Les entreprises migrant de plus en plus leurs activités en ligne, les fraudes ont augmenté de manière exponentielle. La fraude génère des millions de dollars de pertes par an pour les entreprises, et les fraudeurs sont de plus en plus efficaces. Pourtant, les entreprises ont souvent un temps de retard, elles déploient des solutions incomplètes donnant lieu à des fraudes qui ne sont découvertes que bien après les dommages causés.
Une solution moderne de réduction des fraudes surveille le comportement de l’utilisateur et les signaux du terminal tout au long du parcours utilisateur et en temps réel, sans interrompre les clients légitimes. Il réduit les risques de fraude en stoppant les transactions frauduleuses avant qu’elles coûtent de l’argent à votre entreprise.
Le COVID-19 a changé de manière permanente l’environnement professionnel en orientant les consommateurs vers les marchés en ligne. Les fraudes en ligne ont augmenté en même temps que les achats en ligne et menacent de causer des pertes accrues pour les entreprises.
Alors que des bots et des acteurs malveillants accostent les entreprises de toutes parts, de nombreuses transactions frauduleuses échappent au radar jusqu’à ce qu’elles soient découvertes bien plus tard. Cela entraîne, pour les entreprises, des frais de résolution en moyenne trois fois plus élevés que le montant de la transaction initiale.
Des mesures de sécurité massives sont susceptibles de réduire les fraudes mais elles sont également source de frustration chez les clients. La prévention et la détection des fraudes modernes doit être subtilement équilibrée avec l’efficacité.
Grâce à la réduction et à la détection des fraudes en temps réel, chaque interaction est évaluée face aux risques de fraude. Cela commence avant la connexion et se poursuit tout au long de la session de l’utilisateur. Les utilisateurs frauduleux sont identifiés et bloqués pour ne pas réaliser de transactions, tandis que les utilisateurs légitimes peuvent poursuivre leurs transactions sans être interrompus. La plate-forme fournit des données d’intelligence exploitables et approfondies qui permet aux équipes en charge des fraudes d’identifier et d’alimenter les faiblesses pour qu’il soit encore plus difficile de frauder à l’avenir.
61%
des organisations ne possèdent pas les technologies adaptées pour réduire les fraudes financières en ligne.
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des organisations ne possèdent pas les technologies adaptées pour réduire les fraudes financières en ligne.
Identifier les bots et les acteurs malveillants dès le moment où ils interagissent avec vos propriétés numériques.
Se concentrer sur les signaux de risque associés à la géolocalisation de l’utilisateur, à l’adresse IP, au terminal, et autres.
Intégrer la preuve des identités pour protéger encore plus les transactions et les données sensibles.
Renforcer la sécurité en s’appuyant sur les activités douteuses ou couper les sessions frauduleuses avant d’engendrer des pertes.
Baser la logique d’autorisation sur les signaux de risque en temps réel pour réduire les fraudes en temps réel.
Appliquer les informations collectées sur le processus de détection et de réduction des fraudes pour élaborer de meilleurs parcours utilisateurs, en veillant à ce que les utilisateurs légitimes ne ressentent jamais de frictions liées à la prévention des fraudes.
Pour réussir à lutter contre les fraudes en ligne, il faut comprendre comment et à quel endroit ont lieu les fraudes, mais aussi réduire leurs effets en temps réel et améliorer en permanence votre posture en termes de sécurité. Utilisez ces informations pour orchestrer des parcours client fluides pour vos utilisateurs légitimes tout en fermant la porte aux fraudeurs.
Les quatre étapes clés :
Détection
Réduction
Intelligence
Orchestration
Gett a augmenté de plus de 120 % la détection des activités suspectes qui restaient invisibles aux yeux des outils classiques de détection des fraudes. À chaque nouvelle tentative de fraude, Ping a enregistré un nombre croissant d’événements suspects. Maintenant qu’elle détecte la fraude aux nouveaux comptes via émulateurs, Gett repère 62 % de tentatives de fraude en plus.
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