Bewährte und leistungsfähige Technologie für maschinelles Lernen
Radar unterstützt die präzise Erkennung und Blockierung von Betrugsversuchen in verschiedenen Unternehmen mithilfe von Modellen für maschinelles Lernen, die mit Daten von Millionen von Unternehmen weltweit trainiert werden. Radar ist in Stripe integriert und kann ohne zusätzliche Einrichtung direkt genutzt werden.
Keine berechtigten Kunden/Kundinnen mehr blockieren
Traditionelle Ansätze der Betrugsprävention erfüllen nicht die Bedürfnisse fortschrittlicher Online-Unternehmen und können daher zu niedrigeren Akzeptanzraten und Umsatzeinbußen führen. Mit Radar können Sie Betrüger/innen mit höherer Genauigkeit von Kunden/Kundinnen unterscheiden und Dynamic 3D Secure für Zahlungen mit hohem Risiko einsetzen.
Schutz nach Ihren Bedürfnissen
Dank unserer Infrastruktur für maschinelles Lernen können wir täglich Tausende von Modellen trainieren – auch individuell für Ihr Unternehmen. Die Radar-Algorithmen passen sich rasch an wechselnde Betrugsmuster und an Ihr Geschäft an.
Trainiert mit mehreren Hundert Milliarden Datenpunkten
Stripe wickelt Zahlungen aus 195 Ländern für jede Branche und jedes Geschäftsmodell ab. Selbst bei einer Karte, die für Sie neu ist, besteht eine Wahrscheinlichkeit von 89 %, dass diese bereits im Stripe-Netzwerk verwendet wurde.
Stärke in Zahlen
Radar lernt von Millionen globaler Unternehmen, die jedes Jahr Milliarden von Zahlungen abwickeln. So kann das System jeder Transaktion einen Risikowert zuweisen und besonders riskante Zahlungen automatisch blockieren.
Bessere Ergebnisse des maschinellen Lernens mit den Daten aus dem gesamten Stripe-Netzwerk
Stripe Radar analysiert jede Zahlung anhand von mehreren Tausend Signalen aus dem gesamten Stripe-Netzwerk, um Betrugsversuche zu identifizieren und zu verhindern. Diese werden unterbunden, bevor Ihr Unternehmen dadurch geschädigt wird.
Höhere Präzision als mithilfe von Tools von einem Drittanbieter
Radar wertet das Betrugsrisiko anhand von Daten aus Ihrem Finanzsystem aus. Dafür werden Daten über den Bezahlvorgang, Informationen über Zahlungen und Informationen aus den Kartennetzen und Banken verwendet.
Daten von Finanzpartnern
Dank Partnerschaften mit Visa, Mastercard, American Express und führenden Banken kann Stripe Daten wie TC40s, SAFE-Berichte und frühzeitige Anfechtungsbenachrichtigungen nutzen, um betrügerische Zahlungen zu erkennen, noch bevor sie angefochten werden.
Daten aus Zahlungen
Radar ist vollständig in die übrigen Stripe-Dienste integriert. So können unsere Systeme direkt auf umfangreiche Zahlungsinformationen wie Kundendaten, Liefer- und Rechnungsadressen und andere Eigenschaften zugreifen, wodurch die Leistung des maschinellen Lernens verbessert wird.
Daten aus Bezahlvorgängen
Unsere Checkout-Tools erkennen ungewöhnliche Zahlungen automatisch, mithilfe bestimmter Verhaltensmuster von Käufern/Käuferinnen auf Ihrer Website und in Ihrer mobilen Anwendung. Anhand dieser Signale bildet Radar einen umfassenden Kundenpfad ab, der eine hervorragende Betrugsvorhersage ermöglicht.
Hochentwickelte Signale für maximale Effizienz
Radar wurde für Internet-Unternehmen entwickelt, die ständig neuen Betrugsrisiken ausgesetzt sind. Wir arbeiten laufend daran, unsere Algorithmen zu optimieren, die relevantesten Attribute zu bestimmen und wirksame Signalkombinationen zu generieren, um Betrugsversuche präzise zu erkennen und zu unterbinden.
Device Fingerprinting
Fassen Sie mehrere Signale zu einem Geräteprofil zusammen.
Historische Snapshots
Erkennen Sie wiederkehrende Muster in Daten der vergangenen Jahre.
Proxy-Erkennung
Erkennen Sie IP-Spoofing und Proxy-Nutzung.
Und vieles mehr
Radar bewertet das Betrugsrisiko jeder Zahlungstransaktion mithilfe von einer Kombination aus unterschiedlichen Signalen.
Einfache, transparente Konditionen
Maschinelles Lernen von Radar
Betrugsvorbeugung mithilfe von mehreren Milliarden Datenpunkten aus dem Stripe-Netzwerk.
0,40 kr
pro überprüfter Transaktion
Zuzüglich zu Zahlungsabwicklungsgebühren.
Gebührenfrei für Konten mit 2,4 % + 2 kr Standardpreis
Wir verwenden Cookies für Marketingzwecke und um Ihr Nutzererlebnis zu verbessern. Weitere Informationen finden Sie in unserer
Cookie-Richtlinie.