Lumagpas na ang Modernong Pandaraya sa Lumang Modelo ng Desisyon

Ang pananaliksik mula sa UK Cryptoasset Business Council ay tinatayang humadlang o nag-antala ang mga bangko sa UK ng humigit‑kumulang 40% ng mga bayad patungo sa mga crypto exchange. Isang exchange lamang ang nakapansin ng halos £1 bilyon sa mga tinanggihang transaksyon sa nakaraang taon.

Ang mga restriksyon na ito ay ipinataw kahit sa mga negosyong rehistrado sa FCA, at sa maraming kaso, sinusubukan lamang ng mga customer na ilipat ang kanilang sariling pera. 

At iilan ang dahilan upang isipin na ang lehitimong mataas‑risk na mga bayad ay hinaharangan nang ganito ka-agresibo lamang sa UK. Ang UK ang lugar kung saan nasusukat ang lawak ng problemang ito.

Ang mga depensa na karaniwang ginagamit ng karamihan sa mga negosyo ay inaasahang ang kalaban ay kumikilos sa bilis ng huling pagbabago ng patakaran. Hindi na ito totoo nang maging mura ang mga AI tool: pag natapos na ng pangkat ng pandaraya ang pagsulat ng patakaran para sa pattern na nakita nila noong nakaraang linggo, libu‑libong beses na itong nagamit ng umaatake at lumipat na sa isang bersyon na hindi matukoy ng patakaran.

Gayunpaman, nananatiling halos pareho ang karaniwang tugon: magdagdag ng isa pang tseke, higpitan ang isa pang patakaran, o harangin ang anumang mukhang hindi tiyak. Nahuhuli ng pamamaraang ito ang ilang pandaraya. Ngunit itinataboy din nito ang mga customer na handang magbayad, at kasama nila ang kanilang kita.

Mas Mabilis Magbago ang mga Ataker Kaysa Maisulat Muli ang mga Patakaran

Pinakamabisa ang mga patakaran kapag ang kahina-hinalang pag-uugali ay nauulit sa isang madaling makilalang paraan. Kapag naging malinaw na ang isang pattern sa datos ng pandaraya o chargeback, maaaring bumuo ng patakaran upang i-flag ang mga katulad na transaksyon sa hinaharap.

Ang AI ay nagpapahirap nang husto sa paghabol sa siklo ng tugon na iyon. Ang European Banking Authority nagbabala noong Disyembre 2025 na gumagamit na ang mga kriminal ng AI upang i-automate ang ilang bahagi ng krimen sa pananalapi at iwasan ang pagtuklas. Maaaring subukan ng mga ataker ang mas maraming varayt sa mas kaunting manu-manong trabaho at magpalit ng taktika kaagad kapag tumigil ang isang paraan.

Para sa isang negosyo na humahawak ng mataas‑risk na mga bayad, nagiging problema ito sa punto ng pagbili. Maaaring lumitaw ang parehong signal sa parehong pandaraya at lehitimong mga transaksyon, at hindi kayang tukuyin ng isang patakaran kung alin ang tinitingnan nito.Patuloy kong iniisip ang isang paghahambing: kung ang kabilang panig ay lumipat na sa mga robot na may laser gun, ang paghingi ng mas mabilis na kabayo at mas makapal na baluti ay magpapatibay lamang ng depensa na ginawa para sa lipas na labanan.

Nasusukat ang Pandaraya, Hindi Nasusukat ang Kita na Tinanggihan

Kapag hindi matukoy ng isang patakaran ang pagkakaiba ng pandaraya at lehitimong mga transaksyon, karaniwang mas ligtas na opsyon para sa negosyo ang pagtanggi.

Kung aprubahan ang maling transaksyon, maaaring lumitaw ang pagkawala bilang chargeback. Kung tanggihan naman ang isang mabuting customer, mas mahirap makita ang pagkawala dahil hindi na nagaganap ang transaksyon.

Ang presyon na magtanggihan ay tumaas lamang sa ilalim ng pinakabagong mga patakaran para sa Visa’s Acquirer Monitoring Program (VAMP). Simula Abril 1, 2026, ang labis na threshold ng merchant ay bumaba mula 2.2% hanggang 1.5% para sa naiulat na pandaraya at mga pagtatalo laban sa mga settled na transaksyon.

Ang problema ay nakikita lamang ng VAMP ang mga na‑settle. Ang isang pandaraya na na‑aprubahan ay maaaring makasira sa ratio ng merchant kalaunan, habang ang lehitimong customer na tinanggihan sa checkout ay ganap na nawawala sa sukatan.

Sa huli, nagbibigay ito sa mga pangkat ng pandaraya ng matibay na dahilan upang maging mas konserbatibo. Kapag naging mas mahigpit sila, mas madali nilang mapanatiling labas ang mga kahina-hinalang transaksyon mula sa settled volume na sinusukat ng VAMP.

Ang paradoks ng VAMP ay nararamdaman pa rin ng mga merchant ang gastos sa magkabilang panig ng desisyon. Ang hindi natukoy na pandaraya ay maaaring magdulot ng exposure sa chargeback, habang ang maling pagtanggi ay nagpuputol ng lehitimong kita bago pa man ito makarating sa negosyo.

Ang mga Regulador ay Lumalayo na sa Pangkalahatang Kontrol sa Panganib

Sa loob ng maraming taon, itinuturing na pinakamaligtas na tugon sa krimen sa pananalapi ang mas maraming hadlang. Gayunpaman, ang Financial Action Task Force (FATF), ang pandaigdigang tagapagtakda ng pamantayan, ay nagsasabi na ngayon sa mga kumpanya at tagapamahala na maging mas tiyak sa panganib na kanilang pinamamahalaan.

No Pebrero 2025, ang FATF pinalitan ang “commensurate” ng “proportionate” sa lahat ng kanyang mga pamantayan batay sa panganib. Ayon sa sariling depinisyon ng FATF, ang isang proportionate na hakbang ay dapat tumugma sa natukoy na antas ng panganib at epektibong mapagaan ito. Ang mga kaso na mababa ang panganib ay dapat ding maging karapat-dapat sa pinasimpleng mga hakbang.

Ang pinakabagong patnubay nito itinulak pa lalo ang parehong ideya sa pamamagitan ng pagbabala laban sa de-risking na nagpuputol sa mga customer sa halip na tasahin ang panganib na nasa harapan nila.

Ang paggawa ng pagkakaibang iyon bago magdagdag ng isa pang tseke ay kung saan nahihirapan ang karamihan sa mga sistema. Isang magandang paraan upang gawin ito ay ang passive intent scoring, dahil nagbibigay ito sa mga kumpanya ng higit na konteksto bago nila pagpasiyahan kung kailangan nga ba ng isa pang tseke.

Ang mga behavioral at contextual na signal ay sinusuri sa background, kaya ang mababang‑risk na aktibidad ay maaaring dumaan nang may mas kaunting hadlang at ang tunay na kahina‑halang na mga bayad ay masusing sinusuri.

Kailangan ng Mga Desisyon sa Pandaraya ng Konteksto, Hindi ng Higit pang Pagpapatunay

Kung ang malawak na restriksyon ay pamalit kapag hindi malinaw ang panganib, ang tunay na isyu ay kung paano magkakaroon ng sapat na kumpiyansa ang isang negosyo upang gumawa ng mas tiyak na desisyon.

Mananatili ang KYC para sa pagsunod, at ang pagkumpirma kung sino ang customer ay naglutas ng bahagi ng tanong sa pandaraya. Ang natitira ay nakasalalay sa konteksto na hindi nakikita ng identity check. Ang isang beripikadong customer na gumagawa ng hindi pangkaraniwang bayad ay magiging problema lamang kung ito ay hindi pangkaraniwan para sa customer na iyon, at walang paraan ang identity check upang malaman kung ano ang normal para sa kanila.

Ang kapaki-pakinabang na impormasyon ay nagmumula sa kung paano nagkakasundo ang mga signal na iyon sa real time.

Ang isang bayad na tila hindi pangkaraniwan batay lamang sa halaga ay maaaring magkaroon ng ganap na kahulugan kapag isinasaalang-alang mo ang kasaysayan ng customer, device, oras, at sunod-sunod na aksyon. Ang isa pa ay maaaring mukhang ordinaryo sa bawat sukatan ngunit nagiging kahina-hinala lamang kapag pinagsama-sama ang mga bahaging iyon.

Ang behavioral machine learning ay gumagawa na ng pagtatasa na iyon habang nangyayari ang transaksyon, na nagbibigay sa merchant ng mas malinaw na batayan para sa desisyon.

Dito rin nagkukulang ang AI na ikinakabit sa isang rules engine. Kung ang mga nakatakdang threshold pa rin ang gumagawa ng huling desisyon, ang AI ay nagbibigay lamang ng karagdagang impormasyon sa parehong lumang proseso ng pagdedesisyon. Maaaring patuloy na baguhin ng mga attacker ang kanilang pag-uugali, habang ang mga patakaran sa ilalim ay nakadepende pa rin sa mga pattern na alam na ng negosyo kung paano i-flag.

Ang Mas Maraming Pag-decline ay Hindi Nagsusulusyunan ang Pinag-ugat na Problema

Ang mga sistemang agresibong nagde-decline ay mukhang mas ligtas sa papel dahil ang mga maling decline ay walang bakas sa mga ulat ng pandaraya. Ang butas na iyon ay humubog na sa ekonomiya ng pagbabayad nang masyadong matagal.

Dapat tasahin ng mga merchant ang mga risk engine batay sa kabuuang ekonomikong ani, na binabalanse ang aprubadong margin laban sa pagkalugi dulot ng pandaraya at sa tinanggihang halaga ng buhay ng customer.

Higit sa lahat, dapat hamunin ng mga payment platform ang kasalukuyang kalagayan ng mga vendor. Hindi dapat impluwensiyahan ng mga provider ang mga desisyon sa pag-apruba habang iniiwan ang mga merchant na sumalo sa 100% ng panganib ng chargeback. Ang tunay na mga estratehikong kasosyo ay sumusuporta sa kanilang pagdedesisyon gamit ang totoong balanse sa kanilang sheet, na inaasume ang ganap na paglilipat ng pinansyal na pananagutan at naggagarantiya ng mga rate ng pag-apruba.