Come ottimizzare i tassi di approvazione dei pagamenti e la protezione aziendale contro le frodi

Per raggiungere l’equilibrio ottimale tra alti tassi di approvazione e una solida protezione dalle frodi, è necessario passare da una logica binaria del “sì o no” a un processo decisionale dinamico e basato sul rischio. Le aziende che danno priorità alla sicurezza a scapito dell’esperienza utente spesso subiscono falsi rifiuti, ovvero transazioni legittime bloccate per errore. Implementando soluzioni intelligenti per la gestione delle frodi e dei rischi, i commercianti più lungimiranti possono proteggere i propri profitti assicurando al contempo che i clienti autentici godano di un’esperienza di pagamento senza intoppi.

Capire il rapporto tra frodi e fatturato nel commercio moderno

Il rapporto tra frodi e ricavi rappresenta il delicato equilibrio tra il costo delle transazioni fraudolente e i ricavi derivanti da livelli di autorizzazione elevati. Trovare il "punto di equilibrio" significa accettare un livello di rischio calcolato per garantire che le vendite legittime non vengano sacrificate nel tentativo di azzerare le frodi. Una strategia troppo restrittiva può fermare le frodi, ma distrugge anche l'equilibrio tra tassi di approvazione e protezione dalle frodi necessario per una crescita sostenibile.

I dati del settore evidenziano la “regola del 30%”, un indicatore fondamentale per la fidelizzazione dei clienti e il loro valore nel corso della vita. Le ricerche indicano che quasi un terzo dei clienti che subisce un falso rifiuto non tornerà mai più da quel commerciante. A questa perdita immediata di una vendita si aggiunge l’erosione a lungo termine della fedeltà al marchio e l’alto costo necessario per riconquistare un cliente perso.

Una prevenzione delle frodi troppo aggressiva comporta anche costi operativi nascosti che vanno ben oltre la transazione persa. Tra questi ci sono il lavoro manuale necessario per la verifica delle transazioni e il possibile aumento delle richieste di assistenza da parte dei clienti. Oggi gli esercenti utilizzano un’infrastruttura modulare per ridurre i falsi rifiuti e migliorare la redditività, applicando filtri di rischio più sfumati invece di blocchi rigidi e generalizzati.

Il passaggio da regole rigide a un sistema di valutazione del rischio basato sull’intelligenza artificiale

I sistemi antifrode tradizionali si basano spesso su regole statiche, come il blocco di tutte le transazioni provenienti da un determinato Paese o da un intervallo di indirizzi IP. Questi schemi rigidi risultano sempre meno efficaci in un mercato globale in cui il comportamento dei clienti è variegato e in continua evoluzione. Per rimanere competitive, le aziende stanno adottando strategie di rilevamento delle frodi in tempo reale che utilizzano l'apprendimento automatico per valutare contemporaneamente centinaia di dati.

L'intelligenza artificiale permette di analizzare i dati biometrici comportamentali, come il modo in cui un utente interagisce con una pagina o le sue abitudini tipiche nell'uso del dispositivo. Combinando queste informazioni con il "device fingerprinting", i sistemi possono creare un profilo unico per ogni tentativo di transazione. Questo passaggio dal rilevamento reattivo alla tutela proattiva dei ricavi garantisce che il sistema impari da ogni tentativo, sia esso andato a buon fine o fallito.

Il sistema di valutazione dinamica del rischio assegna un valore numerico oggettivo a ogni transazione in base alla probabilità di frode. Invece di un semplice “approvato” o “rifiutato”, gli esercenti possono impostare delle soglie che attivano azioni diverse a seconda del punteggio. Questo approccio permette un controllo più dettagliato su quali transazioni vengono approvate, sottoposte a verifica o rifiutate.

• Analisi comportamentale: valutazione della velocità di digitazione, dei movimenti del mouse e dei modelli di navigazione per individuare i bot.
• Informazioni sul dispositivo: identificazione dell'hardware, del software e del tipo di connessione utilizzati per l'acquisto.
• Dati storici: confronto tra la transazione attuale e le abitudini di acquisto passate dell'utente.
• Controlli di velocità: monitoraggio della frequenza dei tentativi provenienti da una singola carta o da un singolo indirizzo IP in un breve periodo di tempo.

Ottimizzare l'autenticazione per un'esperienza cliente senza intoppi

L'autenticazione dovrebbe essere uno strumento per favorire le conversioni, piuttosto che un ostacolo all'accesso. I protocolli di sicurezza di Mastercard e altri standard del settore si sono evoluti per supportare il 3D Secure 2.0 (3DS2), che garantisce un'esperienza molto più fluida. Questo protocollo permette un flusso "senza intoppi", in cui i dati vengono condivisi in background, soddisfacendo i requisiti di sicurezza senza disturbare il cliente.

I commercianti possono utilizzare l'autenticazione "step-up" per sottoporre a verifica aggiuntiva solo le transazioni a più alto rischio. In questo modo, gli acquirenti abituali a basso rischio completano il checkout in pochi secondi, mentre le attività sospette vengono bloccate con la richiesta di una password monouso o di un controllo biometrico. Questa strategia è fondamentale per rispettare le linee guida SCA della Banca Centrale Europea,mantenendo al contempoalti tassi di conversione.

I token di rete sono un altro elemento fondamentale per ottimizzare il percorso del cliente e la sicurezza. A differenza dei numeri di carta standard, i token di rete sono unici per ogni rapporto tra esercente e cliente e non scadono quando la carta fisica viene sostituita. Questa tecnologia aumenta il tasso di autorizzazione e garantisce che l’autenticazione adattiva nel commercio globale rimanga efficace anche quando cambiano i dati della carta.

Sfruttare l'orchestrazione dei pagamenti e l'acquiring locale

Il commercio è globale, ma i pagamenti più efficaci vengono elaborati a livello locale. Quando una transazione attraversa i confini, la probabilità di un rifiuto ingiustificato aumenta notevolmente a causa della scarsa familiarità tra la banca emittente e quella acquirente. Utilizzare un sistema di acquisizione locale in oltre 50 paesi permette ai commercianti di apparire come un’entità nazionale, il che migliora naturalmente i livelli di fiducia e di approvazione.

L'orchestrazione dei pagamenti gioca un ruolo fondamentale nell'individuare il percorso più efficiente per ogni transazione. Se un acquirente rifiuta un pagamento a causa di un errore tecnico, i livelli di orchestrazione possono reindirizzare automaticamente il tentativo verso un fornitore secondario. Capire in che modo gli strumenti di orchestrazione migliorano i tassi di autorizzazione è fondamentale per le aziende che operano in più regioni con profili di rischio diversi.

Le soglie di rischio devono inoltre essere adattate per tenere conto dei comportamenti di acquisto regionali e dell’uso dei metodi di pagamento locali. Ad esempio, una transazione di importo elevato potrebbe essere normale in un mercato, ma costituire un campanello d’allarme in un altro. Nuvei è l’infrastruttura di crescita per ogni pagamento, ovunque, e offre la modularità necessaria per regolare queste impostazioni in base al singolo mercato.

• Instradamento multi-acquirente: selezione automatica dell'acquirente che ha maggiori probabilità di approvare un determinato tipo di transazione.
• Adeguamento del rischio a livello regionale: regolazione dei filtri antifrode in modo che rispecchino il comportamento tipico dei clienti in determinati paesi.
• Metodi di pagamento locali: offrire alternative affidabili come iDEAL o Pix, che spesso presentano tassi di frode inferiori rispetto alle carte tradizionali.
• Meccanismi di failover: riprovare immediatamente le transazioni rifiutate tramite canali alternativi per garantire l'incasso.

Eccellenza operativa e ottimizzazione continua

Il panorama delle frodi digitali non è mai statico, il che significa che i modelli di rischio devono essere costantemente perfezionati. I test A/B continui sulle soglie di rischio permettono alle aziende di capire esattamente come anche piccole modifiche influenzino i loro tassi di approvazione complessivi. Testando diverse configurazioni, gli esercenti possono individuare il punto esatto in cui massimizzare i ricavi, mantenendo al contempo le frodi entro gli standard accettabili della rete delle carte Visa.

La collaborazione tra i reparti interni viene spesso sottovalutata, ma rimane fondamentale per il successo a lungo termine. I team addetti alla prevenzione delle frodi dovrebbero lavorare a stretto contatto con il servizio clienti per capire perché vengono bloccati utenti legittimi. I team di sviluppo prodotto possono poi utilizzare questo feedback per perfezionare l'interfaccia utente e ridurre gli ostacoli nelle fasi più delicate del processo di pagamento.

Sebbene l’intelligenza artificiale si occupi della maggior parte del lavoro, le procedure di revisione manuale continuano a svolgere un ruolo strategico nel perfezionamento dei modelli automatizzati. Gli analisti umani sono in grado di individuare modelli di frode emergenti che l’algoritmo di apprendimento automatico non ha ancora rilevato. Queste informazioni vengono poi reimmesse nel sistema, creando un vantaggio competitivo basato sui dati che migliora le prestazioni nel tempo.

Per mantenere l'eccellenza operativa, le aziende dovrebbero monitorare diversi indicatori chiave di prestazione:

• Tasso di approvazione lordo: la percentuale totale delle transazioni autorizzate con successo.
• Tasso di approvazione netto: il tasso di approvazione al netto dei rifiuti legittimi, come quelli dovuti a fondi insufficienti.
• Tasso di falsi positivi: il numero di transazioni legittime bloccate rispetto al numero di tentativi di frode effettivamente sventati.
• Tasso di chargeback: la percentuale di transazioni che danno luogo a una contestazione; tale percentuale deve rimanere entro i limiti stabiliti dalla rete per evitare sanzioni.

Parla con uno specialista dei pagamenti della tua strategia di espansione per capire come un quadro di gestione del rischio ottimizzato possa sostenere la crescita della tua attività.