Penipuan kad kredit menanggung kos pengguna sekitar $ 4. 8 bilion setahun dan peniaga $ 190 bilion setahun. Akta Pengisytiharan Kredit yang Adil (FCBA) menghadkan liabiliti pengguna untuk urus niaga kad tidak sah kepada $ 50. Syarikat kad kredit perlu menampung bakinya, jadi agensi-agensi ini sangat dilaburkan dalam mengesan dan menyekat penipuan. Untuk itu, mereka telah memainkan prosedur yang sangat skematik dan kompleks untuk mengesan dan memproses penipuan. Berikut adalah tiga cara utama di mana ia dilakukan.

Syarikat Menonton Corak Anda

Syarikat kad kredit menjejaki corak perbelanjaan anda melalui sistem yang menentukan kesahihan pembelian anda. Sebaik sahaja corak anda rosak dengan pengambilalihan yang sangat berharga atau luar biasa atau dengan transaksi yang dilakukan di luar tempat asal anda, syarikat mencatatkannya dan memberitahu anda. Syarikat juga mencatatkan kekerapan berubah, seperti jika anda melakukan transaksi lebih banyak daripada sebelumnya dan jika transaksi e-dagang anda menggunakan alamat IP yang berubah. Pencuri cenderung untuk menguji kad kredit dengan membuat urus niaga yang lebih kecil diikuti oleh yang semakin besar. Syarikat kad kredit memberi isyarat kepada anda jika mereka melihat corak sedemikian.

Syarikat Gunakan Bantuan Anda

Anda mungkin telah melaporkan satu atau lebih kejadian kecurian kad kredit. Syarikat kad kredit susulan dengan mencantumkan caj serupa pada satu atau lebih kad anda dan meminta anda untuk mengesahkannya. Pencuri itu mungkin terlibat dalam penipuan di bawah nama yang berlainan, atau penggodam lain mungkin melakukan penipuan yang sama atau serupa.

Syarikat Menggunakan Algoritma Teknikal

Syarikat kad kredit menggunakan sistem algoritma teknikal yang sangat canggih untuk menjebak penipuan. Ini termasuk clustering, di mana bank menghubungkan pembelian biasa bersama-sama dan memerangkap pengambilalihan lebih awal; purata, di mana bank mengira cara pembelian anda untuk menentukan tingkah laku belian biasa anda; dan klasifikasi, di mana bank melabur transaksi mengikut kategori yang termasuk geografi, masa, kebarangkalian penipuan dan sebagainya.

Analisis data standard telah berkembang menjadi analisis data besar, di mana para jurutera menggunakan teknologi seperti pengkomputeran awan dan pembelajaran mesin untuk mengesan kelainan. Syarikat kad kredit menerusi data tembikar untuk menghilangkan positif palsu dan mengesan corak. Sistem pengkomputeran menggunakan petabytes untuk memproses semua data ini. Pada bila-bila masa, PayPal memproses 1. 1 petabytes data untuk setiap 169 juta akaun pelanggan. Jumlah pemprosesan ini boleh merosakkan struktur pengkomputeran syarikat, sehingga komputer beralih ke pengkomputeran awan untuk bantuan. Pengkomputeran awan terbentang untuk mengambil tak terbatas data. Dengan cara ini, syarikat kad kredit berjaya mengesan lebih banyak isyarat yang mencurigakan.

Syarikat kad kredit juga menggunakan pembelajaran mesin, yang melibatkan model komputer yang dilatih dengan diberi makan transaksi tipikal untuk meludahkan ramalan.Pembelajaran mesin menganalisis transaksi dan menghasilkan angka kebarangkalian untuk menilai kepercayaannya. Proses ini membantu peniaga mengesan penipuan tepat pada masa, jadi jika kad kredit anda ditolak oleh juruwang, kemungkinan model ini menghasilkan skor kebarangkalian penipuan yang tinggi yang memaklumkan sistem titik jualan untuk menolak transaksi.

Takeaways Utama

Majlis Piawaian Keselamatan PCI mendedikasikan dirinya untuk meningkatkan piawaian keselamatan untuk perlindungan data akaun anda. Pedagang yang memproses kad kredit dikehendaki mengambil audit keselamatannya sekali setahun, dan teknologi cip dan pin adalah salah satu daripada banyak sistem IT baru yang telah mengesan penipuan. Walau bagaimanapun, penipuan kad kredit terus berkembang, dengan 1, 540 pelanggaran berlaku di seluruh dunia pada tahun 2014, menurut Index Level Pelanggaran Gemalto 2014.

Syarikat kad kredit cuba pelbagai ploys untuk menjebak penipuan. Ini termasuk menganalisis data besar tradisional dan muncul untuk mengesan corak yang tidak normal. Data menunjukkan bahawa usaha mereka menghasilkan kadar penipuan purata tahunan yang lebih rendah, sekurang-kurangnya di Amerika. Sebagai contoh, penipu menggunakan kad kredit mencuri $ 18 bilion daripada 13 juta pelanggan AS pada 2013. Jumlah ini menurun pada tahun 2014 kepada $ 16 bilion dari 12 juta mangsa AS $ 7 juta.