การฉ้อโกงออนไลน์มีการเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ กลยุทธ์การป้องกันของคุณก็ควรเปลี่ยนแปลงด้วย!
Veri-id ใช้ประโยชน์จากโมเดล AI ขั้นสูงเพื่อประเมินความเสี่ยงจากการฉ้อโกง และปรับตัวอย่างชาญฉลาดให้เข้ากับภัยคุกคามเฉพาะและที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดของธุรกิจคุณ
นอกเหนือจากข้อมูลผู้ใช้ทั่วไป Veri-id วิเคราะห์ข้อมูลอุปกรณ์เพื่อระบุพฤติกรรมที่น่าสงสัยซึ่งอาจบ่งชี้ถึงการฉ้อโกง ไม่ว่าจะมาจากบุคคลหรือกลุ่มฉ้อโกงที่จัดตั้งขึ้น
ช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจเกี่ยวกับความเสี่ยงได้อย่างแม่นยำด้วยการกำหนดกฎและเกณฑ์ความเสี่ยงเฉพาะ ให้คุณควบคุมและปรับแต่งกลยุทธ์การต่อต้านการฉ้อโกงให้เหมาะสมกับลักษณะ
ไม่ว่าผู้ถือบัตรจะทำธุรกรรมผ่านเบราว์เซอร์ แอปมือถือ หรือเช็คเอาต์ในเว็บไซต์ร้านค้า พฤติกรรมการฉ้อโกงสามารถตรวจจับได้แบบเรียลไทม์
การยึดบัญชี
การโจมตีด้วยบอท
การโจมตี BIN
การฉ้อโกงการปฏิเสธการชำระเงิน
การทดสอบบัตร
การโจมตีแบบฟิชชิ่ง
ระบุและลดความเสี่ยงการฉ้อโกงในธุรกรรมบัตรเครดิตออนไลน์และการเข้าสู่ระบบพอร์ทัลหลังร้านค้าได้อย่างรวดเร็ว
การยึดบัญชี
สคริปต์บอท, การรวบรวมข้อมูล
การขโมยข้อมูลบัญชี
การปลอมแปลงอุปกรณ์
การทดสอบบัตร
การโจมตีแบบฟิชชิ่ง
ร้านค้าออนไลน์มักต้องการให้ผู้บริโภคเข้าสู่ระบบสำหรับการซื้อสินค้าหรือการจัดการสมาชิก ให้ Veri-id ปกป้องบัญชีผู้ใช้ของคุณจากการเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาตและอื่นๆ
การยัดข้อมูลรับรอง
การยึดบัญชี
การละเมิดโปรโมชั่น
การปลอมแปลงอุปกรณ์
การทดสอบบัญชี
การโจมตีแบบฟิชชิ่ง
หากธุรกิจของคุณดำเนินงานบนแพลตฟอร์มออนไลน์ที่มีบัญชีสมาชิก ระบบเข้าสู่ระบบของคุณจะมีความเสี่ยงต่อการโจมตีการฉ้อโกงเสมอ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณยังดำเนินการชำระเงินหรือจัดเก็บข้อมูลบัตร
การยัดข้อมูลรับรอง
การยึดบัญชี
การบังคับรหัสผ่าน
การปลอมแปลงอุปกรณ์
การฉ้อโกงการโอนเงิน
การโจมตีแบบฟิชชิ่ง
ปริมาณธุรกรรมทั้งหมด
บัตรชำระเงินที่แตกต่างกันที่ใช้
ธุรกรรมที่มีลายนิ้วมืออุปกรณ์
จำนวนอุปกรณ์ที่แตกต่างกัน
การครอบคลุมพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ของลูกค้า
จำนวนร้านค้าที่แตกต่างกัน
การแบ่งผลลัพธ์การยืนยัน
สถานะธุรกรรม | ปริมาณ | เปอร์เซ็นต์ |
---|---|---|
Y | 3,402,302 | 67.60% |
N | 736,877 | 16.37% |
Nan | 496,584 | 11.03% |
A | 68,326 | 1.52% |
R | 68,315 | 1.45% |
C | 54,689 | 1.22% |
U | 36,250 | 0.81% |
ทั้งหมด | 4,500,343 |