrar todos os insights na seção de insights de risco. Isso abre uma caixa de diálogo com uma lista de sinais para o mecanismo de IA da Radar.

Caixa de diálogo de insights de risco do Radar

Entenda os fatores de fraude

Por que não vejo nenhum fator de fraude?

Os dados usados para preencher os números de fator de fraude e os principais fatores de fraude são preenchidos somente para cobranças feitas nos últimos 6 meses. Esse recurso não é aceito para pagamentos em áreas restritas.

Números de fator de fraudes

Alguns dos sinais na caixa de diálogo têm símbolos, com números ao lado. Esses emblemas mostram o fator de fraude de um sinal nesse pagamento. O fator de fraude é a probabilidade de fraude de cobranças com valor similar a esse sinal quando comparadas com a média de transações na Stripe. O fator de fraude de 3,5x significa que cobranças com valor similar a esse sinal têm uma probabilidade 3,5 vezes maior de serem fraudes do que a média. Em um pagamento de risco mais elevado, esperamos ver alguns fatores de fraude superiores a 1 e, em um pagamento de menor risco, esperamos ver alguns fatores de fraude inferiores a 1.

Fatores de fraude

Passe o cursor do mouse sobre um fator de fraude para ver mais informações sobre os possíveis valores dele. Esses fatores mudam com o tempo, à medida que os dados em nossa rede mudam. Os dados fornecem contexto para a distribuição de fatores de fraude de um sinal. A caixa de diálogo também mostra a distribuição dos valores de um sinal na rede, o que informa se o pagamento atual tem um valor comum ou se é raro ou único na rede da Stripe.

Principais fatores de fraude

Principais fatores de fraude

A seção Principais fatores de fraude fora da caixa de diálogo de insights de risco notifica você com sinais de fraude quando o pagamento tem valores que costumam indicar fraude. Como o modelo de IA da Radar detecta padrões complexos em centenas de sinais, ainda é possível que uma cobrança seja corretamente identificada como fraude, mesmo que individualmente nenhum dos sinais pareça suspeito.

Pagamentos relacionados

Também é possível ver a rede de pagamentos relacionados, que inclui todos os outros pagamentos feitos à sua empresa utilizando o mesmo ID do cliente, endereço IP ou número de cartão do pagamento que você está visualizando. Isso pode ajudar a identificar padrões de fraude comuns, como testes de cartão (vários cartões compartilhando um único endereço IP) ou abuso de período de avaliação (vários “clientes” compartilham o mesmo cartão).

Pagamentos relacionados

Veja também

  • Análise
  • Checklist da integração
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