G - Physics – 07 – F
Patent
G - Physics
07
F
G07F 7/02 (2006.01) G06Q 40/00 (2006.01)
Patent
CA 2390705
A method and system is disclosed for detecting fraud (100) in non-personal transactions. The method and system comprise transmitting the purchaser's data, includes a ship-to address for the transaction, to a fraud-detection system (100); processing the purchaser's data to determine whether the transaction is potentially fraudulent (102, 104, 106); and returning the relative risks of fraudulent activity associated with the transaction. The method and system may include any of the following additional steps: checking to determine whether the purchaser's ship-to address (122) exists, checking the purchaser's ship-to address against a historical database to determine whether a prior history of fraud (172) exists, checking the purchaser's ship- to address against an historical database to determine whether a pattern of fraudulent activity (126) exists for the ship-to address; and checking the purchaser's ship-to adress against a modeling engine (128) to determine whether elements exist in the demographic data which correlate with fraudulent trends. In addition, a score (130) may be calculated based at least in part upon the likelihood that the transaction is fraudulent.
L'invention concerne un procédé et un système de détection des fraudes (100) dans des transactions non personnelles. Le procédé et le système consistent à transmettre les données de l'acheteur, comprenant une adresse d'expédition, à un système de détection des fraudes (100); à traiter les données de l'acheteur afin de déterminer si la transaction est potentiellement frauduleuse (102, 104, 106); et à renvoyer les risques relatifs d'activité frauduleuse associés à la transaction. Le procédé et le système peuvent comprendre les étapes suivantes consistant à : vérifier si l'adresse d'expédition de l'acheteur (122) existe, vérifier l'adresse d'expédition de l'acheteur dans une base de données chronologique pour déterminer s'il existe un antécédent de fraude (172); vérifier l'adresse d'expédition de l'acheteur dans une base de données chronologique pour déterminer s'il existe un schéma d'activité frauduleuse (126) pour l'adresse d'expédition donnée; et vérifier l'adresse d'expédition de l'acheteur dans un moteur de modélisation (128) pour déterminer s'il existe des éléments dans les données démographiques qui sont en corrélation avec des tendances à la fraude. De plus, un indice (130) peut être calculé sur la base, au moins en partie, de la probabilité que la transaction soit frauduleuse.
Candella George J.
Nohavec Irene H.
Scruggs Michael L.
Candella George J.
Fraud-Check.com Inc.
Marks & Clerk
Nohavec Irene H.
Scruggs Michael L.
LandOfFree
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