Ob zaključku nakupa vsaka interakcija ustvarja signale. Podatki o trasnsakciji, vedenjski vzorci in vpogledi, povezani s posameznim trgovcem, lahko prispevajo k jasnejšemu razumevanju tveganja. Transaction Risk Management združuje te signale z uporabo umetne inteligence in strojnega učenja da oceni posamezno transakcijo in oblikuje priporočilo v realnem času.  

Pri večini transakcij je cilj preprost: odločitev sprejeti samodejno. Modeli umetne inteligence so zasnovani tako, da prepoznajo zaupanja vredne transakcije, ki se lahko izvedejo in transakcije z višjim tveganjem, ki jih je treba ustaviti. S tem pomagajo zmanjšati potrebo po ročnih pregledih, ki lahko povečajo operativno obremenitev in upočasnijo uporabniško izkušnjo. Možnost ročnega pregleda ostaja na voljo, kadar je potrebna dodatna presoja, vendar številne stranke uporabljajo odločanje na podlagi umetne inteligence za avtomatizacijo velike večine ocen tveganja.  

Ta pristop, ki ga temelji na UI, lahko deluje skupaj z nastavljivimi pravili, pragovi ocene tveganja in nadzornimi mehanizmi, ki jih določi stranka. Organizacije se lahko odločijo, da se primarno zanašajo na UI, dopolnjujejo odločitve z namenskimi pravili ali ustvarijo visoko prilagojene strategije obvladovanja tveganja, ki uravnotežijo avtomatizacijo, poslovne politike in pripravljenost za prevzemanje tveganj.Odločanje o tveganjih s pomočjo UI lahko podjetjem pomaga, da se neprekinjeno prilagajajo spreminjajočim se vzorcem goljufij in transakcijskem vedenju, medtem ko nastavljivi nabori pravil in pragovi zagotavljajo dodatno raven prilagajanja. To podjetjem omogoča, da izkoristijo prednosti odločanja na podlagi UI, medtem ko ohranijo popoln nadzor nad načinom uporabe politik tveganja pri različnih trgovcih, trgih in primerih uporabe.  

Izziv za mnoga podjetja ni le zaznavanje goljufij. Izziv je to doseči brez ustvarjanja nepotrebnih ovir za legitimne stranke.  

Učinkovit pristop k odločanju o tveganjih podjetjem pomaga prepoznati dejavnosti z večjim tveganjem in hkrati omogoča več zaupanja vrednih transakcij. Z rešitvijo Transaction Risk Management lahko podjetja zmanjšajo število lažno pozitivnih rezultatov, optimizirajo stopnje odobritev in zmanjšajo izgube zaradi goljufij ter opuščanje nakupov, hkrati pa izboljšajo izkušnjo ob zaključku nakupa. 

To je še posebej pomembno v okolju globalnih plačil, kjer se vedenje strank, plačilne preference in vzorci goljufij lahko bistveno razlikujejo med posameznimi trgi.Transaction Risk Management uporablja modele umetne inteligence, ki temeljijo na podatkih o transakcijah za posamezne trge, ter tako pomaga zagotoviti, da odločitve o tveganjih temeljijo na vedenju, trendih in vzorcih goljufij, ki so najpomembnejši za posamezno regijo.Z nenehnim učenjem na podlagi lokalnih transakcij se rešitev lahko prilagaja spreminjajočemu se vedenju strank in nastajajočim grožnjam ter hkrati zagotavlja natančnejše in učinkovitejše ocene tveganja.  

Za stranke, ki potrebujejo dodaten nadzor, so na voljo funkcionalnosti za upravljanje primerov, ki omogočajo usmerjanje izbranih transakcij v nadaljnjo preiskavo. Tako lahko ekipe prepoznavajo nove vzorce goljufij in sčasoma izpopolnjujejo svoje strategije odločanja.

Z drugimi besedami, odločanje o tveganjih podjetjem pomaga presečti splošna, statična pravila in preiti na inteligentnejši in bolj prilagodljivejši pristop, ki združuje modele umetne inteligence, prilagojene posameznim trgom, s prilagodljivimi kontrolnimi mehanizmi, ter tako zagotavlja učinkovitejšo zaščito, boljše rezultate pri odobritvah in boljšo uporabniško izkušnjo.   

Tveganje ni prisotno le na ravni transakcij. Podjetja potrebujejo tudi vpogled v vedenje trgovcev, izpostavljenost portfelja in nastajajoče vzorce, ki lahko kažejo na širša tveganja.  

Merchant Monitoring omogoča širši vpogled v tveganja, saj podjetjem pomaga prepoznati morebitne goljufive dejavnosti trgovcev in spremljati tveganja, povezana s trgovci, v celotnem portfelju. Z vpogledom v ocene tveganja trgovcev, vzorce goljufij in morebitne napade lahko podjetja težave odkrijejo prej ter zmanjšajo izpostavljenost tveganjem v celotnem portfelju trgovcev, ki jih podpirajo.  

Za pridobitelje plačil, preprodajalce in platforme, ki upravljajo raznolike portfelje, lahko ta širši vpogled pomaga poenostaviti odločitve pri vključevanju, podpreti stalno spremljanje in zagotoviti bogatejše vpoglede v tveganja. Skupaj te zmogljivosti ekipam pomagajo prepoznati goljufije, tveganja glede skladnosti in kazalnike pranja transakcij ter hkrati okrepiti zaščito na ravni portfelja.  

Transaction Risk Management in Merchant Monitoring skupaj pomagata podjetjem krepiti zaupanje na dveh pomembnih ravneh: na ravni posamezne transakcije in na ravni portfelja trgovca, ki stoji za njo.