Preautoryzacja w Shopify Payments – AI zwiększa skuteczność płatności o 0,26% i ogranicza chargebacki o 20%

W handlu internetowym nawet niewielka poprawa wskaźników procentowych może przełożyć się na znaczące korzyści finansowe. Wdrożenie protokołu 3D Secure (3DS) w Shopify Payments, który zapewnia dodatkową warstwę ochrony przed oszustwami, przyniosło sprzedawcom wymierne korzyści.

W styczniu 2025 roku Shopify przeprowadziło eksperyment, wdrażając model preautoryzacji, który inteligentnie określa, kiedy uruchomić 3DS podczas próby dokonania płatności. Model ten zwiększył skuteczność płatności o 26 punktów bazowych, a jednocześnie ograniczył o 20% liczbę obciążeń zwrotnych uznanych przez wystawców kart za związane z oszustwami (z 41 do 33 punktów bazowych). Aby lepiej zobrazować skalę korzyści: gdyby model działał już w 2024 roku, te dwa usprawnienia pozwoliłyby wygenerować dodatkowe 1,884 mld zł rocznego wolumenu płatności brutto, a jednocześnie zaoszczędzić sprzedawcom 248 mln zł na kosztach związanych z obciążeniami zwrotnymi. Na podstawie tych wyników wdrożyliśmy to rozwiązanie u wszystkich sprzedawców korzystających z Shopify Payments.

Wyniki te podważają powszechne w branży przekonanie, że środki bezpieczeństwa nieuchronnie utrudniają proces zakupowy i obniżają konwersję. Przyjrzyjmy się, jak wdrożenie 3DS w Shopify Payments pozwala połączyć lepszą ochronę z wyższym wskaźnikiem akceptacji płatności, a tym samym zwiększać przychody sprzedawców. Zamiast polegać na sztywnych regułach, takich jak odrzucanie transakcji, które nie przechodzą weryfikacji adresu (AVS), rozwiązanie to wykorzystuje inteligentniejsze metody zapobiegania oszustwom.

Nowe spojrzenie na wyzwanie optymalizacji płatności

Podczas gdy branża płatnicza tradycyjnie traktowała kompromis między bezpieczeństwem a konwersją jako coś nieuniknionego, Shopify Payments przyjęło inne podejście. Większość operatorów płatności stawia sprzedawców przed wyborem: albo akceptować więcej transakcji i ryzykować oszustwa, albo stosować rygorystyczne zabezpieczenia i obserwować, jak uczciwi klienci rezygnują z zakupów. To napięcie bezpośrednio wpływa na przychody:

• fałszywe odrzucenia wynikające ze sztywnych reguł, takich jak odrzucanie transakcji, które nie przechodzą weryfikacji AVS, kosztują sprzedawców więcej niż rzeczywiste oszustwa. Szacuje się, że rocznie sprzedawcy tracą1 1,772 bln zł z powodu błędnego odrzucania prawidłowych transakcji.
• obciążenia zwrotne nie tylko oznaczają utratę sprzedaży, ale również generują dodatkowe koszty. Na każdą złotówkę utraconą w wyniku oszustwa firmy ponoszą zwykle łącznie około 18 zł kosztów, obejmujących opłaty, wydatki operacyjne i potencjalne kary. Te dodatkowe koszty po cichu uszczuplają marże. Biorąc to pod uwagę, optymalizacja polegająca na stosowaniu 3DS przy transakcjach wysokiego ryzyka pozwala sprzedawcom zaoszczędzić 1,092 mld zł rzeczywistych kosztów2.
• rezygnacje klientów spowodowane nadmiernie skomplikowanym uwierzytelnianiem oznaczają natychmiastową utratę przychodów i mogą obniżać wartość klienta w dłuższej perspektywie. Badania wykazały, że 18% przypadków porzucenia koszyka wynika ze zbyt skomplikowanego procesu finalizacji zakupu3.

Shopify Payments przełamuje ten schemat i pozwala ograniczyć konieczność wyboru między bezpieczeństwem a konwersją. Dzięki intensywnym badaniom, testom i optymalizacji w rozbudowanym ekosystemie sprzedawców opracowaliśmy model uczenia maszynowego, który wykorzystuje 3DS do uwierzytelniania transakcji wysokiego ryzyka, jednocześnie poprawiając dwa wskaźniki kluczowe dla przychodów sprzedawców: skuteczność płatności i ograniczanie obciążeń zwrotnych klasyfikowanych przez wystawców kart jako związane z oszustwami.

Nieustanne innowacje Shopify Payments w dziedzinie inteligencji antyfraudowej

Choć 3D Secure to standardowy w branży protokół uwierzytelniania, który w wielu regionach staje się wymogiem, Shopify Payments opracowało wdrożenie przewyższające typowe rozwiązania. 3DS łączy się z modelami uczenia maszynowego Shopify, wytrenowanymi na milionach sprzedawców i miliardach transakcji, które analizują całą ścieżkę zakupową: od wejścia na stronę, przez przeglądanie, dodanie do koszyka, aż po finalizację zakupu.

Gdy klient dokonuje zakupu online z włączonym 3DS w Shopify Payments:

1. Klient wprowadza dane swojej karty na stronie finalizacji zakupu sprzedawcy.
2. Model uczenia maszynowego Shopify Payments ocenia transakcję.
3. Nasz system inteligentnie kieruje transakcje wysokiego ryzyka przez 3DS.
4. Wystawca karty ocenia poziom ryzyka za pomocą własnych algorytmów, wzbogaconych o dane Shopify.
5. Na podstawie tej oceny wystawca albo:

• zatwierdza transakcję bez dodatkowej weryfikacji (przepływ bez tarć)
• żąda dodatkowego uwierzytelnienia od posiadacza karty (przepływ z wyzwaniem)

System ten zachowuje konwersję dla transakcji niskiego ryzyka, optymalizując równowagę między ochroną a konwersją.

Wyniki: wzrost skuteczności płatności o 26 punktów bazowych

Zwiększyliśmy skuteczność płatności o 26 punktów bazowych, co przełożyło się na dodatkowe 1,884 mld zł ze sprzedaży, którą sprzedawcy w przeciwnym razie utraciliby z powodu odrzuconych transakcji. Jak to osiągnęliśmy? Połączenie uczenia maszynowego z protokołem 3DS dostarcza wystawcom kart sygnałów, które pomagają im zatwierdzać prawidłowe transakcje, a jednocześnie zapewniają skuteczną ochronę przed oszustwami.

Dzięki temu sprzedawcy odzyskali 1,884 mld zł ze sprzedaży, która w przeciwnym razie zostałaby utracona z powodu odrzuconych transakcji. A to dopiero początek – w dłuższej perspektywie takie usprawnienia mogą przynieść sprzedawcom korzyści liczone w miliardach. Co ważne, nie wymaga to zmiany żadnych ustawień ochrony przed oszustwami.

Wyznaczanie nowych standardów: 20% mniej obciążeń zwrotnych

Jednocześnie nasze rozwiązanie, wyróżniające się na tle branży, pozwoliło ograniczyć liczbę obciążeń zwrotnych o 8 punktów bazowych wśród sprzedawców korzystających z Shopify Payments z zoptymalizowanym 3DS. Oznacza to około 248 mln zł rocznych oszczędności, czyli łącznie 1,092 mld zł rzeczywistych kosztów, których można uniknąć dzięki uwzględnieniu:

• bezpośredniej ochrony przychodów – każde obciążenie zwrotne, któremu uda się zapobiec, pozwala zachować przychód ze sprzedaży i uniknąć dodatkowych kosztów;
• uniknięcia opłat – każde obciążenie zwrotne wiąże się zwykle z opłatą w wysokości od 60 do 400 zł, niezależnie od wartości transakcji;
• większej efektywności operacyjnej – mniej sporów oznacza mniej czasu poświęcanego przez pracowników na obsługę obciążeń zwrotnych;
• zapobiegania karom – utrzymywanie niskiego wskaźnika obciążeń zwrotnych pomaga sprzedawcom uniknąć kosztownych programów monitorowania organizacji płatniczych i podwyższonych opłat.

Mniejsza liczba obciążeń zwrotnych bezpośrednio chroni marże, ponieważ ogranicza zarówno utratę przychodów, jak i koszty związane z obsługą sporów i zapobieganiem oszustwom. To korzyść, którą Shopify Payments zapewnia dzięki wieloletnim pracom nad optymalizacją technologii wykrywania i zapobiegania oszustwom.

Kształtowanie przyszłości uwierzytelniania płatności

Przyszłość uwierzytelniania płatności nie polega na zmuszaniu sprzedawców do wyboru między bezpieczeństwem a przychodami, lecz na stosowaniu inteligentnych systemów, które pozwalają zadbać o jedno i drugie. Nasze dane pokazują, że podejście Shopify Payments do zapobiegania oszustwom, łączące uczenie maszynowe na etapie finalizacji zakupu z 3DS, już dziś pozwala osiągnąć tę równowagę i ograniczyć potrzebę stosowania tradycyjnych kontroli AVS.

Tradycyjne kontrole AVS stały się obciążeniem we współczesnym handlu. Nasza analiza pokazuje, że:

• sam AVS słabo pozwala przewidywać oszustwa, a mimo to sprzedawcy rutynowo odrzucają transakcje, które nie przechodzą tej weryfikacji;
• wystawcy kart już teraz zatwierdzają takie transakcje, zanim AVS zostanie zastosowany;
• rezygnując ze sztywnych reguł AVS, sprzedawcy Shopify ograniczają liczbę fałszywych odrzuceń i przetwarzają o 0,33% więcej transakcji.

Opracowaliśmy skuteczniejszy sposób zarządzania ryzykiem oszustw. Nasz kompleksowy system wykrywania oszustw uwzględnia już dane AVS oraz kod weryfikacyjny karty (CVV). Dzięki temu możemy identyfikować i anulować zamówienia wysokiego ryzyka nawet wtedy, gdy przejdą one kontrolę AVS. Takie podejście pozwala bezpiecznie zatwierdzać więcej transakcji przy zachowaniu wysokiego poziomu ochrony, szczególnie w przypadku klientów z zagranicy i osób kupujących na urządzeniach mobilnych, których transakcje często są błędnie odrzucane przez AVS.

Sprzedawcom obawiającym się oszustw nasze ukierunkowane podejście do 3DS zapewnia to, co najważniejsze: wyższy wskaźnik akceptacji płatności i mniej obciążeń zwrotnych, bez utraty przychodów spowodowanej nieprecyzyjnymi regułami AVS.

Najważniejsze wnioski

• Wdrożenie 3DS w Shopify Payments zwiększyło skuteczność płatności o 26 punktów bazowych, przekładając się na dodatkowe 1,884 mld zł rocznego wolumenu płatności.
• Nasze rozwiązanie ograniczyło wskaźnik obciążeń zwrotnych o 20%, co pozwala sprzedawcom zaoszczędzić około 248 mln zł rocznie i uniknąć łącznie 1,092 mld zł kosztów.
• Optymalizacja płatności w Shopify Payments pomaga zwiększać przychody, łącząc skuteczne zapobieganie oszustwom z poprawą konwersji.
• Dzięki analizie danych z całego ekosystemu Shopify możemy zapewniać korzyści, którym trudno dorównać niezależnym operatorom płatności.
• Sprzedawcy mogą korzystać z tych rozwiązań bezpośrednio w Shopify Payments, bez konieczności zdobywania specjalistycznej wiedzy na temat oszustw płatniczych.
• Inteligentne podejście Shopify do 3DS pozwala odejść od sztywnych kontroli AVS, ograniczając liczbę fałszywych odrzuceń i jednocześnie zapobiegając oszustwom.

W złożonym świecie płatności internetowych Shopify Payments skutecznie łączy bezpieczeństwo z konwersją. Nasze wdrożenie 3DS wspiera przychody na dwa sposoby: zwiększa je dzięki wyższemu wskaźnikowi akceptacji płatności, a jednocześnie chroni marże, ograniczając oszustwa. Dane pokazują wzrost skuteczności płatności o 26 punktów bazowych i spadek liczby obciążeń zwrotnych o 8 punktów bazowych, potwierdzając skuteczność Shopify Payments jako rozwiązania płatniczego.

1https://f.hubspotusercontent10.net/hubfs/2530812/downloads/false-declines-ecommerce-fraud-prevention-report.pdf

2https://microblink.com/resources/blog/the-hidden-costs-of-chargebacks-how-fraud-can-impact-your-bottom-line

3https://baymard.com/lists/cart-abandonment-rate