לעצור את ההונאה,
לא את הלקוח

Real-time Scoring

החלטה בתוך חלון האישור של העסקה.

• Latency sub-100ms P95
• Feature store בזמן אמת
• Approve / review / decline
• Fallback דטרמיניסטי

Device & Behavioral

מי מאחורי העסקה - לא רק מה בעסקה.

• Device fingerprinting
• Behavioral biometrics
• Bot / emulator detection
• Account Takeover (ATO) signals

Velocity & Rules

כללים מהירים מעל מודל ML.

• Velocity checks (כרטיס/מכשיר/IP)
• Rule engine ל-policy מפורש
• Hybrid: rules + GBM
• Shadow mode לפני אכיפה

Graph & Fraud Rings

הונאה מאורגנת פועלת ברשת.

• זיהוי fraud rings
• שיוך זהויות משותפות
• Shared-device / shared-card
• ויזואליזציה ל-analyst

Chargeback Feedback Loop

כל chargeback הוא label למודל הבא.

• Ingestion של chargeback / dispute
• Relabeling אוטומטי
• Retraining מבוקר
• מעקב אחר fraud-rate לאורך זמן

SCA / Step-up

אימות מוגבר רק כשצריך - לא לכולם.

• Risk-based SCA (PSD2 TRA)
• Step-up דינמי
• Exemption management
• הפחתת חיכוך ל-low-risk

PCI-DSS + Card Schemes

עמידה ב-PCI-DSS לנתוני כרטיס, וכללי Visa/Mastercard (VAMP / fraud monitoring programs).

PSD2 SCA / TRA

Strong Customer Authentication ו-Transaction Risk Analysis exemptions לפי PSD2 RTS - איזון בין ביטחון ל-conversion.

בנק ישראל + פרטיות

הוראות בנק ישראל לאבטחת אמצעי תשלום, ניהול סיכון מודל, ושמירת נתונים לפי חוק הגנת הפרטיות.

היברידי מוריד false-positive

מה התעשייה מדווחת: מעבר מ-rule-based להיברידי (behavioral + GBM) מצמצם false-positive ב-30-50% תוך שמירה על recall (Bain payments tech 2024).

איפה אנחנו נכנסים: שכבת ML מעל מנוע הכללים - עם shadow mode לפני שמפעילים אכיפה בייצור.

Latency היא דרישת מוצר

מה התעשייה מדווחת: החלטת אנטי-פרוד חייבת להיכנס בתוך חלון האישור של הכרטיס (sub-100ms) כדי לא לפגוע ב-checkout.

איפה אנחנו נכנסים: תכנון feature store ו-serving שעומדים ב-P95 sub-100ms תחת עומס אמיתי.

Feedback loop הוא ההבדל

מה התעשייה מדווחת: מודל בלי לולאת chargeback מתיישן מהר כשדפוסי ההונאה משתנים.

איפה אנחנו נכנסים: חיבור chargeback/dispute חזרה ל-labeling ו-retraining מבוקר.