Evaluación de riesgos

At the core of Stripe Radar is an adaptive AI model that evaluates the risk level for each payment in real time. It uses hundreds of signals about each payment, and taps into data across our network of millions of businesses, to predict whether a payment is likely to be fraudulent.

Our AI model is flexible and responsive, continuously learns from new customer purchase patterns and transaction features, and incorporates feedback from you whenever payments are indicated as fraudulent.

Cuándo usar Radar

Radar evalúa el riesgo y ejecuta reglas para tres tipos de objetos de la API de Stripe: Charges, PaymentIntents y SetupIntents. Stripe diseñó las reglas de Radar para realizar cuatro acciones diferentes:

• Solicitar autenticación con 3D Secure
• Permitir la creación del objeto
• Bloquear la creación del objeto
• Revisar la creación de un objeto Charge

La siguiente tabla ilustra cuáles son las reglas que Radar ejecuta para cada tipo de objeto de la API:

Únicamente para pagos con tarjeta, puedes habilitar Radar para SetupIntents en la configuración de Radar.

Resultados de la evaluación de riesgos

Stripe’s AI models evaluate the likelihood that a payment is fraudulent. This judgment can take one of five values:

• Riesgo muy alto
• Riesgo elevado
• Riesgo normal
• No evaluado
• Riesgo desconocido

Cada pago incluye información sobre el resultado de nuestra evaluación de riesgos.

Los usuarios de Radar para Equipos de Fraude verán una sección de conclusiones sobre riesgos en la página de pagos donde se proporcionan más detalles sobre el motivo por el que le asignamos un nivel de riesgo y una puntuación en particular a un pago.

Si una institución financiera (como un emisor de tarjeta o un banco) rechaza un pago, Stripe también incluye la información que recibimos del emisor o del banco como parte del resultado.

Se puede acceder al resultado de cada pago al visualizar el pago en el Dashboard o a través de la API como parte del atributo Outcome del objeto Charge.

Pagos de muy alto riesgo

Stripe reporta que un pago es de muy alto riesgo cuando cree que puede ser fraudulento. Los pagos de este nivel de riesgo se bloquean de manera predeterminada.

En el objeto Charge de un pago de muy alto riesgo, el risk_level se establece en highest.

...
"outcome":
{
  "network_status": "not_sent_to_network",
  "reason": "highest_risk_level",
  "risk_level": "highest",
  "risk_score": 92, // Provided only with Stripe Radar for Fraud Teams
  "seller_message": "Stripe blocked this charge as too risky.",
  "type": "blocked",
}
...

Si en alguna ocasión Stripe Radar bloquea un pago que sabes que es legítimo, puedes eliminar ese bloqueo desde el Dashboard. Consulta el pago en el Dashboard y haz clic en Agregar a la lista de permitidos. Agregar un pago a la lista de permitidos no hace que se vuelva a intentar procesar el pago, pero sí evita que Stripe Radar bloquee intentos futuros de pago con ese instrumento de pago o esa dirección de correo electrónico.

Pagos de riesgo elevado

Los pagos de riesgo elevado tienen una mayor probabilidad de ser fraudulentos. De forma predeterminada, Stripe Radar autoriza estos pagos. Si usas Radar para Equipos de Fraude, los pagos de riesgo elevado se ponen automáticamente en tu cola de revisión para que los analices con más detenimiento.

En el objeto Charge de un pago de riesgo elevado, el risk_level se establece en elevated.

...
"outcome": {
  "network_status": "approved_by_network",
  "reason": "elevated_risk_level",
  "risk_level": "elevated",
  "risk_score": 56, // Provided only with Stripe Radar for Fraud Teams
  "seller_message": "Stripe evaluated this charge as having elevated risk, and placed it in your manual review queue.",
  "type": "manual_review"
}
...

Pagos de riesgo normal

Los pagos con una evaluación de riesgo normal tienen menos características indicativas de fraude que los pagos con niveles de riesgo elevado o muy alto. No obstante, te recomendamos estar alerta al completar estos pedidos. Los pagos con riesgo normal pueden resultar fraudulentos de todos modos y hay otros tipos de fraude que pueden cometerse en etapas más avanzadas del proceso del pedido.

En el objeto Charge de un pago de riesgo normal efectuado con éxito, el risk_level se establece en normal.

...
"outcome":
{
  "network_status": "approved_by_network",
  "reason": null,
  "seller_message": "The charge was authorized.",
  "risk_level": "normal",
  "risk_score": 23, // Provided only with Stripe Radar for Fraud Teams
  "type": "authorized",
}
...

No evaluado

Radar evalúa el nivel de riesgo de los pagos con tarjeta, ACH y débito directo SEPA. Establece el nivel de riesgo en not_assessed para lo siguiente:

• Todos los demás pagos que no son con tarjeta.
• Pagos con tarjeta con una fecha anterior a la asignación pública de niveles de riesgo.
• Pagos en los que la empresa opta por no participar en la evaluación de riesgo de fraude de Radar.

En el objeto Charge de un pago no evaluado, el risk_level se establece en not_assessed.

...
"outcome": {
  "network_status": "approved_by_network",
  "reason": "not_assessed_risk_level",
  "risk_level": "not_assessed",
  "seller_message": "Your business has opted out of Radar fraud risk assessments.",
  "type": "authorized"
}
...

Pagos de riesgo desconocido

En casos excepcionales, un error puede provocar que falle la evaluación de riesgo. En este caso, Stripe informa que el pago es de riesgo desconocido.

En el objeto Charge de un pago de riesgo desconocido, el risk_level se establece en unknown.

...
"outcome": {
  "network_status": "approved_by_network",
  "reason": "unknown_risk_level",
  "risk_level": "unknown",
  "seller_message": "Something went wrong while evaluating this payment. Our engineers have been notified and we’ll look into this as soon as possible.",
  "type": "authorized"
}
...

Cómo buscar un determinado nivel de riesgo en el Dashboard.

Puedes buscar pagos de un determinado nivel de riesgo usando el término de búsqueda risk_level y el nivel buscado. Por ejemplo, una búsqueda por risk_level:highest devuelve una lista de todos los pagos de muy alto riesgo. De la misma manera, una búsqueda por risk_level:elevated devuelve una lista de todos los pagos de riesgo elevado.

Comentarios en las evaluaciones de riesgo

While we use information across our network to evaluate a payment, you might have additional information about a payment as a result of a customer interaction. Our AI models respond to feedback you share with us, and you can help improve our fraud detection algorithms by refunding and reporting payments that you believe are fraudulent.

El rembolso de un pago fraudulento ayuda a mejorar nuestros algoritmos de detección de fraude y la precisión de nuestras evaluaciones de riesgo para ese pago y los pagos similares en el futuro.

Para reembolsar un pago y marcarlo como fraudulento, visualiza el pago en el Dashboard y haz lo siguiente:

1. Haz click en Rembolsar.
2. Selecciona Fraudulento como el Motivo.
3. Proporciona una breve explicación.

También puedes indicar que un pago es fraudulento cuando creas un reembolso con la API especificando fraudulent como el valor del parámetro reason. De esta forma, se agrega la dirección de correo electrónico y la huella de la tarjeta asociada con el pago a las listas de bloqueos respectivas predeterminadas.

# Set your secret key. Remember to switch to your live secret key in production.
# See your keys here: https://dashboard.stripe.com/apikeys
Stripe.api_key = 
'sk_test_BQokikJOvBiI2HlWgH4olfQ2'

# If you haven't refunded the charge, you can do so and let Stripe
# know it was fraudulent in one step.
Stripe::Refund.create({
  charge: '{{CHARGE_ID}}',
  reason: 'fraudulent',
})

# If you already refunded the charge (without specifying the
# 'fraudulent' reason), you can still let us know it was fraudulent.
Stripe::Charge.update(
  '{{CHARGE_ID}}',
  {
    fraud_details: {
      user_report: 'fraudulent',
    },
  }
)

Para un pequeño subgrupo de cargos, Stripe modifica el puntaje de riesgo informado para que podamos medir el rendimiento de nuestros modelos y obtener datos para el desarrollo de otros modelos. Esto le permite a Stripe garantizar que las métricas clave, como la tasa de falsos positivos y la retirada de productos, se mantengan dentro de límites deseables y que el rendimiento del modelo siga mejorando.

If you don’t want to use Stripe Radar’s AI models, you can opt out by contacting our Support team.