Radar aide les entreprises à détecter et à bloquer les tentatives de fraude grâce à un modèle de machine learning qui exploite les données de millions d'entreprises à travers le monde. Radar est intégré à Stripe et ne nécessite aucune configuration supplémentaire.
Ne bloquez plus aucun client légitime
Les outils anti-fraude traditionnels n'ont pas été pensés pour les nouvelles entreprises en ligne, ce qui peut entraîner des taux d'acceptation inférieurs et donc une perte de revenus. Radar vous aide à distinguer les fraudeurs des clients légitimes et à appliquer la procédure 3D Secure dynamique aux paiements à haut risque.
Bénéficiez d'une protection adaptée à vos besoins
Notre infrastructure de machine learning nous permet d'affiner quotidiennement nos modèles, même lorsqu'ils sont personnalisés pour votre entreprise. Les algorithmes de Radar s'adaptent rapidement, aussi bien à l'évolution des pratiques frauduleuses qu'à l'activité de votre entreprise.
Alimenté par des centaines de milliards de sources de données
Stripe traite les paiements de millions d'entreprises dans 195 pays, quels que soient leur taille, leur secteur d’activité et leur modèle économique. Même si une carte est nouvelle pour vous, il y a 89 % de chances qu’elle ait déjà été utilisée dans le réseau Stripe.
La puissance des chiffres
Radar utilise les données de centaines de milliers d’entreprises du monde entier pour attribuer un score de risque à chaque paiement et bloquer automatiquement ceux qui présentent un risque élevé.
Un machine learning plus efficace grâce aux données de Stripe
Radar analyse chaque paiement à l’aide de milliers d’indicateurs issus du réseau Stripe, pour mieux détecter et empêcher la fraude, et ainsi préserver votre activité.
Plus précis que les intégrations tierces
Radar collecte des données à tous les niveaux de l'infrastructure financière (que ce soit en provenance de flux de paiement ou auprès des réseaux de cartes et des banques) pour évaluer le risque de fraude.
Données issues de partenaires financiers
Stripe dispose de partenariats avec Visa, Mastercard, American Express et les plus grandes banques, ce qui nous permet d’utiliser des données telles que les rapports TC40 ou SAFE, ainsi que les notifications de litiges, pour vous aider à identifier les paiements frauduleux avant qu'ils ne soient contestés.
Données issues d'informations de paiement
Radar étant entièrement intégré à Stripe, nos systèmes peuvent exploiter instantanément de précieuses données de paiement telles que les informations client, les adresses de livraison et de facturation et d’autres éléments permettant d'améliorer les performances du machine learning.
Données issues de flux de paiement
Les outils de gestion de flux de paiement de Stripe repèrent et intègrent automatiquement les comportements d'achats des clients de votre site Web ou application mobile afin de vous aider à détecter les paiements anormaux. Radar utilise ces indicateurs pour tracer le parcours complet de vos clients et vous permettre de prévoir efficacement la fraude.
Des indicateurs sophistiqués et hautement efficaces
L'objectif de Radar est d'aider les entreprises internationales à faire face à un risque toujours plus important de fraude en ligne. Nous adaptons en permanence nos algorithmes et travaillons à identifier les indicateurs les plus pertinents afin de générer des signaux qui vous permettent de détecter et de bloquer les tentatives de fraude avec précision.
Empreintes d’appareil
Combinez plusieurs indicateurs pour créer un profil d’appareil unique.
Analyse de l'historique
Identifiez des mécanismes récurrents au sein de plusieurs années de données d’historique.
Détection des proxys
Identifiez les usurpations d'adresses IP et l'utilisation de proxys.
Et bien plus encore
Radar évalue chaque transaction en combinant plusieurs indicateurs afin de déterminer si un paiement est frauduleux.
Tarification simple et transparente
Fonctionnalités de machine learning de Radar
Radar vous offre une protection contre la fraude basée sur des milliards de points de données issus du réseau Stripe.
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