Detectarea fraudelor AI va economisi miliarde de mărci de comerț electronic

Inteligența artificială (AI) revoluționează aproape toate sectoarele, inclusiv comerțul electronic. Un astfel de domeniu în care întreprinderile inteligente de comerț electronic utilizează AI este detectarea fraudelor. Odată cu progresul analizei datelor, algoritmii pot analiza milioane de puncte de date pentru a detecta noi cazuri potențiale de fraudă, mai devreme și cu o mai mare acuratețe.

Pentru a executa un sistem de detectare a fraudelor cu succes, comercianții trebuie să mențină un echilibru delicat al preciziei. Ei trebuie să respingă tranzacțiile frauduloase, care sunt extrem de costisitoare, evitând în același timp negarea tranzacțiilor legitime pentru a preveni retragerea și pentru a-și menține reputația.

Complicarea problemelor; nu există o metodă sigură pentru a face diferența între dezirabil și nedorit; aproximativ 600 de miliarde de dolari din veniturile globale din comerțul electronic au fost pierdute din cauza scăderii plăților în 2020, complicând lucrurile.

Cum luptă AI lupta bună împotriva fraudei? Citiți mai departe pentru a afla.

Combaterea fraudei cu focul

Potrivit Juniper Research, se estimează că pierderile cumulate ale comercianților din cauza fraudei plăților online vor depăși 343 de miliarde de dolari la nivel global până în 2027, evidențiind amenințarea din ce în ce mai mare a fraudei. Detectarea fraudelor bazată pe inteligență artificială înlocuiește din ce în ce mai mult metodele tradiționale care folosesc reguli create de oameni pentru a decide dacă o tranzacție ar trebui să fie refuzată. Astfel de metode au fost adesea ineficiente, spre deosebire de procesele de detectare a fraudelor bazate pe inteligență artificială. Detectarea fraudei bazată pe reguli depinde de politicile care prezic din timp comportamentul necorespunzător al clienților, care poate fi dureros de inexact. AI de detectare a fraudelor se bazează în primul rând pe modele de învățare nesupravegheate. Algoritmii mașinii analizează grupuri mari de date de la mai mulți furnizori și milioane de tranzacții pentru a detecta modele bazate pe modele de comportament din date. Algoritmul nu este antrenat pe anumite puncte de date; în schimb, identifică în mod autonom modele în date. Inteligența artificială oferă flexibilitate pentru prevenirea fraudelor prin identificarea anomaliilor și a activităților suspecte fără a se baza pe reguli prestabilite. În plus, AI poate oferi decizii instantanee pentru a îmbunătăți securitatea sistemului. Tehnologiile de detectare a fraudei de la furnizori terți ajută chiar și comercianții să concureze cu piețele masive precum Amazon sau Alibaba. Aceste tehnologii agregă date de la mii de comercianți și milioane de tranzacții, oferind o modalitate fiabilă de a detecta frauda și de a concura cu mărcile uriașe.

Recunoașterea unui model rupt

Sistemele de detectare a fraudelor bazate pe inteligență artificială se pot adapta, luând decizii din ce în ce mai nuanțate pe măsură ce apar noi modele de comportament. Să aruncăm o privire asupra pandemiei recente, de exemplu. În primele etape ale blocării, cumpărătorii care anterior nu au fost niciodată cumpărători mari de articole și unelte pentru îmbunătățirea locuinței făceau acum achiziții substanțiale din aceste categorii. Pentru a evita respingerea greșită a achizițiilor, care ar fi putut părea anterior înșelătoare, comercianții de comerț electronic au trebuit să ajusteze modul în care monitorizează și semnalează conturile. Acesta este exact tipul de ajustări aproape în timp real pe care AI le poate face în mod autonom.

Expedierea rapidă este un alt exemplu de progrese ale AI în timp real. Conform datelor Riskified, comenzile plasate cu livrare accelerată au crescut cu 140% din ianuarie până în decembrie 2020, în timp ce nivelurile de fraudă au scăzut cu 45% în aceeași perioadă. În plus, expedierea accelerată reduce timpul unui comerciant de a anula o comandă și este percepută ca un semnal roșu pentru detectarea fraudelor. Cu toate acestea, pandemia a făcut ca această metodă de transport să fie predominantă, devenind o practică mai sigură în timp.

Amenințări emergente

Identificarea activităților de plată suspecte comise de clienții anteriori autentici poate fi deosebit de dificilă. Un exemplu obișnuit este cunoscut sub numele de „fraudă prietenoasă”, în care un client contestă o debitare cu compania cardului de credit pentru a evita plata unui produs achiziționat anterior de la un comerciant de bunuri fizice. Escrocii pot pretinde că un articol nu a fost primit depunând o rambursare „articol neprimit” la banca sau compania cardului de credit. De fapt, unii se angajează în rambursări la scară largă și vând articolele pe piața neagră, determinând comercianții să piardă milioane de dolari în fiecare an. Dacă acest lucru s-ar întâmpla într-un magazin fizic, ar intra în categoria furtului din magazine.

O tendință de fraudă în creștere rapidă, cunoscută sub numele de abuz de politică, presupune că clienții plătitori obișnuiți încalcă termenii și condițiile unui comerciant cu amănuntul, de obicei pentru a economisi sau a face bani. Deși abuzul de politică diferă de frauda tradițională, comercianții cu amănuntul pot suferi în continuare pierderi financiare care pot trece neobservate.

Drept urmare, companiile apelează acum la AI pentru a aborda aceste situații. AI va colecta date, inclusiv adrese IP, amprenta dispozitivului și analize comportamentale. Aceste date sunt apoi încrucișate cu comenzile anterioare din diferite rețele de comercianți. De exemplu, să presupunem că un client contestă o comandă frauduloasă care nu a fost plasată de el. În acest caz, sistemul poate verifica dacă comanda a fost plasată folosind aceeași adresă IP și/sau dispozitiv pe care clientul a plasat anterior comenzi. Acest lucru dă putere comercianților să acorde prioritate litigiilor și să abordeze abuzurile de politică din partea celor mai frecventi infractori, automatizând procesul de soluționare a litigiilor pentru o scalabilitate și eficiență sporite.

Odată cu creșterea sofisticarii tacticilor de fraudă, metodele de detectare a fraudei au evoluat și ele. În curând, analiza aspectelor biometrice ale comerțului electronic, cum ar fi „amprenta vocală” și unghiul în care este ținut un telefon mobil, va depăși monitorizarea modelelor de cumpărare.

Aducând totul împreună

Cu un sistem de prevenire a fraudei bazat pe inteligență artificială, companiile pot fi flexibile și își pot adapta abordarea la noile amenințări și oportunități, pe măsură ce autoritățile de reglementare, clienții și criminalii continuă să evolueze. Prin folosirea tehnicilor bazate pe inteligență artificială, companiile de comerț electronic pot reduce semnificativ riscul pierderilor costisitoare din tranzacțiile frauduloase, oferind în același timp o experiență de cumpărături mai fluidă pentru clienții lor. Este clar că AI joacă un rol vital în strategiile de prevenire a fraudei pentru întreprinderile de comerț electronic astăzi și va continua să o facă în viitorul apropiat.