オンライン決済詐欺を防ぐ方法 - PayUはどう見ているか:www.deekpay.com

オンライン詐欺は、デジタル取引のパターンが変化するにつれて、私たちの重要な懸念事項のひとつとなっている。このパラダイムシフトは、UPIやカード決済などのデジタル決済手段の利用が、現金取引に比べて増加していることを意味する。このような状況は、企業と顧客の双方を脆弱な立場に置く可能性がある。そのため、デジタル決済の抜け穴をふさぐために細心の注意を払うことが不可欠となっている。しかし、ご存知の通り、どんな問題にも解決策はあり、PayUはその解決策を提供している。

次に、PayUが決済プロセスに浸透しうるリスクを軽減するために導入しているプロトコルとメカニズムを探ってみましょう。当社のリスクチームは、幅広いリスクを確実に分析する業界トップクラスのシステムを備えています。PayUがどのようにオンライン詐欺を防止しているか、続きをお読みください。

PayUはどのように加盟店の不正リスクを軽減するのですか？

PayUは450,000以上の企業にサービスを提供し、100以上の支払い方法をサポートし、毎日何百万もの取引を処理しています。そのため、不正行為を抑止するための必須のプロトコルや基準に加え、リスクエンジンやメカニズムが組み込まれています。PayUには、リスクのある取引を分析するためのマルチパスウェイ・トリガーシステムがあります。詳細は下記をご覧ください。

機械学習（ML）モデル

このモデルはリアルタイムで不正を検知することができる。私たちは、トランザクション・レベルの特徴で常に訓練された回帰ベースのモデルを持っています。不正の可能性があるデータ入力のパターンを調べ、ビジネスの過去の行動を分析することによって、そこから学習します。

リアルタイム・トランザクション監視

PayUはリアルタイムで取引を監視しています。不正の可能性を避けるため、すべての取引を追跡している。不正の疑いがある場合は、決済前に事前に通知される。

リスク分類

PayUは、加盟店を分類し、各加盟店の行動取引パターンの回帰分析を行うシステムを構築した。このシステムは、取引とビジネスラインの不一致、取引量の急増、不審なIPの存在、不審な取引パターンを発見した場合、リスクを示す。GMVの急増率に基づき、リスク・スコアがモデルに入力され、監視のためにトランザクション・レベルが定義される。

マネーロンダリング防止（AML）の実施

PayUは、アラートキューメカニズム、住所確認サービス（AVS）、MCCマッピング、分類、リスクベースのプロセススコアリングにより、法人、クロスボーダー、国内取引の出荷前および出荷後のデューデリジェンスを強化します。

オンライン詐欺防止の未来

PayUは最高の詐欺防止システムを導入していますが、オンライン詐欺は今後も課題であり続けるでしょう。当社は、より詳細なレベルでリスクを完全に軽減するため、常にシステムを更新しています。これは、厳格なAMLソリューションと教師なし学習メソッドによる取引監視の改善に役立っています。私たちはこのデータをさまざまな機械学習モデルに投入しています。お客様の組織に最適な決済ソリューションをお探しでしたら、お気軽にご相談ください。

詳細は请通过[email protected]与我们联系。