Así que Signifyd parece ser un conjunto de métodos estadísticos para encontrar una actividad inusual: " Combinamos sus ... datos con nuestras fuentes de datos y los convertimos en una puntuación y firma de comportamiento fáciles de interpretar. "Su sitio web no restringe la aplicación al comercio electrónico. De hecho, la idea es muy general y podría aplicarse fácilmente al robo de electricidad / agua, evasión de impuestos y otras áreas.
Al formalizar el análisis, es mucho más confiable. En lugar de "Oye, ese tipo tiene muchas devoluciones", deberías obtener algo mucho más útil: "El usuario 12341 tiene un puntaje de problema del 92%. Informó que la entrega no se realizó en 19 de los últimos 25 pedidos. Hay un 0.001 probabilidad de que eso suceda por casualidad, por lo tanto deberíamos investigar con más detalle ".
Finalmente, hay otros tipos de transacciones "malas" que no requieren tarjetas de crédito robadas, pero se pueden detectar con un buen análisis de datos:
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Compra algo y revéndelo. Coloque una bolsa de arena del mismo peso en el embalaje original, vuelva a sellarla con una máquina de envoltura retráctil y devuélvala al minorista (esto también funciona en tiendas físicas). El minorista no puede derrotar esto sin inspeccionar cada artículo devuelto.
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Compra algo y revéndelo. Reclame que no se entregó y solicite un reembolso, o un producto de reemplazo. Como muchas tiendas en línea intentan y mantienen felices a los clientes, a menudo se enviará un reemplazo o se ofrecerá un reembolso incluso si hay es la prueba de entrega .
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Encuentra un producto roto (por ejemplo, Dumpster Diving o eBay). Encuentra una tienda que venda dicho producto y cómprala. Venda el producto de trabajo que acaba de comprar, "devuelva" el producto dañado al vendedor y solicite un reembolso.
Por lo tanto, la razón por la que necesitamos métodos de detección de fraude es porque se producirá un fraude incluso si el sistema de pago es perfecto (y no lo es).