API antifrode o strumenti antifrode integrati: come scegliere la soluzione giusta per il tuo business

Oggi le frodi sono molto diverse rispetto anche solo a pochi anni fa. Gli attacchi sono più automatizzati e coordinati, mentre gli strumenti basati sull’AI permettono di adattarsi più rapidamente ai cambiamenti nelle difese. Card testing, furti di account e frodi amichevoli sono diventati più sofisticati; inoltre, la finestra per individuarli prima che producano danni si è ridotta. Sempre più spesso, i truffatori usano bot per testare vulnerabilità su larga scala, rendendo indispensabile il rilevamento delle frodi in tempo reale.

Allo stesso tempo, il costo di una decisione errata si manifesta in entrambe le direzioni. Un aumento delle frodi porta a più chargeback, attira l’attenzione dei circuiti e rende più onerosa la gestione delle contestazioni. Tuttavia, una strategia difensiva troppo aggressiva blocca clienti legittimi, genera falsi positivi, penalizza le conversioni e indebolisce la fiducia.

Molti team antifrode cercano di affrontare queste sfide con strumenti che non sono stati progettati per questo scenario. Le regole statiche e le code di revisione manuale possono funzionare fino a un certo punto, ma richiedono una manutenzione costante, rispondono con difficoltà ai nuovi pattern di frode e non scalano bene all’aumentare dei volumi di transazioni. Inoltre, tendono a operare in modo isolato. I pattern fraudolenti raramente restano confinati a una sola azienda o area geografica: uno strumento che vede solo i tuoi dati può quindi non rilevare segnali visibili invece su una rete più ampia.

Vuoi scoprire lo strumento antifrode integrato di Adyen? Contattaci per saperne di più.

Un’API per il rilevamento delle frodi valuta il rischio e restituisce una decisione: approvare, sottoporre a revisione o rifiutare. Si integra con la pagina di checkout e i servizi backend, riceve i dati delle transazioni tramite chiamate API e applica regole, algoritmi di machine learning, o entrambi, per produrre un punteggio di rischio per ciascun evento. Molti provider estendono queste decisioni anche alla creazione degli account, ai rimborsi e agli abusi promozionali, anche se tali funzionalità sono spesso estensioni di soluzioni nate per le frodi nei pagamenti.

Uno strumento antifrode integrato funziona in modo diverso. Invece di affiancarsi all’infrastruttura di pagamento come servizio separato, opera direttamente all’interno del flusso di pagamento. Questo gli consente di accedere al contesto completo della transazione, inclusi metodo di pagamento, risposte degli emittenti, segnali di autenticazione e comportamenti rilevati su canali e mercati diversi. Poiché la prevenzione delle frodi è sulla stessa piattaforma di autorizzazione, routing e settlement, le decisioni sul rischio si basano su una visione più completa di ciò che caratterizza una transazione legittima, sia all’interno del singolo business sia tra le altre aziende presenti sulla piattaforma. Segnali come l’impronta digitale del dispositivo e l’attività cross-channel confluiscono direttamente nel punteggio di rischio, senza richiedere integrazioni aggiuntive per raccoglierli.

La differenza principale riguarda quindi contesto e integrazione. Un’API antifrode lavora sui dati che le vengono inviati. Uno strumento integrato vede l’intero ciclo di vita del pagamento e allinea le decisioni antifrode agli obiettivi di conversione e autorizzazione, anziché considerare le sole metriche di prevenzione delle frodi.

Nella valutazione di una soluzione antifrode, la scelta è solitamente tra API standalone e strumenti integrati. La soluzione più adatta dipende dalla configurazione esistente e dagli obiettivi del business.

H3: Tabella di confronto: API standalone vs strumenti integrati

API antifrode standalone

Gli strumenti antifrode standalone si integrano via API e si concentrano sulle decisioni di rischio. Ecco in quali casi possono funzionare bene:

• Sono altamente specializzati: le frodi sono l’unico prodotto, quindi investimenti e competenze sono concentrati su quest’area.

• Possono coprire l’intero funnel di vendita: alcune API antifrode valutano il rischio anche nella creazione degli account, nei rimborsi e negli abusi promozionali.

• Offrono diversi modelli di prezzo: alcune propongono garanzie sui chargeback o prezzi fissi.

Tuttavia, è importante considerare anche alcuni trade-off:

• I dati disponibili possono essere limitati: le decisioni dipendono dai dati delle transazioni inviati dall’azienda e dai pattern rilevati tra i clienti del provider, che potrebbero non essere rappresentativi del tuo business. Senza investimenti significativi in sviluppo, questi strumenti in genere non vedono il comportamento degli emittenti, gli esiti del routing o i segnali dell’intero ciclo di vita del pagamento. Inoltre, tendono a limitarsi ai dati delle transazioni ecommerce, escludendo spesso gli acquisti in-store e altri segnali rilevanti per valutare l’affidabilità, come i dati bancari o quelli di verifica dell’identità.

• Richiedono attività continue di integrazione e manutenzione: occorre mantenere le integrazioni allineate ai cambiamenti nel checkout, nei rimborsi e nei chargeback. Nel tempo, lo sforzo del team tecnico e la gestione del fornitore si sommano; inoltre, mantenere flussi di lavoro su sistemi diversi crea un carico operativo costante.

• Possono incentivare un approccio conservativo: le garanzie sui chargeback possono spingere i provider ad aumentare i tassi di rifiuto. Inoltre, le garanzie di performance nei contratti sono spesso definite in modo generico, con una responsabilità finanziaria limitata nel caso in cui gli obiettivi non vengano raggiunti.

• Possono offrire poco controllo: molte API antifrode funzionano come soluzioni “scatola nera”, con trasparenza limitata sui segnali di rischio, sulle ragioni dei punteggi antifrode o sulla regolazione dei modelli. Di conseguenza, può essere difficile spiegare internamente le performance e si risulta dipendenti dall’intervento del fornitore quando servono modifiche rapide per contrastare nuove attività fraudolente.

  Sono in genere adatte a: business con margini elevati o team che vogliono esternalizzare completamente il rilevamento delle frodi, anche accettando maggiori attività tecniche e operative di manutenzione.

  Strumenti antifrode integrati

  Gli strumenti antifrode integrati operano all’interno della piattaforma di pagamento e combinano la verifica dell’identità con i dati di pagamento dell’intero funnel per prendere decisioni sul rischio in tempo reale. Tra i principali vantaggi figurano:

• Accesso al contesto completo del pagamento: le decisioni tengono conto dei metodi di pagamento, delle risposte degli emittenti, dell’attività cross-channel, dell’impronta digitale del dispositivo, della geolocalizzazione, dei dati sull’indirizzo IP e dei pattern di frode osservati tra aziende e mercati.

• Incentivi allineati alle performance di pagamento: la gestione del rischio è affiancata ad autorizzazione, routing e autenticazione. L’obiettivo è ridurre le frodi mantenendo al tempo stesso sani i tassi di approvazione delle carte.

• Implementazione più rapida: non richiedono un’integrazione antifrode separata da creare e gestire.

• Minore carico operativo: ci sono meno fornitori e meno sistemi da mantenere.

I trade-off da valutare includono:

• Focus sulle frodi nei pagamenti: gli strumenti integrati si concentrano in genere sul rischio delle transazioni di pagamento, non su abusi più estesi relativi a premi, promozioni o programmi fedeltà.

• Non sempre eccellono sulle metriche antifrode più ristrette: gli strumenti standalone possono ottenere risultati migliori su metriche come il tasso di chargeback o le perdite da frode, se ottimizzati esclusivamente per tali parametri.

• Consolidamento dei fornitori: pagamenti e prevenzione delle frodi sono gestiti dallo stesso provider, una configurazione che potrebbe non essere adatta a ogni organizzazione.

Sono in genere adatti a: aziende che danno priorità alla rapidità, alla semplicità operativa e a un equilibrio tra prevenzione delle frodi e conversioni.

Prima di scegliere uno strumento antifrode, vale la pena considerare i seguenti aspetti.

1. In che misura il contesto reale influenza ogni decisione?

Alcuni strumenti valutano solo i dati trasmessi per una singola transazione. Altri considerano il comportamento di pagamenti simili tra canali, mercati, emittenti e aziende. Più contesto ha a disposizione uno strumento, più riesce a distinguere un comportamento insolito da quello di un cliente autentico.

2. Le decisioni si basano sul machine learning o sulle regole?

I sistemi basati su regole dipendono da condizioni e soglie predefinite. Possono essere efficaci, ma richiedono aggiornamenti manuali costanti quando i pattern di frode cambiano. I modelli di machine learning possono adattarsi più rapidamente, imparando da grandi volumi di dati, ma non dovrebbero operare come una scatola nera. Le configurazioni più funzionali combinano machine learning e regole configurabili, così da gestire casi particolari, stagionalità e propensione al rischio.

3. Quali attività di integrazione saranno necessarie nel tempo?

Gli strumenti antifrode raramente sono una soluzione da configurare una volta sola. Oltre all’implementazione iniziale, può essere necessario mantenere le integrazioni per rimborsi, chargeback, nuovi flussi di checkout, metodi di pagamento o lanci in nuovi mercati. Con il passare del tempo, questa manutenzione può richiedere più risorse tecniche del previsto.

4. Chi ne trae vantaggio quando una transazione viene rifiutata?

Alcuni provider sono incentivati a ridurre al minimo le frodi a qualunque costo, anche se questo comporta il rifiuto di più clienti legittimi. Altri vengono valutati in base all’equilibrio tra prevenzione delle frodi e accettazione dei pagamenti. Questa struttura di incentivi spiega perché due strumenti possono produrre risultati diversi sullo stesso traffico.

5. Preferiamo l’esternalizzazione completa o il controllo interno con supporto?

L’esternalizzazione completa elimina la gestione quotidiana delle frodi, ma limita anche visibilità e flessibilità. Un approccio ibrido consente ai team di affidarsi all’automazione, mantenendo la possibilità di modificare propensione al rischio, regole o soglie quando il business evolve. La scelta giusta dipende dal livello di controllo che si desidera mantenere.

Adyen è un provider globale di pagamenti con una soluzione integrata progettata per bilanciare:

• Difesa dalle frodi

• Tassi di conversione

• Ottimizzazione dei costi

Collaboriamo con aziende digitali come Uber e Spotify, retailer come Burberry e Fortnum & Mason, e piattaforme come Epos Now e Fresha. Durante il weekend del Black Friday abbiamo elaborato $43 miliardi di GMV. Questa scala contribuisce all’addestramento dei nostri modelli e al miglioramento delle decisioni per tutti i nostri clienti.

Ecco cosa puoi aspettarti collaborando con noi.

Decisioni antifrode basate sui comportamenti nel tempo, non su controlli isolati

Le decisioni di Adyen tengono conto del comportamento transazionale nel tempo, inclusi pattern ricorrenti, modalità con cui dettagli di pagamento o dispositivi compaiono tra canali e mercati diversi, e performance di transazioni simili sull’intera piattaforma.

Questo rende più semplice approvare clienti autentici che, valutati isolatamente, potrebbero apparire insoliti, ad esempio in caso di prenotazioni last-minute, pagamenti dall’estero o utilizzo di un nuovo dispositivo, senza dover abbassare le soglie antifrode su tutta la linea.

Velocità ed efficienza del machine learning, senza rinunciare al controllo

Adyen utilizza il machine learning basato sull’AI, addestrato sui dati globali dei pagamenti, per adeguare le decisioni al cambiamento dei comportamenti senza dover rinunciare al controllo. Puoi testare, regolare e combinare il machine learning con regole configurabili in base alla propensione al rischio, alla stagionalità e al modello di business.

In questo modo, puoi ampliare la prevenzione delle frodi senza dover intervenire costantemente in modo manuale, mantenendo al tempo stesso la visibilità necessaria.

Contrastare le frodi senza aggiungere attrito alle transazioni legittime

Alcuni strumenti antifrode limitano le perdite aggiungendo attrito, ad esempio aumentando i rifiuti, le richieste di verifica o le revisioni manuali. Questo può penalizzare le conversioni.

Adyen considera le frodi come parte del percorso di pagamento. Le decisioni sul rischio vengono prese insieme ad autorizzazione, routing e autenticazione, così la prevenzione delle frodi non opera in modo isolato. L’obiettivo è bloccare presto le attività fraudolente, permettendo al tempo stesso ai clienti legittimi di pagare nel modo più semplice e rapido possibile, senza richiedere sviluppi complessi.

Merlin Entertainments voleva superare un approccio reattivo e basato su regole, difficile da gestire su larga scala. Con Adyen, ha sostituito la scrittura manuale delle regole con il machine learning, basato sui comportamenti di pagamento osservati a livello di piattaforma.

Questo ha permesso al team di intercettare le frodi in una fase più precoce del flusso di pagamento e di approvare più clienti autentici che, in precedenza, risultavano a rischio secondo le regole statiche. I risultati:

• 40% in meno di notifiche di frode, con una riduzione della gestione dei chargeback e del carico operativo

• Aumento del 2% dei tassi di autorizzazione, nonostante venissero bloccate più frodi

• Meno richieste al customer support causate da checkout bloccati o non andati a buon fine

Il risultato più rilevante è stato una configurazione antifrode che ha richiesto meno interventi quotidiani, migliorando al contempo i risultati di pagamento.

Leggi la storia completa → Più emozioni, meno inconvenienti: come Merlin ha ridotto le notifiche di frode del 40%

Un’API antifrode standalone può essere uno strumento valido, ma lavora sui dati che le vengono forniti, valutati in un singolo momento e ottimizzati per metriche antifrode anziché per i risultati dei pagamenti. Per alcune aziende, questo compromesso può essere ragionevole. Per altre, soprattutto quando contano conversioni, semplicità operativa e scalabilità nel lungo periodo, i limiti iniziano a superare i vantaggi.

È in genere il momento in cui un’API antifrode non basta più da sola e integrare la prevenzione delle frodi nel flusso di pagamento diventa più sensato. Quando le decisioni sul rischio vengono prese insieme ad autorizzazione, routing e autenticazione, l’intero sistema lavora verso lo stesso obiettivo invece di procedere in direzioni diverse.

I risultati di Merlin Entertainments mostrano come questo cambiamento possa tradursi nella pratica: meno notifiche di frode, migliori tassi di autorizzazione e un minore carico operativo quotidiano.

Scopri come il nostro approccio alla difesa dalle frodi si adatta al tuo business

Contattaci