Penurunan Palsu

Apa itu Penurunan Palsu?

SEBUAH penurunan palsu adalah keputusan yang salah yang dibuat oleh sistem deteksi penipuan yang salah mengidentifikasi transaksi yang sah, upaya login, atau tindakan akun sebagai penipuan. Penurunan ini seringkali merupakan hasil dari tindakan pencegahan penipuan yang terlalu agresif, aturan yang ketinggalan zaman, atau salah tafsir data.

Penurunan palsu dapat berdampak signifikan pada bisnis dengan menyebabkan kerugian finansial, merusak hubungan pelanggan, dan menghalangi pembelian berulang.

Seberapa Umum Penurunan Palsu?

Penurunan palsu lebih umum daripada yang disadari kebanyakan bisnis, terutama di industri dengan volume transaksi yang tinggi seperti e-commerce atau perbankan. Laporan Pembayaran & Penipuan E-commerce Global 2024 Dewan Risiko Pedagang Menemukan bahwa pedagang menolak 6% dari semua pesanan e-commerce, dengan 2% hingga 10% dari transaksi yang sah ditolak secara keliru.

Penurunan palsu mewakili kekhawatiran yang berkembang bagi bisnis, karena menyebabkan hilangnya pendapatan langsung dan erosi kepercayaan pelanggan jangka panjang.

Apakah Penurunan Palsu Sama dengan Positif Palsu?

Tidak, penurunan palsu dan positif palsu adalah konsep yang berbeda, meskipun terkait. Positif palsu salah menandai transaksi yang sah sebagai penipuan tetapi memungkinkan mereka untuk melanjutkan. Namun, penolakan palsu secara salah menolak tindakan yang sah, mencegah penyelesaian transaksi.

Apa yang menyebabkan penurunan palsu?

Penurunan palsu seringkali merupakan hasil dari sistem yang terlalu ketat, menandai transaksi berdasarkan pola atau karakteristik tertentu tanpa mempertimbangkan konteks penuh transaksi.

1. Aturan Terlalu Agresif

Sistem yang menandai transaksi dari lokasi, perangkat, atau jumlah bernilai tinggi tertentu dapat memblokir transaksi yang sah.

2. Kurangnya konteks

Data yang tidak mencukupi atau tidak akurat dapat menyebabkan sistem penipuan salah menafsirkan perilaku normal pelanggan sebagai hal yang mencurigakan. Sebagai contoh:

• Pelanggan yang sah menggunakan perangkat baru atau berbelanja dari lokasi yang berbeda.
• Jumlah pembelian yang jauh lebih tinggi dari biasanya untuk pelanggan.
  
  

3. Kesalahan Model Pembelajaran Mesin

Model deteksi penipuan mungkin salah mengklasifikasikan transaksi sebagai penipuan karena data pelatihan yang terbatas atau algoritma yang bias, terutama untuk perilaku pelanggan yang unik atau langka.

4. Pemicu Berbasis Kecepatan

Sistem yang memantau kecepatan transaksi dapat secara tidak benar memblokir pelanggan yang sah melakukan beberapa tindakan secara berurutan (misalnya, mencoba pembayaran kembali atau melakukan beberapa pembelian).

Cara Menghindari Penurunan Palsu

Untuk meminimalkan penurunan palsu, bisnis harus mengadopsi praktik terbaik berikut:

1. Perbaiki Algoritma Deteksi Penipuan: Perbarui model secara teratur dengan memasukkan wawasan pembelajaran mesin untuk tetap berada di depan pola penipuan yang berkembang sekaligus mengurangi penurunan palsu.
2. Meningkatkan Kualitas Data: Mengumpulkan data transaksional terperinci termasuk lokasi pelanggan, informasi perangkat, dan wawasan perilaku untuk membedakan lebih baik antara transaksi penipuan dan sah.
3. Memantau Perilaku Pelanggan: Memanfaatkan analisis perilaku untuk melacak penyimpangan dari pola normal, memungkinkan Anda untuk menandai aktivitas yang mencurigakan tanpa memblokir transaksi yang sah.
4. Tawarkan Dukungan Pelanggan: Memberikan dukungan yang jelas dan dapat diakses bagi pelanggan yang menghadapi penolakan palsu untuk menyelesaikan masalah dengan cepat dan menyelesaikan transaksi.

5 Cara Mencegah Penurunan Palsu

1. Sesuaikan Pengaturan Deteksi: Hindari aturan yang terlalu ketat yang menandai skenario umum seperti alamat penagihan dan pengiriman yang tidak cocok. Gunakan pembelajaran mesin untuk meningkatkan akurasi deteksi.
2. Menerapkan Otentikasi Multi-Faktor: Alih-alih langsung menolak transaksi yang mencurigakan, perlukan verifikasi tambahan melalui kata sandi satu kali (OTP) untuk keamanan tambahan.
3. Tinjau Transaksi yang DitolakSecara teratur menganalisis pola dalam transaksi yang ditolak untuk mengidentifikasi potensi positif palsu. Menyesuaikan alat pencegahan tagihan balik berdasarkan wawasan tersebut.
4. Memanfaatkan Pembelajaran Mesin: Menganalisis data transaksi historis untuk mengoptimalkan aturan deteksi penipuan dan lebih membedakan antara aktivitas yang sah dan penipuan.
5. Gunakan Alat Bertenaga AIMenerapkan sistem deteksi penipuan canggih yang memproses beberapa sinyal data secara real-time untuk prediksi penipuan yang lebih akurat, meningkatkan keamanan dan pengalaman pelanggan.

Untuk bisnis yang ingin menyeimbangkan keamanan dengan pengalaman pelanggan, jelajahi sistem deteksi penipuan berbasis AI kami untuk Bank, E-commerce dan Penyedia Layanan Pembayaran,

‍

Kasus Penggunaan

Aplikasi yang sah

• Platform E-Commerce: Menandai transaksi bernilai tinggi yang sesuai dengan pola penipuan umum, bahkan jika sah.

• Perbankan dan Pembayaran: Memblokir transaksi internasional atau penarikan dari lokasi baru untuk alasan keamanan.

• Layanan Berlangganan: Menolak upaya pembayaran berulang karena perbedaan kecil dalam detail pemegang kartu.

Skenario Penipuan (Terkait Secara Tidak Langsung)

• Eksploitasi Penipuan dari Penurunan Palsu: Penipu sengaja memicu penolakan palsu untuk mempelajari perilaku sistem, seperti menemukan ambang batas untuk memicu peringatan penipuan.

• Mengeksploitasi Pelanggan yang Frustrasi: Pelanggan yang menghadapi penolakan palsu berulang kali dapat menurunkan pengaturan keamanan mereka, membuat mereka lebih rentan terhadap penipuan aktual.

‍

Dampak pada Bisnis

Kerugian Finansial

• Kehilangan Pendapatan: Penurunan palsu menyebabkan peluang penjualan yang terlewatkan karena pelanggan meninggalkan pembelian mereka setelah penolakan.

• Penggeseran Pelanggan: Pelanggan yang frustrasi dapat beralih ke pesaing dengan sistem penipuan yang kurang mengganggu.

Kerusakan Reputasi

• Ketidakpuasan Pelanggan: Penurunan palsu yang sering merusak kepercayaan, membuat pelanggan lebih kecil kemungkinannya untuk kembali atau merekomendasikan bisnis.

• Persepsi merek: Bisnis dengan tingkat penurunan palsu yang tinggi dapat dianggap tidak dapat diandalkan atau terlalu membatasi.

Tantangan Operasional

• Peningkatan Biaya Dukungan: Menyelesaikan keluhan pelanggan dan perselisihan atas penolakan palsu membutuhkan sumber daya dukungan pelanggan tambahan.

• Menyeimbangkan Tingkat Penipuan dan Persetujuan: Bisnis harus memperbaiki sistem pencegahan penipuan mereka untuk menghindari aturan yang terlalu agresif sambil menjaga keamanan.

Dampak Positif (Jika Dikelola dengan Benar)

• Sistem Penipuan yang Lebih Baik: Menganalisis tren penurunan palsu dapat membantu bisnis meningkatkan akurasi deteksi penipuan dan mengoptimalkan pengalaman pelanggan.

• Wawasan Pelanggan yang Lebih Baik: Memahami alasan di balik penolakan palsu memungkinkan bisnis untuk memperbaiki profil risiko dan mempersonalisasi pengalaman pengguna.

Tingkatkan strategi pencegahan penipuan Anda dengan kami Manajemen Penipuan solusi, yang memanfaatkan alat-alat canggih untuk secara efektif mengatasi tantangan penurunan palsu.