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Combate el fraude con la eficacia de la red de Stripe

Modelo de machine learning que realmente funciona

Radar detecta y bloquea el fraude mediante el uso del machine learning, que aprende de los datos de millones de empresas de todo el mundo.

No más bloqueo de clientes legítimos

Los antiguos métodos de lucha contra el fraude no estaban diseñados para las empresas en línea actuales y pueden acabar reduciendo tus tasas de aceptación y hacerte perder ingresos. Radar te ayuda a distinguir a los estafadores de los clientes legítimos y a aplicar sistemas de autenticación, como 3D Secure, de forma dinámica a los pagos de alto riesgo.

Protección que se adapta a tus necesidades

Nuestra infraestructura con machine learning nos permite actualizar a diario la eficacia de los modelos, incluidos los personalizados para tu empresa. Los algoritmos de Radar se adaptan rápidamente a los patrones cambiantes de fraude y a las características únicas de tu empresa.

Sin integraciones adicionales

Radar está integrado en Stripe, por lo que puedes empezar a usarlo desde el primer día sin necesidad de código. Además, se integra fácilmente a nuestros otros productos, como Checkout, para que puedas acceder a toda la plataforma de Stripe y aprovechar todos sus beneficios.

Radar

Entrenado con cientos de miles de millones de datos

Stripe procesa pagos de 197 países para empresas de todos los sectores, tamaños y modelos de negocio. Incluso en el caso de que tu empresa tenga que procesar una tarjeta nueva, hay un 91 % de probabilidades de que ya haya pasado por la red de Stripe.

La fuerza está en los números

Al aprender de millones de empresas mundiales que procesan miles de millones de pagos todos los años, Radar puede asignar una puntuación de riesgo a cada uno de los pagos y bloquear automáticamente aquellos de alto riesgo.

Mejores resultados de machine learning con datos de toda la red de Stripe

Radar analiza cada pago utilizando miles de señales que proceden de toda la red de Stripe para detectar y prevenir el fraude, incluso antes de que pueda afectar a tu negocio.

Más preciso que las herramientas de terceros

Radar evalúa el riesgo de fraude a partir de los datos que recibe de todos los estratos del sistema financiero, al integrar datos de los flujos del proceso de compra, información detallada de los pagos e información de las redes de tarjetas y los bancos.

Datos de los socios financieros

La colaboración de Stripe con Visa, Mastercard, American Express y los principales bancos nos permite utilizar datos como los informes TC40 y SAFE, y las notificaciones anticipadas de disputas para identificar fácilmente los cargos fraudulentos antes de que se disputen.

Datos de los pagos

Radar está plenamente integrado con el resto de Stripe, por lo que nuestros sistemas pueden utilizar al instante gran cantidad de información sobre los pagos (como datos de los clientes, direcciones de entrega y facturación, junto con otras propiedades), lo que aumenta el rendimiento del machine learning.

Datos de flujos de procesos de compra

Las herramientas del proceso de finalización compra de Stripe incorporan de forma automática determinados patrones de los compradores que usan tu sitio web y aplicación móvil para ayudar en la detección de pagos anómalos. Con esta información, Radar puede generar una trayectoria completa de los clientes, lo que ayuda a predecir el fraude con mayor precisión.

Señales sofisticadas ideadas para una máxima eficacia

Radar está diseñado para empresas internacionales que operan a través de Internet y se enfrentan a amenazas de fraude en constante cambio; asimismo, adapta nuestros algoritmos continuamente, comprueba qué atributos son los más pertinentes y genera señales compuestas para ayudar a identificar el fraude con precisión y bloquearlo.

Huellas digitales de los dispositivos

Asocia varias señales a un mismo perfil de dispositivo.

Análisis histórico

Detecta tendencias recurrentes en datos históricos de años.

Detección de proxy

Detecta la suplantación de IP y el uso de servidores proxy.

Impacto acumulativo

Radar evalúa cada transacción combinando múltiples señales para ayudar a determinar si un pago es fraudulento.

Protección antifraude más inteligente con machine learning

Los sistemas eficaces deben identificar el fraude sin bloquear los pagos legítimos. Lee nuestro manual básico para saber cómo se obtienen modelos predictivos de fraude a partir de grandes conjuntos de datos mediante el uso de machine learning.

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Recursos sobre productos

Un manual básico sobre el uso de machine learning para la detección del fraude

Radar for Fraud Teams

Herramientas avanzadas para ayudar a los profesionales que luchan contra el fraude

Revisiones optimizadas

Obtén los datos más pertinentes para aumentar la eficacia y precisión de las revisiones manuales.

Conocimientos sólidos

Consulta análisis detallados sobre actividad fraudulenta y tasas de disputas.

Reglas personalizadas

Establece reglas precisas para marcar, bloquear o aplicar 3D Secure a determinadas transacciones en forma dinámica.

Listas de permitidos y bloqueos

Sincroniza las listas actuales de usuarios bloqueados o de confianza.

Un modelo de fraude unificado

Usa Stripe Data Pipeline para consolidar tus propios datos de fraude con los de Radar en tu almacén de datos.

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Radar está integrado en Stripe

Aprovecha las avanzadas herramientas de machine learning en tu lucha contra el fraude: Radar está disponible para todas las cuentas de Stripe.

3D Secure 2

Implementar un proceso de autenticación adicional puede ayudarte a diferenciar a un cliente legítimo de un estafador. En esta guía te contamos cómo la nueva versión de 3D Secure te ayuda a reducir el fraude sin afectar la experiencia del cliente.

Máxima transparencia de precios

Precios integrados por transacción sin comisiones ocultas.

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