رغم التقدم في مجال ecommerce يظل الاحتيال مشكلة مستمرة تصيب الشركات والعملاء، مما يتسبب في خسائر مالية هائلة لجميع الأطراف في هذه العملية. في عام 2022، بلغت خسائر ecommerce من الاحتيال عبر الإنترنت في جميع أنحاء العالم $ 41 مليار دولار. ومن المتوقع أن يصل هذا الرقم إلى $ 48 مليارًا في عام 2023، وهو ما يمثل زيادة قدرها 17%. مع تقدم technologie، أصبح لدى المحتالين إمكانية وصول أكبر إلى أساليب أكثر تطورًا وتعقيدًا لتنفيذ أنشطتهم الإجرامية. ولهذا السبب يجب أن تستجيب العلامات التجارية ecommerce من خلال تسخير قوة اكتشاف الاحتيال المدعوم بالذكاء الاصطناعي لمكافحة التهديد المتزايد لهؤلاء المحتالين.
ما هو كشف الغش بمساعدة الذكاء الاصطناعي؟
الكشف عن الاحتيال بمساعدة الذكاء الاصطناعي هو استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي وتقنيات التعلم الآلي لاكتشاف النشاط الاحتيالي ومنعه. يتضمن تحليل كميات كبيرة من البيانات ذات الصلة لتحديد الأنماط في الوقت الفعلي التي توحي بشدة بأنواع مختلفة من الإجراءات المشبوهة والاحتيالية. إنه يمثل تحسنًا كبيرًا على الطرق البديلة لاكتشاف الاحتيال ، والتي أصبحت قديمة بسبب انخفاض قدرات معالجة البيانات ، ووقت الكشف الأبطأ ، والخصائص المقيدة الأخرى.
استخدام منظمة العفو الدولية يمكن لشركات ML وecommerce اكتشاف العديد من أنواع الاحتيال عبر الإنترنت. ويشمل ذلك عمليات الاحتيال في الدفع التي تنطوي على بطاقات مفقودة أو مسروقة أو مزورة. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تتبع المعاملات الجارية في الوقت الفعلي ومنع معالجة الطلبات الاحتيالية. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لهذا المورد القوي كشف محاولات استخدام الهويات المسروقة لإكمال عمليات الشراء أو معالجة القروض. وبالتالي، فإن اعتماد نظام أسرع وأكثر كفاءة للكشف عن الاحتيال بمساعدة الذكاء الاصطناعي سيؤدي إلى تحسين أمان المعاملات عبر الإنترنت ومساعدة الشركات على اكتساب ثقة عملائها.
كيف يعمل نظام كشف الاحتيال بمساعدة الذكاء الاصطناعي؟
تشمل ميزات الذكاء الاصطناعي الرئيسية التي تميز التقنية ologie القدرة على تحليل كميات هائلة من البيانات في ثوانٍ ، وتحديد الأنماط التي غالبًا ما يتجاهلها الأشخاص والبرامج الأخرى ، وتحسين نفسها من خلال التعلم من البيانات التاريخية. كل هذه الخصائص تنطبق بشكل جيد للغاية على الكشف عن النشاط الاحتيالي. يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي حظر المعاملات المشبوهة أو الإبلاغ عنها لإجراء مزيد من التحقيقات عند اكتشاف الاحتيال المحتمل. يمكن للنماذج أيضًا تقييم احتمال أن المعاملات المعلقة غير قانونية.
تُستخدم خوارزميات وتقنيات مختلفة بشكل منفصل أو مجتمعة للكشف عن احتيال ecommerce وتجنب الخسائر الفادحة. أهم العناصر المستخدمة في الكشف عن الاحتيال بمساعدة الذكاء الاصطناعي هي:
التعلم الالي
التعلم الآلي هو المجموعة الفرعية للذكاء الاصطناعي الأكثر استخدامًا في اكتشاف الاحتيال. يتم تدريب ML باستخدام البيانات التاريخية لتعلم الأنماط. يمكنه بعد ذلك فحص المعاملات والمدفوعات عبر الإنترنت بمعرفة الأنماط والانحرافات وتحديد الشرعية. يتم استخدام خوارزميات مختلفة للتعلم الآلي في هذه العملية. ربما تكون أشجار القرار هي الخوارزميات الأكثر شيوعًا لأنها سهلة التفسير ومتعددة الاستخدامات في التعامل مع أنواع مختلفة من البيانات. يمكن لعمليات الانحدار اللوجستي ، المستخدمة في مهام التصنيف الثنائي ، تصنيف الأنشطة بسهولة إلى أنشطة احتيالية وشرعية ، مما يجعلها سهلة التنفيذ. تعد الخوارزميات الأخرى ، مثل الغابات العشوائية ، وآلات ناقلات الدعم ، وخوارزميات التعلم العميق مفيدة لتحليل أكثر تعقيدًا واكتشاف دقيق للاحتيال.
معالجة اللغة الطبيعية
مجموعة فرعية أخرى من الذكاء الاصطناعي قابلة للتطبيق في اكتشاف الاحتيال هي معالجة اللغة الطبيعية ، والتي تركز على التفاعلات بين أجهزة الكمبيوتر واللغة البشرية. يعد تحليل النص مثالاً على تقنية معالجة اللغات الطبيعية ويمكن تطبيقه على تحليل رسائل البريد الإلكتروني ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي والمحادثات وأشكال أخرى من البيانات النصية لاكتشاف الكلمات الرئيسية أو العبارات المرتبطة عادةً بالاحتيال عبر الإنترنت. يمكن أن يتعرف البرمجة اللغوية العصبية أيضًا على المستندات المزورة مثل المعرفات والفواتير وجوازات السفر. يقوم بذلك عن طريق تحليل النص والبيانات الوصفية للوثائق بحثًا عن الانحرافات والتناقضات. يمكن لعمليات التعرف على الكيانات استخراج الأسماء والعناوين وتفاصيل الاتصال والبيانات الأخرى ذات الصلة وتحديد حالات عدم التطابق المحتملة بناءً على حالات عدم التطابق. على سبيل المثال ، يمكنه اكتشاف العناوين التي لا تطابق عناوين العملاء المعروفة ووضع علامة على مثل هذه المعاملات على الفور.
النماذج التنبؤية
تتضمن النمذجة التنبؤية استخدام الخوارزميات الإحصائية لتحليل البيانات التاريخية ثم إجراء التنبؤات. يمكن تطبيق ذلك على اكتشاف الاحتيال بمساعدة الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالهجمات المستقبلية حتى تتمكن الشركات من اتخاذ خطوات حاسمة لمنع النشاط الاحتيالي وحماية نفسها وعملائها. لاستخدام هذه التقنية ، يجب على الشركات أولاً جمع البيانات التاريخية ، بما في ذلك المعاملات السابقة وهجمات الاحتيال. يتم تحليل البيانات لتحديد الأنماط التنبؤية التي تستخدم بعد ذلك لتطوير النماذج التنبؤية. يتم إجراء تدريب مستمر لهذا النموذج حتى يتمكن من التنبؤ بشكل موثوق بالمعاملات غير المشروعة المحتملة.
التجمعات والكشف الشاذ
يعد التجميع واكتشاف الأخطاء الشاذة طريقتين مهمتين مفيدتين للكشف عن الاحتيال باستخدام الذكاء الاصطناعي. بينما يتم تجميع البيانات بناءً على أوجه التشابه ، يحدد اكتشاف الانحراف مجموعات البيانات التي تنحرف بشكل ملحوظ عن القاعدة. في سياق اكتشاف الاحتيال ، يمكن استخدام التجميع لتجميع المعاملات ذات المواقع والأوقات والمبالغ المماثلة في مجموعات لمزيد من التحليل. هذا مفيد بشكل خاص في حالة الهجمات المنسقة حيث تحدث أنشطة احتيالية متعددة في نفس الوقت أو في نفس الوقت. من ناحية أخرى ، يعد اكتشاف الانحراف مفيدًا لتحديد بيانات المعاملات التي تختلف بشكل غير عادي عن البيانات السابقة ولفت الانتباه بسرعة إلى مثل هذه الأنماط غير المتوقعة. من الأفضل استخدام هاتين الخوارزميتين بالاقتران مع تقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى لتحسين الدقة والاكتشاف المبكر.
ما هي فوائد اكتشاف الاحتيال باستخدام وظيفة الذكاء الاصطناعي؟
غالبًا ما يكون الاحتيال سببًا لخسائر مالية كبيرة للعلامات التجارية ecommerce ، مما يتطلب طريقة فعالة لتحديد مثل هذا النشاط وحظره. من نواح كثيرة ، يعد اكتشاف الاحتيال بمساعدة الذكاء الاصطناعي هو الحل للمشكلة التي يواجهها أصحاب الأعمال في مختلف المجالات ، بما في ذلك ecommerce، تواجه.
فيما يلي خمس فوائد رئيسية لتوكيل الذكاء الاصطناعي للمساعدة في اكتشاف النشاط الاحتيالي لشركتك:
دقة محسنة
من خلال الكشف عن الاحتيال بمساعدة الذكاء الاصطناعي ، يمكن لشركتك الاعتماد على دقة الأنشطة التي تم تصنيفها على أنها غير قانونية. وذلك لأن الذكاء الاصطناعي يستخدم خوارزميات معقدة وقوية تحلل كميات هائلة من البيانات ، من المنظمة إلى غير المنظمة. بالإضافة إلى ذلك ، يتعلم الذكاء الاصطناعي من البيانات ، مما يعني أنه يتحسن لأنه يتم تغذيته بمزيد من البيانات. تعمل إمكانية التعلم الآلي هذه أيضًا على جعل أنظمة التعرف على الاحتيال هذه قابلة للتكيف بدرجة كافية لاكتشاف الاستراتيجيات المستقبلية الجديدة التي قد يستخدمها المحتالون والاستجابة لها.
الكشف في الوقت الحقيقي
يمكن للكشف عن الاحتيال بمساعدة الذكاء الاصطناعي اكتشاف الإجراءات غير القانونية أثناء استمرارها ، مما يمنح الشركات المعلومات اللازمة لاتخاذ إجراءات فورية لحماية نفسها. هذا مهم بشكل خاص لأن بعض الأنشطة الاحتيالية يصعب عكسها. باستخدام الذكاء الاصطناعي ، يمكن لشركتك إيقاف مثل هذه الأنشطة أثناء عملية التزويد وتجنب الخسائر الكارثية.
قابلية التوسع
نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي لا يقتصر على أي كمية من البيانات ، فلا داعي للقلق بشأن ترقية أنظمتها مع توسع الشركات. يحافظ الكشف عن الاحتيال بمساعدة الذكاء الاصطناعي على دقته مع نمو أعمالك ومعالجة المزيد من المعاملات وكميات أكبر من البيانات.
فعالية التكلفة
يساهم استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن المعاملات غير المشروعة في توفير التكاليف بعدة طرق. على سبيل المثال ، يقلل من الحاجة إلى المدخلات البشرية ، مما يلغي تكلفة المراجعات والاستطلاعات اليدوية. يمكن أيضًا إنفاق الوقت الذي يتم توفيره من خلال أتمتة هذه المهام على أنشطة التسويق والمبيعات لتحقيق إيرادات أعلى. يقلل الذكاء الاصطناعي أيضًا من التكاليف التي يمكن تجنبها مثل الرسوم القانونية والغرامات واسترداد الأموال المسروقة.
تحسين ولاء العملاء
من المستحيل وضع سعر على ولاء العملاء. باستخدام أنظمة الكشف عن الاحتيال القائمة على الذكاء الاصطناعي ، يمكن للشركات حماية عملائها ومعلوماتهم الشخصية والمالية بشكل أفضل. يساعد ذلك في تحسين تجربة العميل وسمعة العلامة التجارية ، وتأمين ثقة وولاء العملاء الحاليين ، وحتى جذب عملاء جدد.
في الختام ، يوفر اكتشاف الاحتيال بمساعدة الذكاء الاصطناعي للشركات طريقة موثوقة لمكافحة مشكلة الاحتيال المستمرة. يعد الاستثمار في هذه التقنية ologie أمرًا بالغ الأهمية حيث يقوم المحتالون أيضًا بتحديث استراتيجياتهم للاحتيال على الشركات والعملاء. لذا حان الوقت لأخذ قوة الذكاء الاصطناعي والاستفادة من خوارزميات التعلم الآلي لحماية عملك على المدى الطويل.
