Partager les données client de manière anonyme pour lutter contre la fraude

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La prévention de la fraude dans le commerce électronique dépend de bonnes données. Ces données peuvent provenir de fournisseurs de cartes de paiement, d’agences de crédit, de listes d’adresses et, plus récemment, d’autres commerçants.

Il y a quelques années, un voleur à l’étalage a volé des produits dans un magasin D&B Supply à Caldwell, Idaho. Puis, quelques jours plus tard, il a cambriolé le magasin de la chaîne à Meridian, dans l’Idaho, à une vingtaine de kilomètres de là. Le vice-président des opérations du détaillant a informé plusieurs des autres grands détaillants de la région, partageant des images de surveillance du voleur et des détails sur chaque crime.

L’épicerie locale Fred Meyer a été frappée ensuite. Il a partagé ce qu’il a appris et, avant longtemps, un réseau de détaillants a pu fournir à la police une image complète de l’escroc, y compris la marque de cette voiture et un numéro de plaque d’immatriculation. Une arrestation a suivi.

Dans cet exemple, quelques magasins ont partagé des informations sur un criminel et, ce faisant, ont aidé à protéger leur communauté locale. Et si les marchands de commerce électronique pouvaient également partager les actions des clients et, ainsi, réduire le risque de fraude dans le commerce électronique?

Transactions fiables

«L’une des choses que j’ai réalisé en travaillant dans ce domaine pendant tant d’années… ce sont les avantages et les inconvénients de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique et, aussi, la dépendance à avoir de bonnes sources de données», a déclaré Uri Arad, vice-président produit et Research et co-fondateur d’Identiq, qui fournit un réseau de confiance peer-to-peer pour les détaillants et autres entreprises en contact avec les consommateurs.

Le fait qu’une grande partie de la prévention de la fraude dans le commerce électronique moderne repose sur des données et des modèles de données «est particulièrement important lorsque vous devez gérer le risque contre un inconnu», a déclaré Arad. « Un inconnu peut être un utilisateur que vous n’avez jamais vu auparavant, une carte de crédit que vous n’avez jamais vue auparavant ou un changement de comportement important. Donc, toutes ces choses introduisent de nouveaux modèles et de nouvelles données. »

«Combiné à la sophistication croissante du côté des méchants… distinguer le bien du mal devient un problème plus difficile à résoudre», a poursuivi Arad.

Pour les transactions sans carte, distinguer un bon client d'un mauvais est de plus en plus difficile.

Pour les transactions sans carte, distinguer un bon client d’un mauvais est de plus en plus difficile. Photo: Studio Bermix.

La résolution de ce problème est importante, car les transactions de confiance sont un pilier de la vente au détail en ligne.

Le client doit avoir confiance que le commerçant a décrit et présenté le produit avec précision et que l’entreprise expédiera ce produit comme promis.

Le commerçant doit avoir confiance que le client est un véritable acheteur présentant ses propres informations de carte de paiement et ne prévoyant pas de fraude.

De nombreux commerçants utilisent des outils de prévention de la fraude pour trier les transactions sûres et fiables des transactions douteuses.

Présentation de la friction

Lorsqu’une entreprise de commerce électronique de taille moyenne ou d’entreprise rencontre un nouveau client, un client dont les informations ont changé ou un acheteur affichant de nouveaux comportements, ce marchand introduira souvent des frictions dans la transaction.

Ce frottement peut prendre une ou plusieurs formes. Certaines de ces étapes seront invisibles pour les clients. D’autres auront un impact sur l’expérience d’achat ou même tueront la transaction.

Par exemple, de nombreux outils automatisés de prévention de la fraude répondront aux types d’inconnus décrits par Arad de trois manières.

  • Refusez la transaction.
  • Tenez la transaction.
  • Marquez la transaction.

Dans les deux derniers cas – suspendre ou signaler – une personne chez le commerçant prendra des mesures manuelles, telles que l’examen de la commande ou l’appel du client pour vérifier.

Mais le premier cas – le refus de la transaction – peut être le plus dommageable en cas d’erreur, car le commerçant refuserait un client réel et digne de confiance. C’est ce qu’on appelle un « faux positif ».

«Les faux positifs sont le résultat de l’incapacité de quantifier correctement le niveau de risque de fraude dans une transaction. Les vrais résultats des faux positifs peuvent être difficiles à mesurer, mais la perte de ventes a un impact direct », ont écrit les auteurs d’un ebook,« The Silent Sales Killer: False Positives », de Kount, un fournisseur leader de prévention de la fraude.

«Trop souvent, les faux positifs passent inaperçus car les entreprises en ligne les perçoivent comme une fraude réussie au lieu de ventes abandonnées. Pourtant, les faux positifs nuisent financièrement aux entreprises en ligne de quatre manières fondamentales », poursuit le livre électronique.

  • « Perte de revenus immédiate. Chaque commande refusée à tort est un revenu non réalisé. « 
  • « Perte de la valeur à vie du client. La valeur client à vie est le bénéfice total attendu de tous les achats futurs d’un client. Les clients légitimes qui sont rejetés à tort cesseront souvent d’acheter définitivement auprès de ce marchand. « 
  • « Dépenses d’acquisition gaspillées. » Tout le marketing et la publicité de votre entreprise sont gaspillés sur un faux positif.
  • « Image de marque dégradée. Dans le monde connecté d’aujourd’hui des médias sociaux et des publications virales, l’expérience d’un acheteur avec un faux positif peut soudainement toucher des milliers de clients et de clients potentiels. Bien que difficile à quantifier, l’impact d’une publicité négative est néanmoins réel. »

Différentes approches

Les entreprises de prévention de la fraude adoptent différentes approches pour lutter contre la fraude réelle sans carte et éviter les faux positifs préjudiciables aux revenus.

Beaucoup utilisent l’intelligence artificielle, qui est un logiciel avec des algorithmes et la reconnaissance de formes pour accomplir une tâche qui nécessiterait généralement des humains. Mais Identiq se distingue par son approche peer-to-peer.

Lorsqu’un membre Identiq, une entreprise comptant des millions de clients, rencontre un nouvel acheteur, il peut interroger d’autres membres du réseau sur leur expérience avec l’acheteur, le cas échéant. Cela se fait de manière anonyme afin que la vie privée de chaque individu soit protégée conformément au règlement général sur la protection des données de l’Union européenne et au California Consumer Privacy Act.

L’idée est que si un nouveau client peut être inconnu d’un marchand spécifique, un autre détaillant ou une application payante populaire a probablement connu ce même acheteur.

Presque tous les fournisseurs de logiciels de prévention de la fraude et les institutions financières tentent d’améliorer la détection des fraudes dans le commerce électronique tout en évitant les faux positifs. Comme l’a dit Arad, en fin de compte, cela dépend des données. Ainsi, le partage des expériences client pourrait aider tous les commerçants participants.