Delen via


Hoe aankoopbescherming werkt

In dit artikel wordt beschreven hoe Microsoft Dynamics 365 Fraud Protection-aankoopbescherming wordt gebruikt voor verschillende entiteiten, zoals klanten en banken.

In de volgende afbeelding worden een aantal mogelijkheden voor aankoopbescherming van Fraud Protection en API's (Application Programming Interfaces) belicht om u een beter inzicht te bieden in interacties van risicobeoordelingen.

Overzicht van de manier waarop aankoopbescherming werkt in Fraud Protection.

Hier vindt u een uitleg van de genummerde elementen in de afbeelding:

  • Apparaatvingerafdrukken (1): met de apparaatvingerafdrukfunctie kunt u essentiële apparaattelemetrie verzamelen tijdens online activiteiten. De gegevens omvatten hardwaregegevens, browsergegevens, geografische informatie en het IP-adres (internet protocol). Deze functie is gebaseerd op AI (kunstmatige intelligentie) en kan worden gebruikt als invoer voor het proces voor de beoordeling van fraude. Apparaatvingerafdrukken kunnen worden geïmplementeerd voor browser- en mobiele toepassingen. Een op Java gebaseerde web-SDK is beschikbaar, evenals iOS-, Android- en React Native-SDK's voor mobiele toepassingen.
  • Transactiepayload (2): de transactiepayload bevat transactiegerelateerde informatie die door clients aan Fraud Protection wordt doorgegeven. Deze gegevens worden vergeleken met gegevens die al beschikbaar zijn in het Fraud Protection-netwerk en het machine learning-model analyseert de gegevens voor koppeling.
  • Risicobeoordeling (3): het Machine Learning-model van Fraud Protection kan een score voor u retourneren voor bot- en risicoscores. De score adviseert u over de waarschijnlijkheid van frauderisico of de kans op mogelijke fraude die u wellicht wilt controleren of afwijzen.
  • Kennis over vertrouwen (versnelling van transactieacceptatie) (4): met deze functie profiteert u van hogere acceptatiepercentages door vertrouwde informatie met banken te delen.

Notitie

Redencodes kunnen worden gewijzigd op basis van verbeteringen in de Fraud Protection-service door Microsoft. Redencodes die aan een specifieke transactie zijn gekoppeld, kunnen ook worden gewijzigd op basis van aanvullende informatie die wordt verkregen en verwerkt door de Fraud Protection-service.

Vereiste API's en onderdelen

De volgende API's en onderdelen zijn vereist om gebruik te maken van de functies voor aankoopbescherming van Fraud Protection:

  • Apparaatvingerafdrukken (front-end)
  • Aankoop-API (back-end): deze API verzamelt gegevenskenmerken, waaronder transactiecontext. Deze gegevens worden vergeleken met gegevens in het fraudebeveiligingsnetwerk, waar machine learning zoekt naar koppelingen en overeenkomsten met bekende opkomende fraudepatronen.
  • API voor bankgebeurtenissen (back-end): deze API wordt gebruikt om Fraud Protection te informeren over de autorisatiebeslissing van de bank (bijvoorbeeld goedkeuring of afwijzing van de transactie). De API kan ook worden gebruikt om Fraud Protection te informeren over verwante gebeurtenissen, zoals problemen met de kaartverificatiewaarde (CVV) of 3D Secure (3DS).
  • API voor aankoopstatus (back-end): deze API wordt gebruikt om Fraud Protection te informeren over de definitieve beslissing van de klant over de transactie. Het is belangrijk dat Fraud Protection ervan in kennis wordt gesteld wanneer een transactie om welke reden dan ook wordt goedgekeurd of afgewezen. Op die manier kan het zich aanpassen en leren van de fraudepatronen van de klant.
  • Label-API (back-end): met deze API kunt u aanvullende informatie naar Fraud Protection sturen over transacties, rekening- of betaalmiddeldetails, terugstortingen, restituties en omkeringen. De label-API biedt de kennis voor modeltraining op basis van een set met fraudesignalen.

Hoe aankoopbescherming van Fraud Protection verbinding maakt met klanten

In de volgende afbeelding wordt getoond hoe aankoopbescherming in Fraud Protection doorgaans verbinding maakt met klanten. Er bijvoorbeeld aangegeven in welke fase van het proces een API-aanroep plaatsvindt, welke API wordt aangeroepen en welke Dynamics 365-onderdelen gegevens naar klanten retourneren.

Hoe aankoopbescherming van Fraud Protection doorgaans verbinding maakt met klanten.

Hier vindt u een uitleg van de genummerde elementen in de afbeelding:

  • Apparaatvingerafdrukken (1, front-end): apparaatvingerafdrukken op basis van browser en mobiele apparaten wordt ingesloten aan de front-endzijde. Deze functie werkt met Fraud Protection om niet-gerelateerde gebeurtenissen te volgen en aan elkaar koppelen in het fraudenetwerk om fraudepatronen te herkennen.

    De gegevens die worden verzameld, vormen niet alleen maar een statische lijst met kenmerken. Het zijn ook gegevens die dynamisch worden vastgelegd op basis van de evaluatie van specifieke combinaties van kenmerken, zoals van browser, systeem, netwerk en geolocatiekenmerken. Wanneer eigenschappen en kenmerken van een apparaat worden verzameld, gebruikt de apparaatvingerafdrukservice machine learning om het apparaat te identificeren. De apparaatvingerafdrukfunctie wordt uitgevoerd op Azure en biedt voordelen van bewezen cloud-schaalbaarheid, betrouwbaarheid en beveiliging op bedrijfsniveau.  

  • Aankoop-API (2, back-end): de aankoop-API verzamelt met name gegevenskenmerken. Hieronder volgen een aantal voorbeelden:

    • Transactiecontext (zoals het ordertype en het door de order geïnitieerde kanaal)
    • Transactietijd (zoals de lokale tijd van de klant)
    • Gebruikersgegevens (zoals de rekening-id, het e-mailadres, het land of de regio en de aanmaakdatum)
    • Informatie over betaalmiddelen (zoals de betaalmiddel-id, de betalingswijze, het bankidentificatienummer (BIN) en het factuuradres)
    • Productgegevens (zoals het producttype, de voorraadeenheid (SKU), naam, prijs en hoeveelheid)
    • Apparaatgegevens (zoals het IP-adres en de apparaatcontext-id)
    • Enige aanvullende gegevens

    Aan de hand van deze informatie kunt u bepalen welk beleid of regels worden uitgevoerd en aan u worden geretourneerd in de risicoscore. Het is belangrijk voor de Machine Learning-modellen die van invloed zijn op de kwaliteit van de score.

  • API voor bankgebeurtenissen (3, back-end): de API voor bankgebeurtenissen is een back-endintegratie. Hiermee worden bijbehorende feedbackgegevens verzameld om Fraud Protection bij te werken met de definitieve status van een transactie.

  • API voor aankoopstatus (4, back-end): de API voor de aankoopstatus is een back-endintegratie. Hiermee worden bijbehorende feedbackgegevens verzameld om Fraud Protection bij te werken met de definitieve status van een transactie.

  • Label-API (5, back-end): de label-API is een back-endintegratie. Hiermee worden bijbehorende feedbackgegevens verzameld om Fraud Protection bij te werken met de definitieve status van een transactie.

Aanvullende bronnen

Overzicht van aankoopbescherming

Inkoopbeveiligingsservice instellen