Stripe, une société spécialisée dans la fourniture d'outils pour gérer une activité sur Internet et particulièrement le commerce en ligne, a annoncé ce 18 avril 2018 la disponibilité de la version 2.0 de son outil dénommé Radar ainsi que le lancement de Radar for Fraud Teams. D'après les informations recueillies, ces solutions fournies par Stripe constituent des outils avancés de personnalisation et de gestion de la fraude au sein des grandes entreprises. Rappelons que Radar a été lancé pour la première fois en 2016.
À travers la mise à disposition de Radar 2.0, Stripe met à jour ses modèles d’apprentissage automatique avec des centaines de nouveaux signaux, cela dans l'optique de mieux aider les entreprises à identifier les actions frauduleuses et à réduire autant que possible ce type d’incidents jusqu’à 25 %. « Radar 2.0 intègre de nouvelles fonctionnalités destinées aux grandes entreprises et constitue la plus vaste amélioration apportée à ce jour à ses modèles d’intelligence artificielle », a déclaré Stripe. Il ajoute que Radar est une suite d'outils s'appuyant sur le machine learning pour détecter la fraude.
En termes de résultat, on nous informe que sur l’année 2017, Radar a permis d’éviter des pertes équivalant à plus de 4 milliards de dollars en analysant des transactions gérées par Stripe pour des centaines de milliers d’entreprises ; et en aidant les entrepreneurs à mieux personnaliser leurs systèmes de protection. « Chaque euro de commandes frauduleuses coûte en moyenne 2,12 euros en plus à une entreprise », soutient Stripe dans son annonce. Cet ensemble d'outils avancés constitue, selon l'éditeur, des moyens de prévention de la fraude qui sont aujourd'hui mis à la disposition des professionnels de la gestion des risques au sein des grandes entreprises.
Quant au nouvel outil à savoir « Radar for Fraud Teams », Stripe soutient que ce dernier est conçu pour les professionnels en charge de la lutte contre la fraude. En effet, Radar for Fraud Teams offrirait à ses utilisateurs davantage de visibilité et un contrôle précis afin d’identifier et de se protéger des fraudeurs.
Les différentes possibilités susceptibles d'être réalisées avec Radar sont présentées par Stripe comme suit :
- réalisation des analyses plus rapides et précises : Radar montre les informations pertinentes relatives aux paiements traités r. En donnant davantage de visibilité sur des informations telles que le pays d’origine de la carte de paiement et l’adresse IP de la connexion, les professionnels de la gestion des risques peuvent évaluer plus rapidement les activités frauduleuses ;
- création de règles personnalisées à l’aide de retours en temps réel : la logique de prévention contre la fraude de Radar peut désormais être personnalisée à l’aide de règles uniques (ex. : « bloquer toutes les transactions au-delà de 1000 dollars lorsque le pays de l’adresse IP ne correspond pas au pays d’émission de la carte »). Ces dernières sont prévisualisées à l’aide de données historiques afin d’aider les professionnels de la gestion des risques à évaluer leur impact sur des transactions en temps réel ;
- définition des seuils de risque personnalisés : Radar aide à maximiser les revenus des entreprises en permettant aux spécialistes de la gestion des risques de définir des seuils de risque personnalisés à partir desquels bloquer les paiements ;
- gestion des listes noires et blanches : les utilisateurs bénéficient désormais d’une solution simple permettant de créer et d’entretenir des listes d’attributs (numéros de cartes, e-mails, adresses IP, etc.) à bloquer ou autoriser ;
- possibilité de faire des analyses approfondies sur la fraude : Radar propose des rapports personnalisés pour chaque entreprise sur les performances antifraude ; l’efficacité des analyses automatiques ; ainsi que l’impact des règles personnalisées.
Stripe précise que Radar a été amélioré grâce à une accélération de l’apprentissage automatique et aujourd'hui, avec l'ajout de plusieurs centaines de signaux, l'outil permettrait de distinguer les clients légitimes des fraudeurs. Il permettrait également d'analyser les modes d’achat, permettant ainsi de repérer des activités frauduleuses avec une précision élevée. « Grâce à ces nouveaux modèles, les entreprises peuvent réduire la fraude de 25 % supplémentaires, cela tout en maintenant des taux de conversion élevés ».
L'exploitation des informations recueillies montre que la détection des proxy fait partie de ces nouveaux signaux hautement déterminants ajoutés au modèle d’apprentissage de Radar. À en croire Stripe, cette fonctionnalité permet de mesurer le temps d’aller-retour entre Stripe et le navigateur d’un fraudeur potentiel afin de découvrir si celui-ci utilise un proxy ou un VPN.
« Radar évalue également constamment les schémas de lutte antifraudes spécifiques à chaque entreprise. Désormais, l’outil met à jour et réentraîne ses modèles, évaluant par la même occasion le profil de transactions unique de chaque entreprise afin de déterminer quel modèle produira les meilleures performances. En entraînant ces modèles à des scénarios spécifiques, Radar peut offrir aux entreprises de toutes tailles et de toutes sortes des résultats plus précis et performants. Ainsi, grâce à un service basé sur le cloud, les utilisateurs bénéficieront automatiquement de mises à jour quotidiennes, ainsi que de systèmes de défense capables de s’adapter encore plus rapidement à l’évolution constante des tactiques des fraudeurs », a ajouté Stripe.
Obtenir RadarSource : Stripe
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