Ondanks de vooruitgang op het gebied van ecommerce blijft fraude een hardnekkig probleem dat bedrijven en klanten teistert en enorme financiële verliezen veroorzaakt voor alle partijen in het proces. In 2022 bedroegen de verliezen van ecommerce door online fraude wereldwijd tot $ 41 miljard. Dat cijfer zal naar verwachting $ 48 miljard bereiken in 2023, wat neerkomt op een stijging van 17%. Naarmate de technologie vordert, hebben fraudeurs meer toegang tot meer geavanceerde en complexe methoden om hun criminele activiteiten uit te voeren. Daarom moeten ecommerce merken reageren door gebruik te maken van de kracht van AI-ondersteunde fraudedetectie om de groeiende dreiging van deze fraudeurs te bestrijden.
WAT IS AI-ONDERSTEUNDE FRAUDETECTIE?
AI-ondersteunde fraudedetectie is het gebruik van kunstmatige intelligentie-algoritmen en machine learning-technieken om frauduleuze activiteiten te detecteren en te voorkomen. Het omvat de analyse van grote hoeveelheden relevante gegevens om in realtime patronen te identificeren die zeer suggestief zijn voor verschillende soorten verdachte en frauduleuze acties. Het vertegenwoordigt een aanzienlijke verbetering ten opzichte van alternatieve methoden voor het opsporen van fraude, die achterhaald zijn door verminderde gegevens verwerkingsmogelijkheden, langzamere detectie tijd en andere beperkende kenmerken.
Met behulp van AI en ML kunnen ecommerce bedrijven vele soorten online fraude ontdekken. Dit omvat betalingsfraude met verloren, gestolen of vervalste kaarten. AI kan ook lopende real-time transacties volgen en frauduleuze bestellingen blokkeren voor verwerking. Bovendien kan deze krachtige bron pogingen blootleggen om gestolen identiteiten te gebruiken om aankopen te voltooien of leningen te verwerken. Bijgevolg zal de toepassing van snellere en efficiëntere AI-ondersteunde fraudedetectie de veiligheid van online transacties verbeteren en bedrijven helpen het vertrouwen van hun klanten te winnen.
HOE WERKT AI- ONDERSTEUNDE FRAUDEDETECTIE?
De belangrijkste kenmerken van kunstmatige intelligentie waarmee de technologie zich onderscheidt, zijn onder meer het vermogen om enorme hoeveelheden gegevens in seconden te analyseren, patronen te identificeren die mensen en andere software vaak over het hoofd zien, en zichzelf te verbeteren door te leren van historische gegevens. Al deze eigenschappen zijn zeer goed van toepassing op het opsporen van frauduleuze activiteiten. AI-modellen kunnen verdachte transacties blokkeren of markeren voor verder onderzoek bij het detecteren van mogelijke fraude. De modellen kunnen ook de kans beoordelen dat lopende transacties illegaal zijn.
Verschillende algoritmen en technieken worden geïsoleerd of gecombineerd gebruikt om ecommerce fraude aan het licht te brengen en enorme verliezen te voorkomen. De belangrijkste die worden gebruikt bij AI-ondersteunde fraudedetectie zijn:
MACHINE-LEREN
Machine learning is de AI-subset die het meest wordt toegepast bij fraudedetectie. ML is getraind met historische gegevens om patronen te leren. Vervolgens kan het met kennis van patronen en afwijkingen transacties en online betalingen screenen en op rechtmatigheid vaststellen. In dit proces worden verschillende machine learning-algoritmen gebruikt. Beslissingsbomen zijn misschien wel de meest populaire algoritmen omdat ze gemakkelijk te interpreteren en veelzijdig zijn in het omgaan met verschillende soorten gegevens. Logistische regressies, gebruikt voor binaire classificatietaken, kunnen activiteiten eenvoudig classificeren in frauduleus en legitiem, waardoor ze eenvoudig te implementeren zijn. Andere algoritmen, zoals random forests, ondersteunende vectormachines en deep learning-algoritmen, zijn nuttig voor nog complexere analyses en nauwkeurige fraudedetectie.
NATUURLIJKE TAALVERWERKING
Een andere AI-subset die van toepassing is bij het detecteren van fraude, is natuurlijke taalverwerking, die zich richt op interacties tussen computers en menselijke taal. Tekstanalyse is een voorbeeld van een NLP-techniek en kan worden toegepast op de analyse van emails, posts op sociale media, chats en andere vormen van tekstgegevens voor het detecteren van trefwoorden of woordgroepen die vaak worden geassocieerd met online fraude. Ook kan NLP frauduleuze documenten zoals identiteitsbewijzen, facturen en paspoorten herkennen. Het doet dit door de tekst en metadata van documenten te analyseren op afwijkingen en inconsistenties. Entiteit herkenningen kunnen namen, adressen, contactgegevens en andere relevante gegevens extraheren en mogelijke wanpraktijken op basis van mismatches identificeren. Het kan bijvoorbeeld adressen detecteren die niet overeenkomen met bekende adressen van klanten en dergelijke transacties onmiddellijk markeren.
VOORSPELLENDE MODELLEN
Voorspellende modellering omvat het gebruik van statistische algoritmen om historische gegevens te analyseren en vervolgens voorspellingen te doen. Dit kan worden toegepast op AI-ondersteunde fraudedetectie om toekomstige aanvallen te voorspellen, zodat bedrijven definitieve stappen kunnen nemen om frauduleuze activiteiten te blokkeren en zichzelf en hun klanten te beschermen. Om deze techniek te gebruiken, moeten bedrijven eerst historische gegevens verzamelen, inclusief eerdere transacties en fraude-aanvallen. De gegevens worden geanalyseerd om voorspellende patronen te identificeren die vervolgens worden gebruikt om voorspellende modellen te ontwikkelen. Voortdurende training voor dit model wordt gedaan totdat het op betrouwbare wijze mogelijke onwettige transacties kan voorspellen.
CLUSTERING EN ANOMALIEDETECTIE
Clustering en anomalie detectie zijn twee belangrijke technieken die nuttig zijn voor AI-fraudedetectie. Terwijl gegevens worden geclusterd op basis van overeenkomsten, identificeert anomalie detectie datasets die duidelijk afwijken van de norm. In het kader van fraudeherkenning kan clustering worden gebruikt om transacties met vergelijkbare locaties, tijden en bedragen te groeperen in clusters voor verdere analyse. Dit is met name handig in het geval van gecoördineerde aanvallen waarbij meerdere frauduleuze activiteiten tegelijkertijd of tegelijkertijd plaatsvinden. Aan de andere kant is afwijkingsdetectie nuttig voor het identificeren van transactiegegevens die ongewoon verschillen van eerdere gegevens en om snel de aandacht te vestigen op dergelijke onverwachte patronen. Deze twee algoritmen kunnen het beste worden gebruikt in combinatie met andere AI-technieken om de nauwkeurigheid en vroege detectie te verbeteren.
WAT ZIJN DE VOORDELEN VAN FRAUDEDETECTIE MET AI-FUNCTIE?
Fraude is vaak een oorzaak van aanzienlijke financiële verliezen voor ecommerce merken, waardoor een efficiënte methode nodig is om dergelijke activiteiten te herkennen en te blokkeren. AI-ondersteunde fraudedetectie is in veel opzichten het antwoord op het probleem waarmee ondernemers op verschillende gebieden, inclusief ecommerce, worden geconfronteerd.
Hier zijn vijf belangrijke voordelen van het toevertrouwen van AI om frauduleuze activiteiten voor uw bedrijf te helpen detecteren:
VERBETERDE NAUWKEURIGHEID
Met AI-ondersteunde fraudedetectie kan uw bedrijf vertrouwen op de juistheid van als onwettig gemarkeerde activiteiten. Dit komt doordat AI gebruik maakt van complexe en robuuste algoritmen die enorme hoeveelheden data analyseren, van gestructureerd tot ongestructureerd. Bovendien leert AI van de gegevens, wat betekent dat het verbetert naarmate het met meer gegevens wordt gevoed. Dit machine learning-vermogen maakt dergelijke fraude herkenning systemen ook voldoende aanpasbaar om nieuwe toekomstige strategieën die fraudeurs zouden kunnen gebruiken te detecteren en erop te reageren.
REALTIME DETECTIE
Door AI ondersteunde fraudedetectie kan illegale acties opsporen terwijl ze nog bezig zijn, waardoor bedrijven over de nodige informatie beschikken om onmiddellijk maatregelen te nemen om zichzelf te beschermen. Dit is vooral belangrijk omdat sommige frauduleuze activiteiten moeilijk terug te draaien zijn. Met AI kan uw bedrijf dergelijke activiteiten stoppen tijdens het provisieproces en catastrofale verliezen voorkomen.
SCHAALBAARHEID
Omdat AI niet beperkt is tot een hoeveelheid gegevens, hoeven merken zich geen zorgen te maken over het upgraden van hun systemen als bedrijven uitbreiden. AI-ondersteunde fraudedetectie behoudt zijn nauwkeurigheid naarmate uw bedrijf groeit en meer transacties en grotere hoeveelheden gegevens verwerkt.
KOSTEN EFFICIËNTIE
Het gebruik van AI om onrechtmatige transacties op te sporen, draagt op verschillende manieren bij aan kostenbesparingen. Het vermindert bijvoorbeeld de behoefte aan menselijke input, waardoor de kosten voor handmatige beoordelingen en onderzoeken worden weggenomen. Tijd die wordt bespaard door het automatiseren van deze taken, kan ook worden besteed aan marketing- en verkoopactiviteiten voor het genereren van hogere inkomsten. AI vermindert ook vermijdbare kosten, zoals juridische kosten, boetes en terugbetaling van gestolen geld.
VERBETERDE KLANTLOYALITEIT
Het is onmogelijk om een prijs te plakken op klantloyaliteit. Met op AI gebaseerde fraude detectiesystemen kunnen bedrijven hun klanten en hun persoonlijke en financiële informatie beter beschermen. Dit draagt bij aan het verbeteren van de klantervaring en merkreputatie, het veiligstellen van het vertrouwen en de loyaliteit van bestaande klanten, en zelfs het aantrekken van nieuwe klanten.
Concluderend biedt AI-ondersteunde fraudedetectie bedrijven een betrouwbare methode om het hardnekkige fraudeprobleem te bestrijden. Investeren in deze technologie is cruciaal omdat fraudeurs ook hun strategieën voor het oplichten van bedrijven en klanten updaten. Daarom is het nu tijd om de kracht van kunstmatige intelligentie en machine learning-algoritmen te benutten om uw bedrijf op de lange termijn te beschermen.
