Повседневные операции электронной коммерции - обработка заказов, оформление возвратов, управление подписками - теперь почти полностью зависят от цифровых платежей. Это удобство также расширяет возможности для атак. Виды мошенничества с платежами становятся все более сложными и дорогостоящими для онлайн-продавцов - от возврата платежей до захвата аккаунта. Мошенничество больше не ограничивается кражей карт. Теперь оно охватывает злоупотребление идентификационными данными, автоматизированные атаки и манипуляции после совершения покупки. В этом руководстве вы узнаете, как работает современное платежное мошенничество, почему оно напрямую затрагивает продавцов и как обнаружить и предотвратить его с помощью практических и современных стратегий.
Тенденции и ландшафт современного платежного мошенничества
Современный ландшафт угроз определяется "индустриализированным" мошенничеством, когда преступники используют те же средства автоматизации, что и легальные компании, для масштабирования своих атак.
Рост и влияние платежного мошенничества
Полученные данные свидетельствуют о том, что торговцы сталкиваются с высокими рисками. По данным исследования "Мошенничество и контроль в сфере платежей", проведенного AFP в 2025 году, 79 % организаций сообщили, что стали жертвами попыток или фактических действий по мошенничеству с платежами. Более того, рост "синтетических личностей" - фальшивых персон, созданных с использованием смеси реальных и сфабрикованных данных, - во многих секторах уже превзошел классическое воровство с карт, создав "невидимую" угрозу, которую не в состоянии уловить устаревшие системы. Поскольку прогнозируется, что к 2032 году объем трансграничных расходов достигнет 320 триллионов долларов, векторы международных атак становятся все более частыми и дорогостоящими для продавцов электронной коммерции.
Векторы атак, формирующие мошенничество
Инструменты мошенничества превратились в высокотехнологичное оружие. Набивка учетных данных с помощью искусственного интеллекта позволяет ботам за считанные секунды проверить миллионы украденных комбинаций входа в систему, а технология deepfake используется для обхода биометрических проверок "живости" при создании аккаунта. Мы также наблюдаем всплеск атак с использованием эмуляторов и инъекций, когда мошенники используют программное обеспечение для имитации легитимных мобильных устройств, чтобы обмануть фильтры мошенничества. Эти развивающиеся модели, включая сложное триангуляционное мошенничество на платформах социальной коммерции, означают, что статических правил уже недостаточно для защиты вашего магазина.
10 Распространенных видов платежного мошенничества: определение, обнаружение и предотвращение
Разнообразие атак может быть ошеломляющим, но знание конкретных механизмов каждой из них - это первый шаг. Возможно, вы задаетесь вопросом: "Как я могу обнаружить и предотвратить мошенничество при проведении онлайн-транзакций?" Ниже представлены целенаправленные решения, которые вам необходимы:
- Злоупотребление чарджбэком (или дружеское мошенничество)
- Мошенничество с использованием карт без предъявления (CNP)
- Фишинг и социальная инженерия
- Мошенничество с возвратом, возвратом и схемами продавцов
- Мошенничество с использованием синтетических идентификационных данных
- Скимминг
- Мошенничество с захватом счета (ATO)
- Подмена устройств и атаки на эмуляторы
- Компрометация деловой электронной почты (BEC)
- Денежные мулы и многоуровневые схемы
Злоупотребление чарджбэком (или дружеское мошенничество)
Злоупотребление чарджбэком, часто называемое "дружеским мошенничеством", происходит, когда клиент совершает законную покупку в Интернете, но впоследствии оспаривает транзакцию в своем банке, чтобы получить возврат денег, сохранив товар. Это растущая эпидемия; в начале 2026 года появились сообщения о скоординированных "группах по возврату денег" на платформах социальных сетей, нацеленных на розничные магазины электроники среднего размера, что привело к потере товарных запасов на миллионы. Только в 2025 году злоупотребление возвратом денег будет стоить индустрии электронной коммерции более 33,79 миллиарда долларов (ожидаемые данные от Chargeflow в 2025 году). Согласно отраслевым данным, почти 75 % всех возвратных платежей на самом деле являются случаями дружеского мошенничества.
Как обнаружить злоупотребления при возврате платежей?
Чтобы обнаружить злоупотребления, следите за "серийными спорщиками" - клиентами с историей возвратов на разных платформах. К красным флажкам относятся дорогостоящие заказы, оформленные с ускоренной доставкой, за которой сразу же следует заявление о том, что "товар не получен", несмотря на подтвержденное отслеживание. Кроме того, следите за клиентами, которые, минуя вашу службу поддержки, подают спор непосредственно в банк-эмитент.
Как предотвратить злоупотребление возвратом платежей?
Эффективное предотвращение начинается с прозрачной коммуникации: используйте четкие описания счетов и отправляйте автоматические обновления заказов. Также следует использовать службы подтверждения доставки, которые требуют подписи для дорогостоящих товаров.
Для наиболее надежной защиты продавцы электронной коммерции могут интегрировать плагин TrustDecision Fraud Prevention через Shoplazza. Этот специализированный инструмент обеспечивает трехслойную защиту:
- Блокировка мошеннических заказов до 90 %: Выявляет и останавливает злоумышленников с высоким уровнем риска еще до оформления заказа, избавляя вас от штрафов со стороны регулирующих органов.
- Сокращение количества ложных отказов до 90 %: Обеспечивает защиту законных клиентов от блокировки, предотвращая репутационные потери, которые возникают, когда разочарованные пользователи покидают ваш магазин.
- Защита от возврата платежей до 100%: TrustDecision предоставляет полную гарантию на заказы, отвечающие установленным требованиям, и сохраняет ваш доход даже в случае подачи неправомерного иска.
Мошенничество по принципу "карта без предъявителя" (CNP)
Мошенничество с использованием карты без предъявления (CNP) происходит, когда преступник использует украденные платежные реквизиты, такие как номер карты, CVV и дата истечения срока действия, для совершения покупки без физического предъявления карты. Обычно это происходит через онлайн-кассы, мобильные приложения или телефонные заказы. Эта угроза остается самой распространенной в цифровой торговле. Например, одна компания, занимающаяся розничной торговлей модной одеждой класса люкс, сообщила о потере более 5 миллионов долларов за одну неделю после того, как сложная бот-сеть использовала украденные учетные данные из "темной паутины", чтобы обойти основные фильтры безопасности во время срочной распродажи.
Как обнаружить мошенничество с использованием карт без предъявления?
Обнаружение основано на выявлении поведенческих аномалий. К ключевым признакам относится "тестирование карты", когда боты проводят несколько малозначительных транзакций за несколько секунд, чтобы проверить украденные данные. Также следует отмечать заказы, в которых IP-адрес покупателя находится за тысячи километров от места доставки, или когда одно устройство пытается использовать несколько разных номеров карт в течение одной сессии.
Как предотвратить мошенничество по принципу "карта без предъявления"?
Чтобы снизить риск CNP, необходимо выйти за рамки простого ввода данных:
- Внедрите технологию 3D Secure (3DS2), которая использует аутентификацию на основе риска, позволяя проверять только подозрительные транзакции с помощью биометрии или SMS-кодов.
- Строгая служба проверки адресов (AVS), требующая полного совпадения номера улицы, а не только почтового индекса, также является проверенным средством сдерживания.
- Для обеспечения максимальной безопасности используйте сетевую токенизацию, чтобы заменить необработанные данные карты безопасными, нечувствительными токенами.
Такие решения, как Shoplazza Payments, предлагают 3D Secure (3DS), что позволяет автоматически блокировать риски, обеспечивая при этом "бесконфликтную" проверку для законных клиентов с высоким уровнем доверия.
Фишинг и социальная инженерия
Фишинг и социальная инженерия представляют собой "человеческий взлом" в мире платежей. В отличие от технических эксплойтов, эти методы основаны на психологических манипуляциях, таких как страх, срочность или любопытство, чтобы обманом заставить людей передать конфиденциальные данные, такие как банковские реквизиты или коды многофакторной аутентификации (MFA).
Глобальная операция "Красная карточка 2.0", проведенная Интерполом, показала масштабы этой угрозы, выявив более 45 миллионов долларов убытков от мошенничества, сочетавшего в себе поддельные мобильные кредитные приложения и сложную социальную инженерию на основе сообщений. Мошенники теперь даже используют искусственный интеллект для клонирования голосов руководителей (вишинг) или создания персонализированных безошибочных электронных писем, которые достигают коэффициента кликов до 54 %.
Как распознать фишинг?
Чтобы распознать современный фишинг, ищите "квишинг" (вредоносные QR-коды) в счетах-фактурах или предупреждения о "приостановке счета", которые обходят текстовые фильтры. Красные флажки включают в себя слегка небрендовые домены (например, micros0ft-support.net), настоятельные просьбы "проверить сейчас", чтобы избежать штрафов, и использование телефонно-ориентированной атаки (TOAD), когда электронное письмо предлагает вам позвонить по поддельному номеру "поддержки", чтобы решить несуществующую проблему мошенничества.
Как предотвратить фишинг?
Фишинговые атаки обычно направлены на:
- Развертывание вредоносного ПО, которое ставит под угрозу системы продавца или доступ администратора.
- Захват учетных данных для входа в платежные шлюзы, панели управления или учетные записи электронной почты.
- Захват критически важных учетных записей (магазины, объявления, выплаты или инструменты CRM).
- Манипулировать персоналом, заставляя его санкционировать мошеннические платежи, возвраты или передачу данных.
Как видите, эти атаки направлены на людей, а не на программное обеспечение, поэтому ваша защита должна сочетать строгий технический контроль с культурой скептицизма. Чтобы оградить свой бизнес и сотрудников от этих обманных тактик, вам следует принять на вооружение следующие высокоэффективные стратегии:
- Внедрите MFA, устойчивую к фишингу: перейдите от SMS-кодов к аппаратным ключам безопасности (FIDO2/WebAuthn) или пропускным ключам, которые невозможно легко перехватить на поддельной странице входа.
- Внедрите DMARC на уровне "Отклонить": Настройте параметры почтового домена на p=reject, чтобы любые поддельные письма, выдаваемые за письма от вашего бренда, автоматически блокировались, прежде чем попадут к вашим клиентам или сотрудникам.
- Установите внеполосную верификацию: Создайте обязательную политику, согласно которой любой запрос с высоким уровнем риска - например, изменение банковских реквизитов поставщика или санкционированный электронный перевод - должен быть подтвержден через второй, доверенный канал связи (например, по известному номеру телефона).
- Разверните систему безопасности электронной почты на основе искусственного интеллекта: Используйте современные шлюзы, которые анализируют намерения и тон сообщений, а не просто ищут вредоносные ссылки, отлавливая сгенерированные искусственным интеллектом приманки, которые выглядят лингвистически безупречно.
- Регулярно проводите симуляции: Проводите внезапные фишинговые тесты, чтобы определить, какие члены команды наиболее уязвимы, и сразу же проводите целевое обучение тех, кто нажимает на смоделированную "приманку".
Мошенничество с возвратом, возвратом и торговыми схемами
Мошенничество с возвратом и возвратом товаров подразумевает использование политики обслуживания продавца для возврата денег или товаров путем обмана. К ним относятся:
- "Wardrobing": Покупка товара для одноразового использования и его возврат.
- Аферы с "пустыми коробками": Мошенник возвращает посылку, наполненную камнями или бумагой, чтобы вызвать автоматический возврат денег.
- "Брикинг": Извлечение из электронного устройства ценных внутренних компонентов перед возвратом нефункционирующей "оболочки".
- "Мошенничество с подменой": Покупка подлинного товара и возврат вместо него более дешевой подделки или старой, сломанной версии.
С другой стороны, мошенничество с использованием торговых схем часто включает в себя "триангуляцию", когда мошенник создает поддельную витрину, берет деньги реального клиента, а затем использует украденную карту для покупки товара в вашем магазине, чтобы выполнить этот заказ. Например, была ликвидирована крупная группировка "профессиональных мошенников", которая обманула крупные розничные сети на сумму более 6 миллионов долларов, используя искусственный интеллект для создания поддельных полицейских отчетов и измененных наклеек на товары.
Как обнаружить мошенничество в торговых сетях?
Для обнаружения необходимо искать несоответствие между покупателем и получателем. Следите за дорогостоящими заказами, в которых имя и электронная почта указаны новые, а адрес доставки принадлежит повторному, "хорошему" клиенту, который на самом деле не размещал заказ. Еще один важный сигнал - мошенничество с использованием FTID (Fake Tracking ID), когда отслеживание возврата показывает, что товар "доставлен" на ваш склад, но на самом деле посылка была перенаправлена на фиктивный адрес в другом месте, чтобы обмануть вашу автоматизированную систему возврата.
Как предотвратить мошенничество с использованием торговых схем?
Чтобы защитить свою прибыль от этих изощренных схем, ваш процесс возврата должен быть ориентирован на данные, а не просто "на клиента". Рассмотрите эти тактические шаги:
- Сегментировать скорость возврата: Отложите возврат денег покупателям, впервые совершившим покупку или подверженным повышенному риску, до тех пор, пока склад не проведет физический осмотр товара, а "мгновенный кредит" предлагайте только проверенным и лояльным клиентам.
- Проверяйте отслеживание возврата: Используйте портал управления возвратами, который в режиме реального времени проверяет вес и назначение возвратной этикетки, чтобы выявить FTID или попытки "пустой коробки" до того, как сработает возврат.
- Анализ связей: Используйте инструменты для борьбы с мошенничеством, которые позволяют определить, используют ли несколько учетных записей один и тот же идентификатор устройства или IP-адрес, что часто свидетельствует о работе "профессиональной службы возврата", действующей от имени разных пользователей.
- Аудит SKU с высоким уровнем риска: Часто выбирайте электронику или дизайнерские товары для ручной проверки возврата, поскольку эти товары имеют наибольшую стоимость при перепродаже для мошенников.
Синтетическое мошенничество с использованием личных данных
Синтетическое мошенничество с использованием личных данных - это сложная форма кражи личных данных, при которой преступники объединяют реальные данные - часто украденные номера социального страхования детей или умерших - с вымышленными именами, адресами и профилями социальных сетей, сгенерированными искусственным интеллектом. Только в начале 2025 года американские кредиторы столкнулись с угрозой потери 3,3 миллиарда долларов из-за синтетических личных данных, причем мошенники часто "взращивают" эти аккаунты в течение нескольких месяцев, чтобы набрать высокий кредитный рейтинг, а затем "срывают куш", совершая крупные покупки.
Как обнаружить кражу личных данных и мошенничество?
Если вы продавец электронной коммерции, вам не нужно быть специалистом по изучению данных, чтобы обнаружить этих "призрачных" клиентов. Ищите эти распространенные "красные флажки" в очереди заказов:
- Сигнал "Новый человек": Клиент с дорогостоящим заказом, чей адрес электронной почты и физический адрес не имеют истории в вашей системе или в основных поисковых системах.
- Несоответствие деталей: Ищите мелкие несоответствия, например, номер телефона с кодом города, который не совпадает со штатом доставки, или адрес электронной почты, который выглядит как случайная строка букв и цифр.
- Шаблоны "проверки карт": Опасайтесь, если вы видите несколько мелких транзакций, отклоненных с разных карт, за которыми следует один крупный успешный заказ; мошенники часто используют синтетические идентификаторы, чтобы "разогреть" украденные данные карты.
Как предотвратить кражу личных данных и мошенничество?
Вы можете помешать этим поддельным идентификаторам опустошить ваши запасы, добавив в свой рабочий процесс несколько простых проверок, основанных на здравом смысле:
- Проверяйте контактную информацию: Прежде чем отправить дорогостоящий заказ новому клиенту, отправьте быстрое текстовое сообщение или электронное письмо с подтверждением заказа. Если номер телефона недействителен или электронное письмо отклонено, немедленно отмените заказ.
- Используйте "социальное" доказательство: Проверьте, есть ли у покупателя основной цифровой след. Большинство реальных покупателей в той или иной степени присутствуют в социальных сетях или профессиональных сетях; полное отсутствие какой-либо "онлайн-жизни" - главный тревожный знак.
Скимминг
Цифровой скимминг, также известный как Magecart или e-skimming, - это очень сложная атака, в ходе которой злоумышленники внедряют вредоносный код JavaScript на сайт продавца, как правило, на странице оформления заказа. В отличие от утечки данных, при которой похищается статическая база данных, скимминг действует как "виртуальное устройство для чтения карт", записывая номера кредитных карт, CVV и личные данные в режиме реального времени по мере их ввода покупателями.
Как обнаружить скимминг?
Обнаружить скимминг, как известно, очень сложно, поскольку веб-сайт продолжает безупречно работать для клиента. К основным сигналам обнаружения относятся:
- Несанкционированные изменения сценария: Использование автоматизированного мониторинга целостности файлов (FIM) для предупреждения о том, что файл JavaScript был изменен.
- Предупреждения о сетевой эксфильтрации: Мониторинг исходящих запросов "GET" или "POST" к неизвестным доменам (часто замаскированных под конечные точки "аналитика" или "изображения"), которые исходят от вашей платежной страницы.
- Рутинные проверки для обнаружения администраторов: Мошеннические скрипты 2026 года часто содержат код для "самоуничтожения" или скрытия, если они обнаруживают вошедшего в систему администратора или определенный IP-адрес разработчика, что делает ручную проверку сайта ненадежной.
Как предотвратить скимминг?
Профилактика обусловлена строгими требованиями PCI DSS 4.0, которые обязывают продавцов активно управлять и авторизировать каждый скрипт, выполняющийся на платежных страницах. Чтобы оградить свой магазин от этих невидимых снифферов, вам следует внедрить следующие технические средства защиты:
- Внедрите политику безопасности контента (CSP): Настройте строгий заголовок CSP, который строго определяет, каким доменам разрешено выполнять скрипты и куда могут быть отправлены данные форм, эффективно блокируя "утечку" на криминальные серверы.
- Используйте целостность субресурсов (SRI): применяйте хэши SRI к сторонним скриптам (например, чат-ботам или аналитике), чтобы браузер отказывался их выполнять, если хотя бы одна строчка кода была изменена хакером.
- Перейдите на хостинговые платежные страницы (iFrames): Используйте провайдера платежей, например Shoplazza Payments, который использует "песочницу" iFrames. Поскольку конфиденциальные поля размещаются на защищенных серверах провайдера, JavaScript вашего магазина не может "увидеть" или "просмотреть" данные, введенные покупателем.
- Регулярное автоматическое сканирование: Разверните специализированные инструменты безопасности на стороне клиента, которые "ползают" по кассе точно так же, как это делает покупатель, выявляя вредоносное поведение, которое стандартное антивирусное ПО на стороне сервера может пропустить.
Мошенничество с захватом аккаунта (ATO)
Мошенничество с захватом аккаунта (ATO) происходит, когда преступник получает несанкционированный доступ к учетной записи пользователя, будь то профиль электронной коммерции, программа лояльности или банковский портал, чтобы украсть средства, конфиденциальные данные или хранимые ценности. В 2025 году Центр жалоб на интернет-преступления ФБР (IC3) сообщил, что за один год потери от ATO выросли до более чем 262 миллионов долларов, что было вызвано в основном "набивкой учетных данных", когда боты используют миллиарды утечек паролей, полученных в результате не связанных между собой взломов, для поиска подходящих вариантов на новых сайтах. Оказавшись внутри, злоумышленники действуют "тихо", часто меняя настройки уведомлений по электронной почте или добавляя новые адреса доставки, прежде чем слить стоимость аккаунта.
Как обнаружить захват аккаунта?
На ранних стадиях обнаружения необходимо выявлять "невозможные путешествия" или аномалии сессий. Ищите:
- Несоответствие геолокации: Пользователь, который обычно входит в систему из Нью-Йорка, внезапно появляется из диапазона IP-адресов высокого риска в другой стране.
- Быстрая смена информации: Сброс пароля, за которым сразу же следует изменение основного адреса электронной почты и заказ с высокой стоимостью.
- Смена отпечатков пальцев устройства: Вход с совершенно нового устройства, использующего подозрительную конфигурацию браузера (например, эмулятор или поддельный пользовательский агент).
Как предотвратить захват учетной записи?
Предотвращение ATO требует подхода "нулевого доверия", при котором вы проверяете каждую попытку входа, а не полагаетесь на то, что пароль достаточен.() Вы можете защитить своих клиентов, внедрив:
- Фишинг-устойчивый MFA: Замените SMS-коды пропускными ключами FIDO2/WebAuthn или аппаратными токенами, поскольку боты 2026 года могут легко обойти устаревшую SMS-аутентификацию.
- Поведенческая биометрия: Анализируйте, как пользователь набирает текст или двигает мышью; боты или неавторизованные пользователи часто имеют "ритм", значительно отличающийся от реального владельца учетной записи.
- Непрерывный мониторинг: Внедряйте оценку рисков в режиме реального времени, которая запускает "ступенчатую" проверку (например, FaceID) только в том случае, если сессия выглядит подозрительно, что позволяет сохранить бесперебойную работу для 99 % пользователей.
Атаки на подмену устройств и эмуляторы
Атаки с подменой устройств и эмуляторов связаны с тем, что мошенники используют специализированное программное обеспечение, чтобы заставить один компьютер имитировать тысячи различных мобильных устройств. Подделывая идентификаторы оборудования, местоположение GPS и даже уровень заряда батареи, они обходят фильтры безопасности, ограничивающие количество взаимодействий одного устройства с магазином. Это основной механизм для тестирования карт, когда автоматизированные боты пытаются провести тысячи мелких транзакций, чтобы узнать, какие из украденных кредитных карт все еще активны.
Как обнаружить подмену устройств и атаки?
Как продавец, вы можете обнаружить этих высокотехнологичных злоумышленников, обратив внимание на "роботизированное" постоянство. Следите за внезапным всплеском отклоненных транзакций с одного и того же IP-адреса или за одним "устройством", которое, как кажется, использует десятки разных кредитных карт в течение нескольких минут. Еще один явный сигнал - несоответствие между заявленным устройством (например, iPhone 15) и его техническим поведением, например, "мобильное устройство" не имеет сенсорного ввода или показывает постоянный уровень заряда батареи 100 %.
Как предотвратить подмену устройств и атаки?
Чтобы не дать этим виртуальным армиям захлестнуть вашу кассу, вам нужны инструменты, способные "видеть" сквозь цифровую маску:
- Внедрите ограничения скорости: Установите ограничение на количество попыток совершения транзакций с одного IP-адреса или отпечатка устройства в течение 24 часов.
- Используйте поведенческую аналитику: Разверните скрипты, способные отличить идеальные, прямолинейные "клики" бота от шатких движений мыши реального человека.
- Применяйте CAPTCHA для сессий с высоким риском: Запускайте визуальную проверку только тогда, когда система обнаруживает потенциального бота, чтобы ваши реальные клиенты не задерживались, а мошенники были остановлены.
Компрометация деловой электронной почты (BEC)
Компрометация деловой электронной почты (BEC) - это мошенничество без вредоносного ПО, при котором мошенники выдают себя за доверенное лицо, например генерального директора, высокопоставленного руководителя или постоянного поставщика, чтобы обманом заставить сотрудников перенаправить платежи или поделиться конфиденциальными данными. В отличие от традиционных хакерских атак, в которых используются вирусы, BEC полагается исключительно на психологические манипуляции и эксплуатацию профессионального доверия. Только в 2024 году потери от атак BEC составили около 2,8 миллиарда долларов, причем злоумышленники все чаще используют сложные тактики для создания более убедительных и персонализированных мошеннических сообщений.
Как обнаружить компрометацию деловой электронной почты?
Отличительной чертой атаки BEC является внезапное и срочное изменение "обычных" процедур. Ищите электронные письма от "руководителей", которые внезапно оказались "на совещании и могут только писать смс", или от долгосрочного поставщика, который утверждает, что его банк "находится под аудитом", и просит вас отправить платеж на новый, личный счет. Внимательно изучите адрес электронной почты - мошенники часто используют "похожие" домены, например billing@shop1azza.com, вместо законного shoplazza.com.
Как предотвратить компрометацию деловой электронной почты?
Поскольку целью BEC является доверие вашей команды, вы должны защитить свой бизнес, установив следующие правила, которые не подлежат обсуждению:
- Проверка вторичного канала: Никогда не изменяйте платежные реквизиты только на основании электронного письма. Всегда звоните поставщику по известному, заранее существующему номеру телефона, чтобы подтвердить запрос вживую.
- Двойное одобрение для проводов: Требуйте, чтобы два разных сотрудника подписывали любой банковский перевод, превышающий определенный порог (например, 1000 долларов).
- Технические средства защиты электронной почты: Установите записи DMARC, SPF и DKIM. Эти протоколы сообщают другим почтовым серверам, что "если письмо пришло не с моего авторизованного сервера, то это подделка", что не позволит мошенникам подделать ваш собственный бренд, чтобы обмануть сотрудников.
Денежные мулы и многоуровневые схемы
Денежные мулы - это люди, которые - осознанно или нет - переводят украденные средства через свои собственные банковские счета, чтобы помочь преступникам "отмыть" деньги. Это часто является "многослойной" стадией отмывания денег, когда незаконные денежные средства перемещаются через множество людей, чтобы скрыть их происхождение. Исследователи обнаружили, что каждый третий молодой человек был нацелен на "аферы с вакансиями" в социальных сетях, которые на самом деле являлись прикрытием для вербовки пастухов мулов. Для продавца это часто выглядит как заказ, который оплачивается украденными средствами, а затем "возвращается" на другой счет, эффективно используя ваш магазин для очистки денег.
Как обнаружить денежных мулов и схемы наслоения?
Для обнаружения необходимо искать "сквозное" поведение. С подозрением относитесь к клиентам, которые размещают крупный заказ, а затем сразу же требуют возврата денег на другой способ оплаты или другой банковский счет. Еще один тревожный знак - покупатель, чей счет не пополнялся годами, но внезапно получает "толчковый" платеж на большую сумму и тут же пытается потратить все деньги в вашем магазине.
Как предотвратить схемы "денежных мулов" и "наслоения"?
Чтобы ваш магазин не стал винтиком в машине по отмыванию денег, вам следует придерживаться следующих строгих правил борьбы с отмыванием денег (AML):
- Применяйте политику "возврата денег к источнику": Никогда, ни при каких обстоятельствах не возвращайте деньги покупателю на карту или банковский счет, отличный от того, который использовался для первоначальной покупки.
- Отслеживайте "высокоскоростные" счета: Отмечайте все счета, которые совершают несколько покупок и запрашивают несколько возвратов в течение одной недели.
- Контрольные точкиKYC (Know Your Customer): При совершении дорогостоящих B2B-транзакций используйте платформу, которая автоматически сверяет покупателей с глобальными списками AML и "Санкций", чтобы убедиться, что вы не имеете дело с известными сетями мулов.
Реальные болевые точки, когда продавцы сталкиваются с платежным мошенничеством
Навигация по цифровому ландшафту требует тонкого баланса между безопасностью и скоростью, поскольку неэффективное обнаружение мошенничества при онлайн-платежах зачастую может нанести бизнесу больший ущерб, чем сама кража.
Ложные срабатывания блокируют доходы
Ложные срабатывания возникают, когда законных клиентов по ошибке причисляют к мошенникам и отклоняют их транзакции. Некоторые продавцы отклоняют до 10 % хороших заказов из-за жестких настроек безопасности. Это приводит не только к немедленной потере продаж, но и к долгосрочному "оттоку", поскольку разочарованные покупатели редко возвращаются в магазин, который их отклонил.
Споры по чарджбэку и состояние счета
Чарджбэки представляют собой структурную угрозу. Например, на каждые 100 долларов, потерянные в результате спора, "истинная стоимость" для торговца может составлять примерно 150-200 долларов, а то и больше, если учесть комиссионные и потери товарных запасов. Помимо финансового ущерба, превышение коэффициента возврата платежей в 1 % может привести к тому, что банки начнут маркировать торговые операции как "высокорискованные", что приведет к повышению платы за обработку данных или даже к полному закрытию счета.
Кольца мошенничества с возвратом денег и скорость их распространения
Профессиональные мошеннические группы теперь используют искусственный интеллект для масштабной эксплуатации политики возврата, часто применяя тактику "пустой коробки" или "фальшивого отслеживания". Эти группы следят за политиками продавцов в поисках слабых мест; обнаружив брешь, они используют высокоскоростные атаки ботов для слива запасов еще до того, как команда ручной проверки продавца успеет выявить всплеск.
Проблемы аутентификации в моделях подписки
Компании, работающие по подписке, сталкиваются с уникальными трудностями при использовании строгой аутентификации клиентов (SCA) и 3D Secure. Жесткие ограничения в момент продления подписки часто приводят к "непреднамеренному оттоку", когда повторяющиеся платежи долгосрочного клиента блокируются слишком агрессивным банковским фильтром, что вынуждает продавца тратить больше средств на повторное привлечение того же пользователя.
Какие технологии и инструменты для предотвращения мошенничества помогают продавцам в коммерции?
Современные технологии обеспечивают многоуровневую защиту, которая позволяет продавцам опережать изощренных мошенников, превращая огромные объемы данных о транзакциях в действенные сведения о безопасности в режиме реального времени.
Раннее предупреждение о мошенничестве (EFW)
Такие передовые системы, как Shoplazza Payments, разработанная SaaS-платформой Shoplazza, предоставляют торговцам доступ к данным раннего предупреждения о мошенничестве (EFW) . Эта информация берется непосредственно из отчетов Visa TC40 и Mastercard SAFE, которые генерируются, когда банки-эмитенты подозревают, что транзакция является мошеннической. Поскольку система EFW работает независимо от официального процесса оспаривания, она служит критически важным "предупреждением" для продавцов. Если вы получаете EFW, вы можете заблаговременно вернуть заказ, чтобы остановить спор до того, как он нанесет ущерб вашему счету. Если не принять меры, примерно 80 % таких предупреждений перерастают в дорогостоящие мошеннические споры. Продавцы должны использовать это окно для проверки деталей заказа, связаться с клиентом для подтверждения покупки или отложить отправку до устранения риска.
Платформы для анализа устройств
Платформы анализа устройств, такие как SHIELD, анализируют "ДНК" пользовательского устройства в режиме реального времени, чтобы выявить сигналы повышенного риска. Изучая тысячи атрибутов - например, является ли устройство эмулятором, запущенным ботом, поддельным мобильным телефоном или частью скоординированной "фермы устройств", - они блокируют технические эксплойты еще до того, как они смогут добраться до вашей кассы.
Сети доверия к сетям и идентификаторам
Сети доверия к личности (например, ThreatMetrix, Kount) используют глобальные данные, чтобы присвоить каждому покупателю оценку риска. С помощью перекрестных ссылок на миллиарды прошлых транзакций эти инструменты могут определить, был ли адрес электронной почты или карта связаны с мошенничеством в других местах, что позволит вам остановить известных плохих игроков от загрязнения витрины вашего нового магазина.
Специализированные API для борьбы с мошенничеством
Для компаний, работающих с высокоскоростными цифровыми активами или мгновенными банковскими переводами, специализированные API, такие как Sardine и Feedzai, обеспечивают гибкий скоринг рисков в режиме реального времени. Эти инструменты предназначены для выявления "мгновенного" мошенничества путем анализа поведенческих моделей и скорости платежей, гарантируя, что даже самые быстрые транзакции будут проверены на предмет возможного отмывания денег или кражи.
Заключение
Для продавцов электронной коммерции мошенничество с платежами больше не является случайным риском. Это ежедневная операционная угроза. Своевременное распознавание видов мошенничества с платежами и знание способов обнаружения мошенничества в онлайн-транзакциях могут защитить доходы, доверие клиентов и счета платформы. От фишинга и захвата аккаунтов до злоупотреблений при возврате средств и дружеского мошенничества - для предотвращения этих рисков теперь требуются многоуровневые средства контроля, мониторинг в режиме реального времени и более интеллектуальная платежная инфраструктура, рассчитанная на масштабирование.
Часто задаваемые вопросы о мошенничестве при онлайн-платежах
Вопрос 1: Каковы наиболее распространенные виды мошенничества при совершении онлайн-транзакций?
Для продавцов электронной коммерции наиболее распространенными видами мошенничества являются мошенничество с использованием карты без предъявления, захват счета, дружественное мошенничество (ложные возвраты платежей), злоупотребление возвратом средств и триангуляционное мошенничество. Эти атаки направлены на слабые потоки оформления заказа, мягкую политику возврата средств и несвоевременное обнаружение мошенничества, что напрямую влияет на выручку, коэффициент споров и показатели риска платежных систем.
Вопрос 2: Как продавцы могут грамотно предотвращать мошенничество с платежами?
Эффективная профилактика включает в себя несколько уровней. Надежная аутентификация, например 3DS и биометрия, блокирует рискованные платежи. Сигналы устройств, IP-адресов и поведенческие сигналы помогают обнаружить аномалии. Проверка в режиме реального времени с помощью искусственного интеллекта позволяет остановить мошенничество в середине транзакции. Надежные рабочие процессы возврата платежей и постоянное обучение сотрудников и клиентов замыкают круг и снижают количество повторных атак.
Вопрос 3: Сталкиваются ли небольшие магазины электронной коммерции с теми же рисками мошенничества, что и крупные бренды?
Да, и зачастую более интенсивно. Небольшие магазины часто становятся мишенью мошенников, поскольку они предполагают более слабый контроль, медленное реагирование и ограниченный мониторинг. Даже несколько споров могут поставить под угрозу сроки выплат или стабильность платежного счета, поэтому раннее предотвращение мошенничества имеет решающее значение независимо от размера магазина или объема транзакций.
Вопрос 4: В чем разница между спором и ранним предупреждением о мошенничестве?
Спор - это официальный запрос на отмену платежа, поданный через банк клиента, что обычно приводит к начислению комиссии и повышению коэффициента возврата платежей. Раннее предупреждение о мошенничестве от Shoplazza Payments - это предварительное предупреждение от таких сетей, как Visa или Mastercard, позволяющее продавцам произвести возврат средств на ранней стадии и избежать эскалации.
В5: Могут ли инструменты предотвращения мошенничества повлиять на коэффициент конверсии?
Да, если применять их вслепую. Для дорогостоящих товаров 3D Secure обеспечивает дополнительную защиту с минимальными последствиями. Для малоценных заказов дополнительные шаги по аутентификации могут снизить конверсию. Интеллектуальная маршрутизация, правила, основанные на оценке рисков, и выборочная активация 3DS помогают сбалансировать борьбу с мошенничеством, не создавая лишних трудностей при оформлении заказа.
В6: Почему стоит использовать TrustDecision от Shoplazza вместо ручной проверки?
Ручная проверка медленная, непоследовательная и подвержена человеческим ошибкам. Shoplazza TrustDecision использует адаптивное машинное обучение для немедленной оценки риска, сокращая количество ложных срабатываний до 90%. Продавцы защищают доходы автоматически, не блокируя законных клиентов и не задерживая выполнение заказов.
