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Détection et prévention de la fraude

Comprendre le contexte commercial et les limites d'activation des cas de fraude Athia, sans exposer un contrat de champ.

Sur cette page

La détection et la prévention de la fraude aident les équipes à identifier les transactions, les comptes, les appareils et les comportements suspects, ainsi que les schémas d'attaque, tout en préservant la responsabilité des risques et les limites de minimisation des données. Cette page décrit les domaines d'activité concernés ; ce n'est pas un schéma de fonctionnalité de risque public.

Ce que couvre ce cas d'utilisation#

Risque de transactionÉvaluer le contexte de commerce, de paiement, d'authentification, de client, d'appareil et de comportement, conformément à la politique configurée.Enquête sur les schémasRelier les observations pour identifier les abus de compte, les attaques coordonnées, la vitesse inhabituelle et les tactiques changeantes.Revue et résultatsRelier les décisions du modèle ou du prestataire aux revues manuelles, aux confirmations ultérieures de fraude, aux litiges et aux résultats de représentation.Évaluation continueMesurer la détection, les faux positifs, l'impact sur le client, les pertes, la charge de travail de la revue et la latence des résultats, ensemble.

Domaines d'informations commerciales#

Cette fonctionnalité peut utiliser le contexte de transaction et de commande approuvé, l'historique client ou du compte, les observations sur les appareils et les sessions, les résultats d'authentification, les décisions de risque des prestataires, les actions de revue et les résultats confirmés ultérieurs. Les concepts disponibles dépendent des prestataires, des systèmes du commerçant, des autorisations et du marché choisis.

La configuration de déploiement est intentionnellement privée et spécifique à la source. Elle définit les données autorisées, leur autorité et leur durée de conservation, ainsi que le comportement en cas d'absence de signal. Aucune des informations suivantes ne doit être déduite de cette vue d'ensemble : nom de champ, vecteur de fonctionnalité, seuil ou entrée de modèle.

Préparation et contrôle#

  • Collectez uniquement les informations nécessaires pour atteindre l'objectif de risque approuvé et la période de conservation.
  • Conservez les identifiants, les secrets et les données personnelles inutiles en dehors de l'analyse, des requêtes, des métadonnées et des champs de texte libre.
  • Distinguez les observations des fournisseurs, les faits des commerçants, les décisions des analystes et les classifications dérivées du modèle.
  • Définissez explicitement les actions de revue, d'autorisation, de blocage, d'augmentation, de timeout et de reprise.
  • Tenez compte des étiquettes retardées lors de l'évaluation de la qualité et des pertes de détection.
  • Surveillez en permanence les faux positifs, les frictions pour les clients, les biais, les dérives et l'adaptation des attaques.

Continuez avec Moteurs antifraude, Examen manuel, Gouvernance des donnéeset Instructions de mappage de sources.