Renforcer votre protection contre la fraude avec le machine learning

L'e-commerce est en pleine expansion. S'il constitue une immense opportunité pour les marchands en ligne, il n'est pas sans poser certaines difficultés. Alors que les achats en ligne se généralisent, les escrocs ne cessent de se perfectionner et le problème des paiements frauduleux de s'amplifier. On estime ainsi qu'en 2021, les pertes des entreprises dues à la fraude en ligne s'élèveront à 20 milliards de dollars.

Les défis de la lutte contre la fraude ne sont pas faciles à relever. Mais avec PrestaShop à leurs côtés, les entreprises disposent d'une excellente défense. Le partenariat entre PrestaShop et Stripe, un leader mondial des infrastructures de paiement, vous donne en effet accès à Radar, le puissant système de prévention de la fraude de Stripe. Les outils de Stripe renforcent la sécurité des entreprises, réduisent les risques et les coûts liés aux activités frauduleuses, et lèvent les obstacles susceptibles de décourager les clients.

Mécanisme de la fraude

Avant d'entrer dans les détails, prenons un peu de recul et regardons en quoi consiste exactement la fraude dans le contexte des paiements en ligne. Tout d'abord, rappelons que dans la plupart des cas, la fraude désigne l'utilisation par un escroc du numéro de carte bancaire ou des identifiants d'une autre personne pour effectuer des achats non autorisés. Lorsque le véritable titulaire du compte découvre la transaction frauduleuse, il soumet un litige auprès de sa banque, une procédure appelée « contestation de paiement ».

Lorsque la banque décide que la transaction signalée était bien frauduleuse, le débit sur le compte du titulaire est annulé. Résultat ? Le titulaire du compte ne paie rien, mais l'entreprise n'est pas non plus remboursée. En outre, celle-ci est également responsable de tous les frais supplémentaires associés au litige. Si votre entreprise a été la cible d'escrocs, vous n'êtes pas sans savoir que ces frais peuvent s'accumuler rapidement.

Ce type de fraude est également connu sous le nom de « faux négatif » : il s'agit d'une transaction frauduleuse qui n'est pas détectée avant d'être exécutée et de faire l'objet d'un litige. C'est probablement à ce type de fraude que pensent la plupart des marchands quand ils se penchent sur le sujet. Mais la détection de la fraude peut également avoir une autre conséquence, susceptible d'impacter fortement vos résultats financiers.

Ce problème, c'est celui des « faux positifs », à savoir des transactions légitimes bloquées par le système de détection de la fraude. Lorsqu'un client tente de faire un achat, mais qu'un système de détection de la fraude empêche la transaction d'aboutir, l'entreprise perd une vente et subit une atteinte à sa réputation.

En fin de compte, ces faux positifs s'avèrent aussi coûteux que les faux négatifs. C'est pourquoi il est très important de mettre en place le système adapté pour éviter que les escrocs ne causent de graves préjudices et pour garantir une expérience utilisateur parfaite aux clients légitimes.

Fonctionnement de Radar

La perspective d'avoir à lutter contre la fraude peut effrayer et dérouter les entreprises, mais elles peuvent, grâce à PrestaShop et Stripe, bénéficier de la technologie de Radar pour :

• éviter les pertes dues à la fraude : la portée inégalée de Stripe constitue un avantage majeur pour les entreprises. Elle permet notamment à Stripe de détecter avec précision les fraudes et d'élaborer des modèles avancés de machine learning. Ces modèles servent ensuite à bloquer automatiquement les véritables fraudes, vous faisant ainsi économiser de l'argent ;
• augmenter les revenus : grâce à son savoir-faire en matière de machine learning et à son vaste ensemble de données, Stripe est à même d'isoler les transactions à haut risque et de réduire les faux positifs, ce qui contribue à améliorer vos revenus ;
• gagner du temps : l'outil Radar est automatiquement intégré à Stripe et ne requiert aucune ligne de code, ce qui permet de l'utiliser instantanément. Il vous fait également gagner du temps sur le plan opérationnel grâce à sa plateforme unique qui permet, avec une seule et même solution, de surveiller vos performances en matière de fraude, de créer des règles, et bien plus encore.

Vous pouvez également vous attendre à une réduction des coûts opérationnels, du coût global de la fraude et des taux de litige. En fait, les entreprises utilisant Radar constatent une baisse de 26 % du nombre de litiges.

Alors, comment fonctionne exactement Radar ? Commençons par le commencement.

À chaque achat en ligne, les clients laissent des indices sur leur fiabilité. Optimisés par le machine learning adaptatif, les algorithmes de Radar évaluent la probabilité qu'un paiement soit frauduleux en analysant des centaines d'indicateurs différents :

• indicateurs de paiement : détails tels que l'heure du paiement, le type de carte et la distance entre l'adresse de la carte et l'adresse IP ;
• indicateurs de comportement : informations telles que la durée de navigation et le nombre de pages consultées ;
• indicateurs relatifs à l'appareil : caractéristiques telles que la taille de l'écran, le type de police et l'utilisation d'un proxy ;
• indicateurs agrégés : données historiques d'une carte, nombre de pays liés à la carte, correspondance entre l'adresse e-mail et le nom du titulaire, facteurs liés au client ou autres, et nombre de refus associés à la carte au cours du dernier jour.

Reposant sur la science des données et sur le travail des équipes chargées du machine learning chez Stripe, Radar est capable d'exploiter toutes ces informations et d'évaluer intelligemment les risques de façon à générer un score de risque. En fonction de ce score, le paiement est automatiquement autorisé ou bloqué, ou bien il fait l'objet d'une vérification, selon les options que vous choisissez. Toutes ces opérations ont lieu en temps réel, sans aucune incidence sur l'expérience client ni aucune intervention de votre équipe.

La puissance du machine learning de Radar réside dans la qualité de ses données. Chaque année, Stripe traite des centaines de milliards de paiements provenant de millions d'entreprises et travaille avec des milliers de banques partenaires. Compte tenu de la taille inégalée de son réseau, Stripe a 89 % de chances d'avoir déjà eu affaire à une carte bancaire donnée. Ces interactions antérieures génèrent d'énormes quantités de données qui alimentent les évaluations de Radar. Stripe est également directement intégré aux réseaux de cartes, ce qui l'aide à juger en temps réel de la pertinence des scores de risque. Stripe utilise ensuite ces informations pour améliorer continuellement ses modèles.

Des informations plus approfondies pour des solutions sur mesure

Dans la plupart des cas, l'évaluation des risques et le blocage des transactions à haut risque par Radar suffisent à protéger les entreprises. Mais certaines préfèrent jouer un rôle plus actif dans la prévention de la fraude. Cette implication peut s'avérer importante pour trouver le bon compromis entre la lutte contre les escrocs et le traitement des transactions légitimes. Pour aider les entreprises à en savoir plus sur la prévention de la fraude et à améliorer leur capacité de défense, Stripe a créé une nouvelle interface appelée Données sur les risques.

La section Données sur les risques, qui fait partie de l'offre optionnelle Radar for Fraud Teams de Stripe, dévoile une partie des indicateurs déterminant le score de risque de chaque transaction, afin que votre équipe chargée de la détection des fraudes puisse évaluer si une transaction est risquée ou non. Ces indicateurs peuvent vous aider à mettre au point de nouvelles règles métier en complément du machine learning de Radar.

Les entreprises peuvent mettre en œuvre diverses règles pour accroître encore l'efficacité de Radar, mais les règles qui vous seront utiles dépendent de vos objectifs. Prenons deux exemples : un fabricant de T-shirts et un éditeur de logiciels.

Pour une entreprise à faible marge vendant des T-shirts, la fraude est souvent très coûteuse. La société peut donc avoir intérêt à bloquer davantage de transactions, quitte à pénaliser un client légitime de temps à autre. En revanche, pour un éditeur de logiciels à forte marge, la marge bénéficiaire réalisée sur un paiement légitime peut dépasser de loin le coût d'une transaction frauduleuse, ce qui peut l'inciter à privilégier la recherche d'une conversion. Dans chaque cas, des règles personnalisées aideront l'entreprise à mieux réaliser les objectifs qui sont les siens.

Avec Radar, les entreprises ont le contrôle. Vous pouvez donc adapter l'outil à votre seuil de risque spécifique. Pour aider les entreprises à choisir ce seuil, Radar estime l'impact d'un changement de règle sur leur activité, en leur montrant en temps réel les résultats d'une règle sur leur propre historique des transactions.

Dès le départ, vous savez parfaitement si Radar fonctionne comme vous le souhaitez. Le système propose en effet un nouveau rapport d'analyse, qui donne aux entreprises une visibilité inégalée sur les performances exactes de Radar, notamment le volume total des paiements bloqués et le taux de faux positifs. Ces informations vous permettront d'affiner votre protection.

Si des litiges surviennent, Radar vous aide également à déterminer ceux à traiter en priorité si vous disposez d'un temps et de ressources limités. Radar utilise un modèle de machine learning qui prédit les chances de remporter chaque litige et affiche ces informations directement dans votre Dashboard.

Des partenaires compétents pour vous épauler

En constante évolution, la fraude représente un risque omniprésent pour les entreprises en ligne. Il est essentiel de disposer des outils adéquats pour vous défendre contre les attaques coûteuses, minimiser les risques de blocage de clients honnêtes, protéger votre réputation et garantir une expérience de paiement fluide.

PrestaShop et Stripe constituent d'excellents partenaires pour les entreprises ambitieuses qui cherchent à préserver leurs bénéfices tout en répondant aux attentes de leurs clients. Ensemble, nous aidons les entreprises à développer leur activité d'e-commerce en toute confiance.