Creditcardfraude kost consumenten ongeveer $ 4. 8 miljard per jaar en handelaren $ 190 miljard per jaar. De Fair Credit Billing Act (FCBA) beperkt de aansprakelijkheid van consumenten voor ongeoorloofde kaarttransacties tot $ 50. Creditcardbedrijven moeten de rest dekken, dus deze bureaus zijn sterk geïnvesteerd in het opsporen en beperken van fraude. Daartoe hebben zij zeer schematische en complexe procedures ingevoerd voor het opsporen en verwerken van fraude. Dit zijn de drie belangrijkste manieren waarop het is gedaan.

AD:

Bedrijven kijken naar uw patronen

AD:

Bedrijven gebruiken uw hulp

U hebt mogelijk een of meer gevallen van diefstal van creditcards gemeld. Creditcardbedrijven volgen door vergelijkbare kosten op te slaan op een of meer van uw kaarten en vragen u om deze te verifiëren. De dief kan onder verschillende namen fraude hebben gepleegd, of andere hackers plegen dezelfde, of soortgelijke, zwendel.

Bedrijven gebruiken technische algoritmen

Creditcardmaatschappijen gebruiken een zeer geavanceerd systeem van technische algoritmen om fraude vast te houden. Deze omvatten clustering, waarbij banken gemeenschappelijke aankopen combineren en overnames van uitschieters opvangen; middeling, waarbij banken de gemiddelden van uw aankopen berekenen om uw typische koopgedrag te bepalen; en classificatie, waarbij banken transacties labelen volgens categorieën die geografie, tijd, fraudekans, enzovoort bevatten.

AD:

Standaardgegevensanalyse is uitgegroeid tot big data-analyse, waarbij technici technologieën zoals cloud computing en machine learning gebruiken om afwijkingen te detecteren. Creditcardbedrijven maken gebruik van enorme hoeveelheden data om valse positieven uit te schakelen en patronen te detecteren. Het computersysteem gebruikt petabytes om al deze gegevens te verwerken. Op elk willekeurig moment verwerkt PayPal 1. 1 petabytes aan gegevens voor elke 169 miljoen klantaccounts. Deze hoeveelheid verwerking kan de computerstructuur van het bedrijf beschadigen, zodat de computer voor assistentie overgaat op cloud computing. Cloud computing rekt zich uit tot een oneindig aantal gegevens. Op deze manier weten creditcardmaatschappijen meer verdachte signalen op te sporen.

Creditcardbedrijven gebruiken ook machine learning, waarbij computermodellen worden gebruikt die zijn getraind in het voeren van typische transacties om voorspellingen uit te spugen.Machine learning analyseert de transactie en produceert een kanscijfer om de betrouwbaarheid ervan te beoordelen. Met dit proces kunnen verkopers just-in-time-fraude detecteren, dus als uw creditcard door een kassier is geweigerd, heeft het model waarschijnlijk een hoge score voor fraude-waarschijnlijkheid gegenereerd, waardoor het verkooppuntsysteem de transactie heeft afgewezen.

Key Takeaways

De PCI Security Standards Council zet zich in voor het verbeteren van beveiligingsstandaarden voor de beveiliging van uw accountgegevens. Verkopers die creditcards verwerken, moeten eenmaal per jaar beveiligingsaudits uitvoeren en chip-en-pin-technologieën zijn slechts een van de vele nieuwe IT-systemen die fraude hebben ontdekt. Creditcardfraude blijft echter groeien, met 1, 540 inbreuken wereldwijd in 2014, volgens Gemalto's 2014 Breach Level Index.

Creditcardmaatschappijen proberen verschillende trucs om fraude vast te houden. Deze omvatten traditionele en opkomende big-data-analyses om abnormale patronen te detecteren. Uit gegevens blijkt dat hun inspanningen lagere jaarlijkse gemiddelde fraudetarieven opleveren, althans in Amerika. Bijvoorbeeld: fraudeurs die creditcards gebruikten stalden in 2013 $ 18 miljard bij 13. 1 miljoen Amerikaanse consumenten. Dit aantal daalde in 2014 tot $ 16 miljard van 12,7 miljoen Amerikaanse slachtoffers.