Защита двухсторонних платформ: борьба с мошенничеством (RU)

Сложный ландшафт мошенничестваДвухсторонние платформы по своей природе уязвимы для различных схем мошенничества, от захвата учетных записей до сложных платежных афер, из-за взаимодействия между различными группами пользователей.

Ограничения фрагментированных решенийИспользование нескольких разрозненных инструментов обнаружения мошенничества приводит к разрозненности данных, проблемам интеграции, увеличению затрат и, в конечном итоге, к менее эффективной профилактике мошенничества.

Сила унифицированной идентификацииУниверсальная платформа идентификации централизует проверку личности, биометрию и сигналы мошенничества, предлагая целостное представление о риске пользователя и оптимизируя обнаружение мошенничества.

Улучшенный пользовательский опытНадежная защита от мошенничества не обязательно должна создавать трудности. Современные решения используют ИИ и оркестрацию для поддержания безопасности, обеспечивая при этом беспрепятственное и удобное взаимодействие с пользователем.

Уникальные проблемы мошенничества на двухсторонних платформах

Двухсторонние платформы являются основой современной цифровой экономики, связывая покупателей и продавцов, водителей и пассажиров, хозяев и гостей. Хотя они способствуют инновациям и удобству, сама их природа создает благодатную почву для изощренного мошенничества. В отличие от односторонних предприятий, эти платформы должны бороться со злоумышленниками с обеих сторон – теми, кто пытается использовать услуги платформы, и теми, кто пытается обмануть других пользователей. Эта двойная уязвимость требует многогранного подхода к обнаружению и предотвращению мошенничества.

Рассмотрим типичный онлайн-маркетплейс. Продавец может попытаться выставить поддельные товары, участвовать в фишинговых схемах или создавать несколько учетных записей для манипулирования рейтингами. С другой стороны, покупатели могут инициировать мошеннические возвратные платежи, использовать украденную платежную информацию или даже пытаться обмануть продавцов с помощью фальшивых возвратов. Приложения для заказа такси сталкиваются с такими проблемами, как выдача себя за водителя, фиктивные бронирования и манипуляции с тарифами, в то время как приложения для знакомств борются с кэтфишингом, бот-аккаунтами и романтическими аферами. Каждая точка взаимодействия, каждая транзакция и каждый новый пользователь представляют собой потенциальный вектор для мошенничества.

Традиционные методы обнаружения мошенничества, часто разработанные для более простых, односторонних взаимодействий, часто оказываются неэффективными в этой сложной среде. Они могут выявлять очевидные аномалии, но с трудом справляются со скоординированными атаками или тонкими поведенческими паттернами, которые охватывают различные типы пользователей. Взаимосвязанность двухсторонних платформ означает, что уязвимость на одной стороне может быстро повлиять на другую, что делает всеобъемлющую защиту в реальном времени первостепенной задачей.

Распространенные векторы мошенничества на двухсторонних платформах

Виды мошенничества, поражающие двухсторонние платформы, так же разнообразны, как и сами платформы. Понимание этих распространенных векторов является первым шагом к созданию эффективной защиты:

• Захват учетной записи (ATO): Мошенники получают несанкционированный доступ к законным учетным записям пользователей, часто с помощью фишинга или подбора учетных данных. Получив доступ, они могут выводить средства, совершать мошеннические покупки или манипулировать услугами. Например, захват учетной записи продавца с высоким рейтингом для продажи поддельных товаров.
• Мошенничество с новыми учетными записями: Злоумышленники создают новые учетные записи, используя синтетические идентификаторы или украденную информацию, чтобы использовать бонусы за регистрацию, участвовать в отмывании денег или совершать различные мошенничества. Распространенной тактикой является создание нескольких учетных записей водителей в приложении для заказа такси для получения стимулов.
• Мошенничество с платежами: Это включает использование украденных кредитных карт, инициирование мошеннических возвратных платежей или манипулирование платежными системами. Примером может быть покупатель, утверждающий, что доставленный товар так и не прибыл, чтобы получить возврат средств, оставив при этом товар себе.
• Выдача себя за другое лицо: Пользователи притворяются кем-то другим, часто чтобы обойти проверки или участвовать в незаконной деятельности. На платформе экономики свободного заработка это может включать использование чужой личности для работы.
• Сговор и манипулирование рейтингами: Пользователи с обеих сторон сговариваются, чтобы обмануть платформу или других пользователей. Это может включать фальшивые отзывы, завышенные рейтинги или сговор водителей и пассажиров для создания фальшивых поездок для получения бонусов.
• Злоупотребление политикой: Использование правил платформы для личной выгоды, например, создание нескольких учетных записей для многократного использования вводных предложений или злоупотребление политикой возврата.

Эти примеры подчеркивают необходимость решений, которые могут не только идентифицировать мошеннические личности, но и обнаруживать подозрительное поведение и связи между учетными записями, даже между различными типами пользователей.

Недостатки фрагментированных решений для борьбы с мошенничеством

Многие двухсторонние платформы изначально используют разрозненный подход к обнаружению мошенничества. Они могут использовать одного поставщика для проверки личности, другого для борьбы с платежным мошенничеством и внутренний инструмент для поведенческого анализа. Хотя на первый взгляд это кажется логичным, это быстро приводит к значительным проблемам:

• Разрозненность данных: Критические сигналы мошенничества разбросаны по разным системам, что делает невозможным получение единого представления о риске. Поставщик услуг по проверке личности может пометить подозрительный документ, но эта информация не всегда легко доступна системе по борьбе с платежным мошенничеством.
• Проблемы с интеграцией: Интеграция и поддержка нескольких API поставщиков сложны, трудоемки и ресурсозатратны. Каждая новая функция или изменение политики требует обновлений в нескольких системах.
• Увеличение затрат: Управление несколькими контрактами, лицензионными сборами и усилиями по разработке для интеграции быстро накапливается, часто обходясь дороже, чем унифицированное решение.
• Медленное принятие решений: Фрагментированные данные означают более медленные расследования мошенничества и задержки в реагировании на возникающие угрозы. Ручная корреляция данных становится узким местом.
• Плохой пользовательский опыт: Пользователи часто сталкиваются с повторяющимися шагами проверки или непоследовательным опытом, когда разные системы обрабатывают разные части их пути.
• Пробелы в соответствии: Обеспечение соответствия таким нормативным актам, как AML и KYC, в разрозненных системах является кошмаром, увеличивая риск штрафов и ущерба репутации.

Этот фрагментированный подход в конечном итоге приводит к более высоким операционным затратам, более низким показателям обнаружения мошенничества и некачественному опыту для законных пользователей. Это все равно что пытаться построить прочную защитную стену из кирпичей от десяти разных поставщиков – швы видны, а конструкция слаба.

Как помогает Didit: Единый подход к обнаружению мошенничества

Didit решает эти проблемы, предлагая универсальную платформу идентификации, которая объединяет проверку личности, биометрию, обнаружение мошенничества и соответствие требованиям в единую, целостную систему. Наш подход разработан специально для сложностей современных цифровых взаимодействий, обеспечивая целостное представление о личности пользователя и риске.

Вместо того, чтобы собирать воедино нескольких поставщиков, Didit объединяет все основные примитивы идентификации внутри компании, за единым API. Это означает, что компании получают один источник истины, гораздо меньше ручных проверок, самую быструю адаптацию и лучшее обнаружение мошенничества, при этом сокращая затраты на идентификацию до 70%. Вот как Didit расширяет возможности двухсторонних платформ:

• Комплексная проверка личности: Проверяйте государственные удостоверения личности из более чем 220 стран, обнаруживайте дипфейки с помощью iBeta Level 1 сертифицированного обнаружения живого присутствия и подтверждайте личность с помощью сопоставления лиц 1:1. Это гарантирует, что обе стороны вашей платформы имеют дело с реальными, проверенными людьми.
• Расширенные сигналы мошенничества: Помимо базовых проверок личности, Didit анализирует IP-адрес, данные устройства и поведенческие сигналы. Наш модуль анализа IP-адресов обнаруживает VPN, прокси-серверы и необычные географические паттерны, автоматически помечая сценарии высокого риска.
• Повторно используемый KYC и поиск лиц 1:N: Предотвращайте создание нескольких учетных записей и обнаруживайте повторяющихся мошенников. Наш модуль поиска лиц 1:N может сканировать селфи нового пользователя по всей вашей существующей базе данных для выявления дублирующихся учетных записей, даже если они используют разные имена или документы. Повторно используемый KYC позволяет законным пользователям пройти проверку один раз и безопасно повторно использовать свою личность, снижая трение при сохранении высокой безопасности.
• Проверка AML и постоянный мониторинг: Проверяйте пользователей по глобальным санкционным спискам, базам данных PEP и спискам наблюдения в режиме реального времени. Для постоянного соответствия Didit автоматически ежедневно повторно проверяет подтвержденных пользователей, предупреждая вас о новых рисках, что крайне важно для платформ, где статус пользователя может меняться со временем (например, продавцы на маркетплейсе).
• Оркестрация рабочих процессов: Наш визуальный конструктор рабочих процессов позволяет платформам создавать настраиваемые потоки идентификации, адаптированные для разных типов пользователей (например, более строгие проверки для продавцов/водителей, более мягкие проверки для покупателей/пассажиров). Вы можете устанавливать условную логику, настраивать пороговые значения для автоматического одобрения/отклонения и направлять подозрительные случаи на ручную проверку, все это без написания кода.
• White-Label и бесшовная интеграция: Интегрируйте Didit бесшовно в свою платформу с помощью SDK для Интернета и мобильных устройств или используйте наши размещенные ссылки для проверки. Опция white-label обеспечивает единообразный брендинг, делая безопасность естественной частью вашей платформы.

Предоставляя унифицированный уровень идентификации, Didit позволяет двухсторонним платформам строить доверие, снижать мошенничество и обеспечивать соответствие требованиям, одновременно обеспечивая превосходный опыт для законных пользователей.

Готовы начать?

Защита вашей двухсторонней платформы от постоянно меняющегося ландшафта мошенничества больше не является необязательной – это необходимость для роста и доверия пользователей. Didit предлагает надежную, комплексную и гибкую платформу идентификации, которая вам нужна, чтобы опережать мошенников и создавать безопасную цифровую среду.

Ознакомьтесь с нашими прозрачными ценами и гибкими модулями или изучите нашу документацию, чтобы узнать, как легко вы можете интегрировать Didit в свою платформу.

Посмотреть цены Didit

Изучить документацию Didit

Начать строить в консоли Didit