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Risikoeinblicke

Verschaffen Sie sich einen Überblick über Risikofaktoren und Details zu einer bestimmten Zahlung.

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Das KI-Modell von Stripe Radar ermittelt die Risikobewertung und das Risikoniveau einer Zahlung und entscheidet anhand dieser Faktoren, ob sie zur Prüfung vorgelegt oder blockiert wird. Das System wertet anhand der Daten von Millionen Unternehmen aus dem Netzwerk von Stripe Hunderte von Signalen zu jeder Zahlung aus. Die in Stripe Radar for Fraud Teams verfügbare Funktion für Risikoeinblicke bietet einen kleinen Einblick in einige der Signale, die das KI-Modell von Radar unterstützen.

Risikoeinblicke für Zahlungen

Warum sind bestimmte Felder nicht verfügbar?

Wenn Sie nicht die erwarteten Kundeninformationen oder Standorte sehen, überprüfen Sie, ob Ihre Integration den Best Practices von Radar entspricht.

Wenn Ihre Integration wichtige Details wie die E-Mail-Adresse, IP-Adresse oder Versandadresse des Karteninhabers nicht zur Verfügung stellt, kann Radar nicht alle Daten berechnen, die für die genaue Bewertung jeder Zahlung erforderlich sind.

Risikoeinblicke umfassen außerdem Informationen über Kund/innen, z. B. einen Abgleich des Namens der Karteninhaberin/des Karteninhabers mit der angegebenen E-Mail-Adresse und die der E-Mail-Adresse zugeordnete Erfolgsquote für Transaktionen im Stripe-Netzwerk.

Außerdem werden geografische Informationen hervorgehoben, einschließlich der mit dieser Zahlung verknüpften Standorte der Rechnungs-, Versand- und IP-Adresse.

Risikoeinblicke

Wenn Sie mehr Radar-Signale anzeigen möchten, klicken Sie im Abschnitt „Risikoeinblicke“ auf die Schaltfläche Alle Erkenntnisse anzeigen. Dadurch wird ein Dialogfeld mit einer Liste von Signalen für die KI-Engine von Radar geöffnet.

Radar-Dialog zu Risikoeinblicken

Betrugsfaktoren verstehen

Warum werden keine Betrugsfaktoren angezeigt?

Die Daten für die Betrugsfaktorzahlen und häufigste Betrugsfaktoren werden nur für Zahlungen bereitgestellt, die innerhalb der letzten sechs Monate getätigt wurden. Diese Funktion wird für Zahlungen in Sandboxes nicht unterstützt.

Zahlen zum Betrugsfaktor

Einige der Signale im Dialogfeld „Risikoeinblicke“ verfügen über Badges mit Zahlen. Diese Badges zeigen den Risikofaktor für ein Signal zu dieser Zahlung. Ein Risikofaktor stellt die Betrugswahrscheinlichkeit für Zahlungen mit einem diesem Signal ähnlichen Wert im Vergleich zu einer durchschnittlichen Transaktion bei Stripe dar. Ein Betrugsfaktor von 3,5 bedeutet, dass die Betrugswahrscheinlichkeit bei Zahlungen mit einem ähnlichen Wert für dieses Signal 3,5-mal höher ist als im Durchschnitt. Bei Zahlungen mit einem erhöhten Risiko sind einige Betrugsfaktoren von über 1 zu erwarten, bei Zahlungen mit einem geringeren Risiko einige Betrugsfaktoren von unter 1.

Betrugsfaktoren

Bewegen Sie den Mauszeiger über einen Betrugsfaktor, um weitere Informationen zu den möglichen Werten anzuzeigen. Diese Faktoren ändern sich im Laufe der Zeit, da auch die Daten in unserem Netzwerk sich ändern. Diese Daten liefern einen Kontext für die Verteilung von Betrugsfaktoren für ein Signal. Dieses Dialogfeld zeigt außerdem die Verteilung von Werten für ein Signal im Netzwerk. Dadurch erfahren Sie, ob der Wert der aktuellen Zahlung üblich oder selten bzw. einmalig im Stripe-Netzwerk ist.

Die häufigsten Betrugsfaktoren

Die häufigsten Betrugsfaktoren

Wenn eine Zahlung Werte vorweist, die üblicherweise auf Betrug hindeuten, werden Sie durch Betrugssignale im Abschnitt Häufigste Betrugsfaktoren außerhalb des Dialogfelds „Risikoeinblicke“ darauf hingewiesen. Da das KI-Modell von Radar komplexe Muster über Hunderte von Signalen hinweg erkennt, kann eine Zahlung manchmal korrekt als betrügerisch identifiziert werden, sogar wenn die einzelnen Signale an sich nicht auffällig erscheinen.

Ähnliche Zahlungen

Sie können auch das Zahlungsnetzwerk anzeigen, das alle anderen Zahlungen enthält, die an Ihr Unternehmen mit derselben Kunden-ID, IP-Adresse oder Kartennummer wie die Zahlung, die Sie gerade anzeigen, getätigt wurden. So lassen sich gängige Betrugsmuster erkennen, wie z. B. Kartentests (viele verschiedene Karten teilen sich eine einzige IP-Adresse) oder auch der Missbrauch von Testversionen (viele „Kunden/Kundinnen“ teilen sich eine Karte).

Verbundene Zahlungen

Siehe auch

  • Prüfung
  • Checkliste für die Integration
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