fyzické produktyeditovat

online obchodníci, kteří prodávají fyzické produkty, se nemohou plně chránit. Jediný způsob, jak mít konkrétní ochrana je, aby se otisk karty (a dokonce i s čtečky karet/tvůrců to může být snadno podvedeni), spolu s fotografií ID. Tento podpis, kromě informací shromážděných online, může pomoci při řešení sporů o vrácení peněz, ale smluvně není zárukou. Také, může obchodník požadovat bezpečnostní kód karty na kreditní kartu bojovat „Karta chybí prostředí“ nebo „Karta Není Přítomna“ (CNP) chargebacks. Jedná se o třímístné kódy na zadní straně karet Visa, MasterCard a Discover a čtyřmístný kód na přední straně karet American Express.

digitální transakceedit

přátelské podvody se daří na trhu digitálních produktů, kde je pro podvodníky mnohem snazší uspět. Mezi společné cíle patří pornografické a hazardní weby. Pokusy obchodníka prokázat, že spotřebitel obdržel zakoupené zboží nebo služby, jsou obtížné. Opět, použití karty, bezpečnostní kódy může ukázat, že držitel karty (nebo, v případě tří-místný bezpečnostní kódy napsané na zádech U. S. kreditní karty, někdo se fyzické držení karty nebo alespoň znalosti o číslo a kód) byl přítomen, ale i vstupní bezpečnostní kód na nákup není sám o sobě prokázat, že doručení bylo provedeno, a to zejména pro on-line nebo přes telefon, nákupy, kde lodní dopravy dochází po dokončení zakázky. Doklad o doručení je často obtížný, a pokud jej nelze poskytnout, držitel karty obdrží produkt, aniž by za něj zaplatil.

jednou z metod boje proti přátelským podvodům je vytvoření funkce v produktu, který se přihlásí do databáze obchodníka. Pokud je chargeback vydán, může obchodník sdělit produktu, aby pozastavil službu. Tato taktika bude fungovat také pro služby digitálního předplatného nebo jakýkoli jiný online produkt, který vyžaduje aktualizace nebo přihlášení. Obchodníkovi bude obvykle účtován poplatek za vznik chargebacku, takže to není úplné řešení.

Call center transactionsEdit

dalším běžným kanálem pro chargebacks je zpracování plateb zásilkového / telefonního příkazu (MOTO) prostřednictvím call centra. V tomto případě, stejně jako u dvou dalších zde uvedených, hlavním problémem je, že se jedná o kartu, která není přítomna. Pomoci eliminovat call center nákup chargebacks, call centra pracují, aby se nákupy více jako „přítomnosti karty“, a nákupy.

Když spotřebitelé chodí do obchodu a něco koupit, oni obvykle přejeďte své kreditní karty, potvrďte nákup množství, zadejte tajný kód (nebo podepsat své jméno) a nechat se zbožím. Jedná se o nákup“ karta je přítomna “ a podvodné chargebacky v těchto situacích téměř neexistují.

Agent-asistované automatizace technologie je k dispozici pro call centra, které umožňuje zákazníkům zadat jejich informace o kreditní kartě, včetně bezpečnostní kód karty přímo do řízení vztahů se zákazníky software bez agenta někdy vidí nebo slyší. Agent zůstává v telefonu, takže nedochází k nepříjemnému přenosu do interaktivního systému hlasové odezvy. Jediné, co agent slyší, jsou monotóny. Toto je“ karta přítomná „ekvivalent“ přejetí “ kartou.

před odesláním nákupu agentem se částka nákupu přehraje spotřebiteli spolu s posledními čtyřmi číslicemi karty. Spotřebitel je požádán, aby potvrdil svůj nákup poskytnutím ústního podpisu, který je zaznamenán.

nakonec je spotřebiteli zaslán e-mail s informacemi o nákupu a připojeným zvukovým souborem jejich slovního podpisu.

náklady pro Merchantyedit

studie společnosti LexisNexis z roku 2016 uvedla, že podvody s chargebackem stojí obchodníky 2.40 $za každý ztracený 1$. Důvodem je ztráta produktu,bankovní pokuty, sankce a administrativní náklady. V roce 2018 studii nechal vypracovat Aite Group na starosti zpět náklady, uvedl, že USA CNP podvodu ztráty na rok 2017 byly 4 miliardy dolarů a odhaduje se, že do roku 2020 se zvýší na 6,4 miliardy dolarů.

Prevence MethodsEdit

šíření on-line platebních metod, včetně mobilních aplikací, a rostoucí sofistikovanost podvodného herci, včetně roboty, učinily úkol odhalování a prevenci poplatek zpět podvodům (CBF), zejména on-line CBF, složitější. Podle 2018 Gartner zprávu o on-line podvody, prodejci se stále více obracejí na stroj-učení založené (nebo AI) předcházení podvodům systému, aby se rychlé, efektivní riziková rozhodnutí.