बिहेवियरल फ़िंगरप्रिंटिंग से पेमेंट फ़्रॉड रोकना

नतीजे

चुनौती

फ़िनटेक कंपनी रोज़ाना हज़ारों लेनदेन प्रोसेस करती थी और अपने राजस्व का लगभग 2.3% धोखाधड़ी वाले लेनदेन में गँवा रही थी। उनका मौजूदा नियम-आधारित फ़्रॉड डिटेक्शन सिस्टम बहुत सारे फ़ॉल्स पॉज़िटिव पैदा करता था (वैध यूज़र्स को ब्लॉक करना) और फिर भी परिष्कृत फ़्रॉड पैटर्न चूक जाता था। धोखेबाज़ पारंपरिक जाँचों को दरकिनार करने के लिए VPN, डिस्पोज़ेबल डिवाइस और चुराए गए क्रेडेंशियल का उपयोग कर रहे थे।

समाधान

Tracio को एक हल्के JavaScript SDK के ज़रिए पेमेंट फ़्लो में इंटीग्रेट किया गया। अकेले IP पते और डिवाइस ID पर निर्भर रहने के बजाय, Tracio ने बिहेवियरल पैटर्न — टाइपिंग स्पीड, माउस मूवमेंट, स्क्रॉल व्यवहार और इंटरैक्शन पैटर्न — का विश्लेषण करके हर सेशन के लिए एक रिस्क प्रोफ़ाइल बनाई। सिस्टम ने कंपनी के वैध यूज़र पैटर्न सीखे और उन सेशन को फ़्लैग किया जो काफ़ी हद तक विचलित होते थे।

परिणाम

तैनाती के बाद पहली तिमाही में फ़्रॉड से होने वाला नुकसान 67% घट गया। इतना ही अहम, फ़ॉल्स पॉज़िटिव दर 40% गिर गई, यानी कम वैध ग्राहक लेनदेन पूरा करने से ब्लॉक हुए। सिस्टम ने एक ऐसे फ़्रॉड गिरोह की पहचान की जो महीनों से बिना पकड़े काम कर रहा था — इसने प्रतीत में असंबंधित अकाउंटों के बीच साझा बिहेवियरल पैटर्न पहचानकर ऐसा किया।