eCommerce: le truffe si concentrano durante le feste - Spot and Web tag

eCommerce: le truffe si concentrano durante le feste

Nel 2016 oltre 1,61 miliardi di persone in tutto il mondo[1] hanno acquistato beni online e il fatturato dell’e-commerce a livello mondiale è ammontato a 1900 miliardi di dollari. E alcune proiezioni recenti suggeriscono che la spesa online negli Stati Uniti aumenterà fino a 4060 miliardi di dollari entro il 2020, grazie a un traffico sempre più basato su dispositivi mobile.

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Parallelamente, anche le frodi online sono in aumento – e un nuovo report pubblicato da Stripe rivela diversi pattern ricorrenti mai riscontrati finora per assistere le imprese online nella lotta contro le attività fraudolente in seguito alla stagione degli acquisti natalizi.

Mentre le carte di credito dotate di chip hanno reso più sicuri gli acquisti nei negozi fisici, i truffatori prendono sempre più di mira quelli online. E a differenza di quelli fisici, gli esercizi online sono purtroppo tenuti a pagare i costi associati alle frodi. Di fatto, ogni euro di ordini fraudolenti costa in media a una impresa online 2,21 euro in più.

Stripe ha esaminato i dati relativi a un intero anno per rilevare i modelli comportamentali fraudolenti nei diversi paesi, settori, fasce orarie e altre categorie, per offrire alle imprese alcune linee guida per la lotta contro le frodi online. Tra i numerosi spunti è emerso che i tassi di frode variano radicalmente a seconda del paese di emissione della carta, e si concentrano in giorni e fasce orarie in cui molte persone non fanno acquisti – per esempio il giorno di Natale o a tarda notte -.

Inoltre, i truffatori effettuano nuovi acquisti presso gli stessi venditori in breve tempo con la stessa carta e preferiscono i prodotti che non necessitano di consegna, o che possono essere consegnati in posti come edifici/parchi pubblici senza far suonare campanelli d’allarme, e che possono ottenere in breve tempo prima che le transazioni siano invalidate.

Questi fattori possono spiegare la prevalenza delle frodi nell’area dei servizi on-demand, oltre che in quella dei beni di consumo di fascia bassa.

Area geografica: dove i truffatori concentrano i propri sforzi

I tassi di frode variano a seconda del paese. In particolare, il paese di emissione di una determinata carta può incidere sulla probabilità che una transazione sia lecita, alterando i tassi di frode di una percentuale che può arrivare addirittura al 300%. Per esempio le carte emesse in Argentina, Brasile, India, Malaysia, Messico e Turchia tendono a essere più soggette a frodi di quelle emesse in molti altri paesi. Ma anche le carte statunitensi, canadesi e francesi sono particolarmente vulnerabili. È comunque essenziale non prendere misure compensatorie eccessive, perché le transazioni fraudolente rappresentano una percentuale molto bassa del volume totale di acquisti.

Giorno e fascia oraria: quando colpiscono i truffatori

Mentre nei giorni di forti acquisti come il Cyber Monday il volume complessivo delle frodi è più elevato, il tasso di frodi tende a essere inferiore. Piuttosto, il tasso di frodi in proporzione al traffico complessivo tende ad aumentare quando la gente comune non fa così tanti acquisti, per esempio nel giorno di Natale e S.Stefano. Lo stesso vale per le fasce orarie dei singoli giorni: il tasso di frodi raggiunge il picco nelle ore più tranquille, a tarda notte, e diminuisce durante il giorno.

Velocità delle transazioni: entro quanto tempo i truffatori realizzano un nuovo acquisto presso il medesimo venditore

Ci si potrebbe aspettare che i truffatori acquistino costosi televisori o gioielli, ma in realtà i dati mostrano che la maggioranza delle frodi online riguarda acquisti che hanno la stessa entità delle transazioni lecite. I truffatori però non effettuano transazioni di poca entità per “confondersi” con gli acquisti normali; le loro spese risaltano significativamente sotto altri aspetti. Dopo aver effettuato con successo un acquisto con carta di credito presso un determinato venditore, il truffatore tende a essere molto veloce nell’effettuarne altri presso il medesimo venditore – fino a dieci volte più veloce dei titolari effettivi di carte di credito/debito. Quando viene effettuata una transazione fraudolenta, nei tre quarti dei casi non è la prima che avviene mediante la carta in questione.

La consegna dei prodotti acquistati

I modelli riscontrati da Stripe portano a pensare che il comportamento dei truffatori sia più influenzato dal timore di essere arrestati che dal desiderio di confondersi con le transazioni normali sull’estratto conto del titolare della carta in questione. Un problema fondamentale per i truffatori online è legato alla consegna. La consegna dei beni materiali presso un’abitazione o un ufficio associato al truffatore, o a qualunque persona appartenente alla sua rete di contatti, comporta rischi evidenti. D’altro canto anche la consegna della maggior parte dei beni a un indirizzo non associato o in un luogo pubblico può far suonare un campanello d’allarme.

Per aggirare questi problemi i truffatori tendono ad acquistare prodotti che non necessitano di consegna, o prodotti che sono consegnati comunemente in posti non associati all’acquirente. Molti servizi, a differenza dei beni materiali, non necessitano di consegna. Ma i servizi di maggior richiamo sono erogati immediatamente prima che l’addebito possa essere rilevato e invalidato. Un’implicazione è che i servizi on-demand sono un bersaglio allettante per i truffatori. Anche i beni di consumo di fascia bassa spiccano rispetto agli altri, forse perché i truffatori presuppongono che le autorità non attribuiscano una priorità elevata ai furti di poca entità.

Malgrado esistano alcuni modelli ricorrenti nel comportamento dei truffatori – per esempio l’elevata velocità di acquisto, la propensione a operare a tarda notte e il desiderio di beni che costano poco o che possono essere consegnati immediatamente – abbiamo scoperto che l’efficacia predittiva di tali modelli varia ampiamente a seconda dell’ubicazione dell’impresa e del truffatore”, ha spiegato Michael Manapat, engineering manager di Stripe responsabile dell’intelligence relativa ai pagamenti e dell’esperienza di pagamento. “Per questo motivo raccomandiamo di usare strumenti antifrode basati sul machine learning che siano stati formati su grandi quantità di dati, in modo che le imprese abbiano la garanzia di mantenere il giusto equilibrio tra la lotta contro le frodi e la massimizzazione dei profitti.