Computable.nl
  • Thema’s
    • Carrière
    • Innovatie & Transformatie
    • Cloud & Infrastructuur
    • Data & AI
    • Governance & Privacy
    • Security & Awareness
    • Software & Development
    • Werkplek & Beheer
  • Sectoren
    • Channel
    • Financiële dienstverlening
    • Logistiek
    • Onderwijs
    • Overheid
    • Zorg
  • Computable Awards
    • Overzicht
    • Nieuws
    • Winnaars
    • Partner worden
  • Vacatures
    • Vacatures bekijken
    • Vacatures plaatsen
  • Bedrijven
    • Profielen
    • Producten & Diensten
  • Kennisbank
  • Nieuwsbrief
Onderstaande bijdrage is van een externe partij. De redactie is niet verantwoordelijk voor de geboden informatie.

Stripe Radar 2.0 biedt betere machine learning

19 april 20183 minuten leestijdCloud & Infrastructuur

Stripe Radar 2.0 biedt verbeterde machine learning en 'Radar for Fraud Teams' Stripe lanceert Stripe Radar 2.0, met nieuwe, geavanceerde fraudepreventietools voor grote organisaties. Verder omvat de update de grootste verbetering tot nu toe van de machine learning modellen. Stripe Radar is de geavanceerde antifraude oplossing van Stripe voor creditcardbetalingen.

  • Radar for Fraud Teams biedt fraudeprofessionals van grote bedrijven geavanceerde beheertools en extra configuratiemogelijkheden.
  • Vernieuwde machine learning modellen met honderden nieuwe signalen om fraude te identificeren, waarmee fraude met maximaal 25 procent kan worden gereduceerd.
  • In 2017 heeft Radar fraudepogingen ter waarde van ruim vier miljard dollar weten te voorkomen.

Dankzij PIN-betalingen komt fraude bij het afrekenen in de winkel relatief weinig voor in ons land. Daarom richten oplichters zich meer op online winkels, waar ze met gestolen of vervalste creditcardgegevens kunnen betalen. In tegenstelling tot fysieke winkels, zijn de bijkomende kosten voor creditcardfraude voor rekening van online bedrijven. Met Stripe Radar kunnen bedrijven zich tegen deze vorm van fraude beschermen.

Radar for Fraud Teams

Radar for Fraud Teams, dat speciaal is ontwikkeld voor teams van fraudeprofessionals bij grote organisaties, biedt meer inzicht en meer controlemogelijkheden voor het identificeren en voorkomen van fraude.

Fraudeprofessionals bij grote organisaties kunnen Radar nu gebruiken voor:

  • Snellere en nauwkeurigere beoordelingen: bij het beoordelen van betalingen laat Radar relevante informatie en gerelateerde betalingen zien die het bedrijf al eerder van de klant heeft verwerkt. Dankzij beter inzicht, zoals een typisch inkooptraject of een mismatch tussen het land waar het IP-adres is geregistreerd en het land waar de creditcard is uitgegeven, kunnen mogelijke fraudepogingen sneller geïdentificeerd en geëvalueerd worden.
  • Aangepaste regels met feedback in real-time: de fraudepreventie-instellingen van Radar kunnen nu worden aangepast met specifieke regels (bijvoorbeeld: ‘blokkeer alle transacties van meer dan 1.000 dollar wanneer het IP-land niet overeenkomt met het land waar de creditcard staat geregistreerd.’). Het laat ook zien wat het effect van een dergelijke regel was geweest op eerdere transacties. Zo kan beter worden geëvalueerd wat de impact op live-transacties zal zijn.
  • Drempelwaarden: Met Radar kunnen drempelwaarden worden ingesteld waarboven betalingen standaard geblokkeerd moeten worden.
  • Lijsten voor blokkeren en toestaan: bedrijven beschikken nu over een eenvoudige manier om lijsten te maken en bij te houden met bepaalde kenmerken – creditcardnummers, e-mailadressen, IP-adressen etc. – die standaard moeten worden geblokkeerd of juist toegestaan.
  • Uitgebreide analyses van de prestaties: Radar laat trends zien in geschillen tussen het bedrijf en klanten. Ook wordt aangeven hoe effectief de controle is van betalingen die als potentieel frauduleus zijn gemarkeerd en krijgt het bedrijf inzicht in de impact van specifieke regels.

Snellere machine learning

De lancering van Radar 2.0 is de grootste update van de machine learning modellen van Radar sinds de lancering in 2016. Stripe heeft honderden nieuwe signalen toegevoegd die legitieme klanten onderscheiden van fraudeurs, inclusief patronen in het koopgedrag die fraude kunnen voorspellen met een hoge mate van betrouwbaarheid. Dankzij deze verbeterde machine learning modellen kan fraude tot 25 procent worden gereduceerd. Tegelijkertijd blijft de acceptatie van legitieme betalingen hoog.

Een voorbeeld van een nieuw signaal dat is opgenomen in de machine learning modellen van Radar is detectie van het gebruik van een proxy of een VPN. Dit is een methode die veel door fraudeurs wordt gebruikt om hun locatie of identiteit te verbergen. Radar kijkt hoeveel tijd er zit tussen het uitwisselen van data tussen Stripe en de browser van de gebruiker.

Radar past dagelijks zijn detectiemodellen aan en evalueert unieke transactieprofielen van iedere gebruiker, om vast te stellen welk model de beste prestaties biedt. Verder profiteren klanten automatisch van dagelijkse updates via de cloud.

Kijk voor meer informatie op stripe.com/radar.

Deel

    Inschrijven nieuwsbrief Computable

    Door te klikken op inschrijven geef je toestemming aan Jaarbeurs B.V. om je naam en e-mailadres te verwerken voor het verzenden van een of meer mailings namens Computable. Je kunt je toestemming te allen tijde intrekken via de af­meld­func­tie in de nieuwsbrief.
    Wil je weten hoe Jaarbeurs B.V. omgaat met jouw per­soons­ge­ge­vens? Klik dan hier voor ons privacy statement.

    Whitepapers

    Computable.nl

    Slimme connectiviteit: de toekomst van bouwen

    Hoe stoom jij jouw organisatie in de bouw en installatie sector klaar voor de digitale toekomst?

    Computable.nl

    De weg van dataverzameling naar impact

    Iedere organisatie heeft data, maar niet iedereen weet hoe je het goed gebruikt. Hoe zet je waardevolle informatie om in actie?

    Computable.nl

    Well-Architected: slim bouwen en beheren in de cloud

    Een paper met concrete handvatten om cloud-architectuur naar een hoger niveau te tillen.

    Meer lezen

    ActueelCloud & Infrastructuur

    Kort: Eigen ai-assistent Amsterdam, NIS2-manager Atos, DSA-check ACM en…

    Quantum
    ActueelCloud & Infrastructuur

    Nieuwe Cisco-netwerkchip brengt quantum-internet dichterbij

    kaasschaaf
    ActueelCarrière

    VodafoneZiggo schrapt 400 banen

    cybercrime
    ActueelCloud & Infrastructuur

    Rijkswaterstaat moet vaart maken met beveiligen van bruggen en sluizen

    Bord van Mediamarkt
    ActueelCloud & Infrastructuur

    Mediamarkt licht ‘onbeperkte’ cloudopslag van eigen telecommerk toe

    AchtergrondCarrière

    Ict-overnamemarkt trapt 2025 goed af, maar onzekerheid troef

    Geef een reactie Reactie annuleren

    Je moet ingelogd zijn op om een reactie te plaatsen.

    Populaire berichten

    Meer artikelen

    Footer

    Direct naar

    • Carrièretests
    • Kennisbank
    • Planning
    • Computable Awards
    • Magazine
    • Abonneren Magazine
    • Cybersec e-Magazine

    Producten

    • Adverteren en meer…
    • Jouw Producten en Bedrijfsprofiel
    • Whitepapers & Leads
    • Vacatures & Employer Branding
    • Persberichten

    Contact

    • Colofon
    • Computable en de AVG
    • Service & contact
    • Inschrijven nieuwsbrief
    • Inlog

    Social

    • Facebook
    • X
    • LinkedIn
    • YouTube
    • Instagram
    © 2025 Jaarbeurs
    • Disclaimer
    • Gebruikersvoorwaarden
    • Privacy statement
    Computable.nl is een product van Jaarbeurs