05 Giu Il machine learning contro i pagamenti abbandonati
Secondo l’analisi condotta da Payplug, il 10% dei pagamenti abbandonati negli ecommerce è causato da errori di autenticazione. Questi errori possono essere attribuiti a vari fattori come problemi di connessione, telefono spento o variazione del numero di cellulare. Nonostante gli utenti siano interessati ai prodotti o servizi, la necessità di effettuare una doppia autenticazione durante il processo di pagamento può portarli a interrompere l’acquisto.
La situazione dei pagamenti con autenticazione forte
L’introduzione della normativa PSD2, e dei sistemi di autenticazione forte, ha aumentato la sicurezza degli utenti e dei venditori contro le frodi, ma ha anche avuto un impatto negativo sull’esperienza dell’utente, aggiungendo un passaggio aggiuntivo nel processo di acquisto che può influire negativamente sulle entrate dei venditori. Una soluzione per massimizzare la sicurezza dei pagamenti online e il tasso di conversione è l’utilizzo di tecnologie di machine learning per analizzare in tempo reale il rischio associato a ciascun utente e determinare quando sia necessaria l’autenticazione forte e quando è possibile effettuare un “pagamento rapido”. Secondo i dati di Payplug, i venditori che utilizzano la tecnologia Smart 3D Secure basata sull’intelligenza artificiale raggiungono un tasso di accettazione del 96%, con un guadagno del 6% in più rispetto a quelli che utilizzano una strategia “full 3DS” che richiede un’autenticazione forte per ogni transazione, senza avere impatti significativi sul tasso di frode.
Mirella Bengio, Country Manager Italia di Payplug, sottolinea l’importanza del machine learning per la sicurezza dei pagamenti online e afferma che, sebbene la normativa PSD2 sia efficace nella garanzia della sicurezza, è necessario semplificare l’esperienza di autenticazione per i consumatori. Nel frattempo, è fondamentale che le aziende e i venditori adottino sistemi di pagamento in grado di gestire in modo autonomo le transazioni, rendendo più fluidi i processi di verifica legati alla PSD2. L’intelligenza artificiale diventa quindi un prezioso alleato per gestire in autonomia i vari passaggi di identificazione, rischio e autenticazione, garantendo risultati migliori e privi di attrito.
Come funziona la tecnologia Smart 3D Secure di Payplug
La tecnologia Smart 3D Secure di Payplug, basata sul machine learning, consente di gestire in modo ottimale la sicurezza nell’ecommerce, automatizzando i protocolli di autenticazione che altrimenti rallenterebbero l’esperienza del cliente. Grazie al machine learning, Smart 3D Secure valuta in tempo reale il rischio associato a ogni transazione e decide se richiedere un’autenticazione forte o consentire un pagamento senza attrito. In altre parole, la raccomandazione di autenticazione viene comunicata dinamicamente, richiedendola solo quando sussiste il sospetto di frode.
Smart 3D Secure di Payplug può anche aiutare a prevenire il chargeback, altra possibile forma di frode nel commercio elettronico. Questo sistema indirizza l’autenticazione (con autenticazione 3DS o senza attrito) in base al livello di affidabilità del profilo dell’acquirente e blocca le transazioni potenzialmente pericolose o fraudolente. In questo modo, la tecnologia di Payplug contribuisce a ridurre i numeri di chargeback e le relative controversie, così come i casi segnalati di frode online, poiché una transazione autenticata tramite 3DS non può essere oggetto di chargeback con un codice di frode.
