Evaluasi risiko

Inti dari Stripe Radar adalah sistem pembelajaran mesin adaptif yang mengevaluasi tingkat risiko untuk setiap pembayaran secara aktual. Alat ini menggunakan ratusan sinyal tentang setiap pembayaran, dan memanfaatkan data di seluruh jaringan kami yang terdiri dari jutaan bisnis, untuk memprediksi kemungkinan pembayaran sebagai penipuan.

Sistem pembelajaran mesin kami fleksibel dan tanggap, terus menerus belajar dari pola pembelian pelanggan yang baru dan fitur transaksi, serta menyertakan masukan dari Anda kapan saja pembayaran dinyatakan sebagai penipuan.

Kapan harus menggunakan Radar

Radar mengevaluasi risiko dan menjalankan aturan untuk tiga tipe objek API Stripe yang berbeda: Charges, PaymentIntents dan SetupIntents. Stripe mendesain aturan Radar untuk mengambil empat tindakan berbeda:

• Meminta autentikasi 3DS
• Memungkinkan pembuatan objek
• Memblokir pembuatan objek
• Meninjau pembuatan Charge

Tabel berikut mengilustrasikan aturan yang dijalankan Radar untuk setiap tipe objek API:

Anda dapat menetapkan Radar untuk SetupIntents di pengaturan Radar.

Keluaran risiko

Model pembelajaran mesin Stripe mengevaluasi kemungkinan pembayaran adalah penipuan. Penilaian ini dapat memiliki salah satu dari lima nilai:

• Risiko tinggi
• Risiko meningkat
• Risiko normal
• Tidak dievaluasi
• Risiko tidak dikenal

Setiap pembayaran mencakup informasi pada hasil evaluasi risiko kita.

Pengguna Radar for Fraud Teams akan melihat bagian wawasan risiko di halaman pembayaran yang memberikan detail selengkapnya tentang alasan kami menetapkan pembayaran dengan tingkat dan skor risiko tertentu.

Jika penerbit kartu menolak pembayaran, Stripe juga menyertakan informasi yang kami terima dari mereka sebagai bagian dari hasilnya.

Hasil untuk setiap pembayaran tersedia saat melihat pembayaran di Dashboard atau melalui API sebagai bagian dari atribut Outcome dari objek Charge.

Pembayaran berisiko tinggi

Stripe melaporkan pembayaran sebagai berisiko tinggi bila kami yakin pembayaran ini kemungkinan penipuan. Pembayaran dengan tingkat risiko ini akan diblokir secara default.

Pada objek Charge suatu pembayaran berisiko tinggi, maka risk_level diatur ke 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",
}
...

Jika Stripe Radar pernah memblokir pembayaran yang diketahui sah, Anda dapat menghapus pemblokiran tersebut menggunakan Dashboard. Caranya, lihat pembayaran di Dashboard dan klik Tambahkan ke daftar izin. Penambahan pembayaran ke daftar izin tidak mencoba ulang pembayaran, melainkan mencegah Stripe Radar memblokir upaya pembayaran berikutnya dengan kartu atau alamat email itu.

Pembayaran risiko tinggi

Pembayaran dengan peningkatan risiko memiliki peluang lebih besar menjadi penipuan. Stripe Radar memungkinkan pembayaran dengan tingkat risiko ini secara default. Stripe Radar for Fraud Teams secara otomatis menempatkan pembayaran dengan peningkatan risiko ke antrean tinjauan sehingga Anda dapat memeriksanya lebih teliti.

Pada objek Charge dari risiko pembayaran tinggi, risk_level diatur ke 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"
}
...

Pembayaran Risiko normal

Pembayaran dengan evaluasi risiko normal memiliki lebih sedikit karakteristik yang sangat mengindikasikan penipuan daripada pembayaran dengan peningkatan risiko atau tingkat risiko tinggi. Namun, kami menyarankan Anda untuk terus waspada saat memenuhi pesanan ini. Pembayaran yang memiliki risiko normal masih bisa menjadi penipuan dan kemungkinan tipe penipuan lain yang nanti dapat terjadi dalam proses pemesanan.

Pada objek Charge dari suatu pembayaran yang berhasil dengan risiko normal, risk_level diatur ke 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",
}
...

Tidak dievaluasi

Tingkat Risiko diatur ke not_assessed untuk pembayaran nonkartu, pembayaran berbasis kartu sebelum penetapan tingkat risiko publik, dan untuk pembayaran di mana merchant memilih keluar dari penilaian risiko penipuan Radar.

Pada objek Charge dari suatu pembayaran yang tidak dievaluasi, risk_level diatur ke 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"
}
...

Pembayaran dengan risiko yang tidak diketahui

Dalam kasus yang tidak biasa, kesalahan dapat menyebabkan evaluasi risiko gagal. Dalam kasus ini, Stripe melaporkan pembayaran memiliki risiko yang tidak diketahui.

Pada objek Charge dari suatu pembayaran yang tidak diketahui risikonya, risk_level diatur ke 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"
}
...

Mencari tingkat risiko spesifik di Dashboard

Anda dapat mencari pembayaran dengan tingkat risiko spesifik memakai istilah pencarian risk_level dan tingkat risiko yang diinginkan. Misalnya, pencarian risk_level:highest akan menghasilkan sebuah daftar yang memuat semua pembayaran yang memiliki level risiko tinggi. Demikian pula pencarian risk_level:elevated akan menghasilkan daftar semua pembayaran dengan level risiko yang lebih tinggi.

Masukan tentang evaluasi risiko

Meskipun kami menggunakan informasi di seluruh jaringan kami untuk mengevaluasi pembayaran, Anda mungkin memiliki informasi tambahan mengenai pembayaran sebagai hasil dari interaksi pelanggan. Model pembelajaran mesin Stripe merespons umpan balik yang Anda berikan kepada kami, dan Anda dapat membantu meningkatkan algoritme pendeteksian penipuan kami dengan melakukan pengembalian dana dan melaporkan pembayaran yang menurut Anda penipuan.

Mengembalikan dana pembayaran penipuan akan membantu meningkatkan algoritme deteksi penipuan kami serta keakuratan evaluasi risiko Anda untuk pembayaran ini, dan pembayaran serupa di masa mendatang.

To refund a payment and mark it as fraudulent, view the payment in the Dashboard and then:

1. Click Refund.
2. Select Fraudulent as the Reason.
3. Provide a brief explanation.

Anda juga dapat menyatakan bahwa suatu pembayaran sebagai penipuan saat Anda membuat pengembalian dana menggunakan API dengan memberikan fraudulent sebagai nilai untuk reason. Hal ini akan menambahkan alamat email dan sidik jari kartu yang terkait dengan pembayaran itu ke alamat email default dan sidik jadi dari daftar blokir.

# 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_4eC39HqLyjWDarjtT1zdp7dc'

# 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',
    },
  }
)

Untuk sebagian kecil charge, Stripe memodifikasi skor risiko yang dilaporkan sehingga kami dapat mengukur kinerja model kami dan memperoleh data untuk pengembangan model selanjutnya. Hal ini memungkinkan Stripe untuk memastikan metrik utama seperti rasio positif palsu dan penarikan tetap berada dalam rentang yang diinginkan, dan kinerja model itu terus meningkat.

Jika Anda tidak menginginkan perlindungan model pembelajaran mesin Stripe Radar, Anda dapat memilih keluar dengan menghubungi tim Dukungan kami.