Come il machine learning valuta il rischio di pagamento?

L'ultima versione del motore del rischio di Adyen utilizza due modelli di machine learning progettati per mitigare le frodi mantenendo alta la conversione. 

La regola del rischio di frode con machine learning valuta il rischio di frode delle transazioni e le classifica con un livello di rischio specifico. Il livello di rischio valutato indica la probabilità che un pagamento dia luogo a una contestazione fraudolenta. Quando il livello di rischio è superiore alla soglia di rischio definita, la transazione viene bloccata prima di essere inviata allo strumento di autorizzazione.

Attualmente, il modello di machine learning per il rischio di frode valuta le transazioni con carta di credito/debito e PayPal che potrebbero comportare un riaccredito. Se elabori altri metodi di pagamento locali, ti consigliamo di aggiungere regole personalizzate per completare il tuo profilo di rischio.

La regola di rischio di machine learning dell'attacco bot rileva e blocca le transazioni che arrivano in modo insolitamente veloce con proprietà di pagamento sospette. Ciò può indicare attacchi tramite script, come test delle carte e attacchi bot. Il modello di machine learning per gli attacchi bot valuta le transazioni prima che vengano inviate per l'autorizzazione, risparmiando commissioni eccessive per i tentativi.