Trotz der Fortschritte in ecommerce Betrug ist nach wie vor ein anhaltendes Problem, das Unternehmen und Kunden plagt und zu enormen finanziellen Verlusten für alle Beteiligten führt. Im Jahr 2022 belaufen sich die Online-Betrugsverluste von ecommerce weltweit auf 41 Milliarden $. Es wird erwartet, dass diese Zahl bis 2023 48 Milliarden $ erreichen wird, was einem Anstieg von 17% entspricht. Je weiter die Technologie voranschreitet, desto besser haben Betrüger Zugang zu ausgefeilteren und komplexeren Methoden zur Durchführung ihrer kriminellen Aktivitäten. Daher müssen ecommerce-Marken reagieren, indem sie die Leistungsfähigkeit der KI-gestützten Betrugserkennung nutzen, um der wachsenden Bedrohung durch diese Betrüger entgegenzuwirken.
WAS IST KI-UNTERSTÜTZTE BETRUGSERKENNUNG?
Bei der KI-gestützten Betrugserkennung werden Algorithmen der künstlichen Intelligenz und Techniken des maschinellen Lernens eingesetzt, um betrügerische Aktivitäten zu erkennen und zu verhindern. Dabei werden große Mengen relevanter Daten analysiert, um in Echtzeit Muster zu identifizieren, die stark auf verschiedene Arten verdächtiger und betrügerischer Handlungen hinweisen. Es stellt eine deutliche Verbesserung gegenüber alternativen Methoden zur Betrugserkennung dar, die aufgrund eingeschränkter Datenverarbeitungsfähigkeiten, langsamerer Erkennungszeit und anderer einschränkender Merkmale veraltet sind.
Benutzen KI und ML, ecommerce Unternehmen können viele Arten von Online-Betrug aufdecken. Hierzu zählt auch Zahlungsbetrug mit verlorenen, gestohlenen oder gefälschten Karten. KI kann auch laufende Echtzeittransaktionen verfolgen und die Bearbeitung betrügerischer Bestellungen blockieren. Darüber hinaus kann diese leistungsstarke Ressource Versuche aufdecken, gestohlene Identitäten zu verwenden, um Einkäufe abzuschließen oder Kredite abzuwickeln. Folglich wird die Einführung einer schnelleren und effizienteren KI-gestützten Betrugserkennung die Sicherheit von Online-Transaktionen verbessern und Unternehmen dabei helfen, das Vertrauen ihrer Kunden zu gewinnen.
WIE FUNKTIONIERT KI-UNTERSTÜTZTE BETRUGSERKENNUNG?
Zu den wichtigsten Funktionen der künstlichen Intelligenz, die den technologie auszeichnen, gehört die Fähigkeit, riesige Datenmengen in Sekundenschnelle zu analysieren, Muster zu identifizieren, die Menschen und andere Software oft übersehen, und sich durch Lernen aus historischen Daten zu verbessern. Alle diese Eigenschaften eignen sich sehr gut für die Erkennung betrügerischer Aktivitäten. KI-Modelle können verdächtige Transaktionen blockieren oder zur weiteren Untersuchung kennzeichnen, um potenziellen Betrug zu erkennen. Die Modelle können auch die Wahrscheinlichkeit abschätzen, dass ausstehende Transaktionen illegal sind.
Verschiedene Algorithmen und Techniken werden einzeln oder in Kombination eingesetzt, um ecommerce-Betrug aufzudecken und große Verluste zu vermeiden. Die wichtigsten bei der KI-gestützten Betrugserkennung sind:
MASCHINELLES LERNEN
Maschinelles Lernen ist die KI-Teilmenge, die am häufigsten bei der Betrugserkennung eingesetzt wird. ML wird mit historischen Daten trainiert, um Muster zu lernen. Anschließend kann es Transaktionen und Online-Zahlungen mit Kenntnis von Mustern und Abweichungen überprüfen und die Legitimität feststellen. Dabei kommen verschiedene Machine-Learning-Algorithmen zum Einsatz. Entscheidungsbäume sind möglicherweise die beliebtesten Algorithmen, da sie einfach zu interpretieren und vielseitig im Umgang mit verschiedenen Datentypen sind. Logistische Regressionen, die für binäre Klassifizierungsaufgaben verwendet werden, können Aktivitäten leicht in betrügerische und legitime Aktivitäten klassifizieren, wodurch sie einfach zu implementieren sind. Andere Algorithmen wie Random Forests, unterstützende Vektormaschinen und Deep-Learning-Algorithmen sind für noch komplexere Analysen und eine genauere Betrugserkennung nützlich.
VERARBEITUNG NATÜRLICHER SPRACHE
Eine weitere KI-Untergruppe, die bei der Betrugserkennung anwendbar ist, ist die Verarbeitung natürlicher Sprache, die sich auf Interaktionen zwischen Computern und menschlicher Sprache konzentriert. Die Textanalyse ist ein Beispiel für eine NLP-Technik und kann auf die Analyse von E-Mails, Social-Media-Beiträgen, Chats und anderen Formen von Textdaten angewendet werden, um Schlüsselwörter oder Phrasen zu erkennen, die häufig mit Online-Betrug in Verbindung gebracht werden. NLP kann auch betrügerische Dokumente wie Ausweise, Rechnungen und Reisepässe erkennen. Dies geschieht durch die Analyse des Textes und der Metadaten von Dokumenten auf Anomalien und Inkonsistenzen. Entity Recognitions kann Namen, Adressen, Kontaktdaten und andere relevante Daten extrahieren und potenzielle Nichtübereinstimmungen anhand von Nichtübereinstimmungen identifizieren. Es kann beispielsweise Adressen erkennen, die nicht mit bekannten Kundenadressen übereinstimmen, und solche Transaktionen sofort kennzeichnen.
PRÄDIKTIVE MODELLE
Bei der prädiktiven Modellierung werden statistische Algorithmen verwendet, um historische Daten zu analysieren und anschließend Vorhersagen zu treffen. Dies kann auf die KI-gestützte Betrugserkennung angewendet werden, um zukünftige Angriffe vorherzusagen, sodass Unternehmen konkrete Maßnahmen ergreifen können, um betrügerische Aktivitäten zu blockieren und sich selbst und ihre Kunden zu schützen. Um diese Technik nutzen zu können, müssen Unternehmen zunächst historische Daten sammeln, darunter vergangene Transaktionen und Betrugsangriffe. Die Daten werden analysiert, um Vorhersagemuster zu identifizieren, die dann zur Entwicklung von Vorhersagemodellen verwendet werden. Dieses Modell wird kontinuierlich trainiert, bis es mögliche illegitime Transaktionen zuverlässig vorhersagen kann.
CLUSTERING UND ANOMALEN-ERKENNUNG
Clustering und Anomalieerkennung sind zwei wichtige Techniken zur KI-Betrugserkennung. Während Daten anhand von Ähnlichkeiten geclustert werden, identifiziert die Anomalieerkennung Datensätze, die deutlich von der Norm abweichen. Im Rahmen der Betrugserkennung können mithilfe von Clustering Transaktionen mit ähnlichen Orten, Zeiten und Beträgen zur weiteren Analyse in Clustern zusammengefasst werden. Dies ist besonders nützlich bei koordinierten Angriffen, bei denen mehrere betrügerische Aktivitäten gleichzeitig oder gleichzeitig stattfinden. Andererseits ist die Anomalieerkennung nützlich, um Transaktionsdaten zu identifizieren, die sich ungewöhnlich von früheren Daten unterscheiden, und um schnell auf solche unerwarteten Muster aufmerksam zu machen. Diese beiden Algorithmen lassen sich am besten in Verbindung mit anderen KI-Techniken verwenden, um die Genauigkeit und Früherkennung zu verbessern.
WAS SIND DIE VORTEILE DER BETRUGSERKENNUNG MIT KI-FUNKTION?
Betrug ist häufig die Ursache für erhebliche finanzielle Verluste für ecommerce-Marken und erfordert eine effiziente Methode zur Identifizierung und Blockierung solcher Aktivitäten. In vielerlei Hinsicht ist die KI-gestützte Betrugserkennung die Antwort auf das Problem, mit dem Unternehmer in verschiedenen Bereichen konfrontiert sind, darunter ecommerce, werden konfrontiert.
Hier sind fünf Hauptvorteile, wenn Sie KI bei der Erkennung betrügerischer Aktivitäten für Ihr Unternehmen anvertrauen:
VERBESSERTE GENAUIGKEIT
Mit der KI-gestützten Betrugserkennung kann sich Ihr Unternehmen auf die Richtigkeit der als illegal gekennzeichneten Aktivitäten verlassen. Dies liegt daran, dass KI komplexe und robuste Algorithmen verwendet, die riesige Datenmengen analysieren, von strukturierten bis zu unstrukturierten. Darüber hinaus lernt die KI aus den Daten, was bedeutet, dass sie sich verbessert, je mehr Daten ihr zugeführt werden. Diese maschinelle Lernfähigkeit macht solche Betrugserkennungssysteme auch anpassungsfähig genug, um neue zukünftige Strategien, die Betrüger nutzen könnten, zu erkennen und darauf zu reagieren.
ECHTZEIT-ERKENNUNG
Durch die KI-gestützte Betrugserkennung können illegale Handlungen noch im Gange erkannt werden, sodass Unternehmen die notwendigen Informationen erhalten, um sofort Maßnahmen zu ihrem Schutz zu ergreifen. Dies ist besonders wichtig, da einige betrügerische Aktivitäten schwer rückgängig zu machen sind. Mit KI kann Ihr Unternehmen solche Aktivitäten während des Bereitstellungsprozesses stoppen und katastrophale Verluste vermeiden.
SKALIERBARKEIT
Da KI nicht auf eine beliebige Datenmenge beschränkt ist, müssen sich Marken nicht um die Aktualisierung ihrer Systeme kümmern, wenn Unternehmen expandieren. Die KI-gestützte Betrugserkennung behält ihre Genauigkeit bei, wenn Ihr Unternehmen wächst und mehr Transaktionen und größere Datenmengen verarbeitet.
KOSTENEFFIZIENZ
Der Einsatz von KI zur Erkennung unrechtmäßiger Transaktionen trägt in mehrfacher Hinsicht zu Kosteneinsparungen bei. Es reduziert beispielsweise den Bedarf an menschlichem Input und eliminiert die Kosten für manuelle Überprüfungen und Umfragen. Die durch die Automatisierung dieser Aufgaben eingesparte Zeit kann auch für Marketing- und Vertriebsaktivitäten genutzt werden, um eine höhere Umsatzgenerierung zu erzielen. KI reduziert auch vermeidbare Kosten wie Anwaltskosten, Bußgelder und Rückerstattungen gestohlenen Geldes.
VERBESSERTE KUNDENLOYALITÄT
Es ist unmöglich, die Kundentreue mit einem Preis zu beziffern. Mit KI-basierten Betrugserkennungssystemen können Unternehmen ihre Kunden sowie deren persönliche und finanzielle Daten besser schützen. Dies trägt dazu bei, das Kundenerlebnis und den Markenruf zu verbessern, das Vertrauen und die Loyalität bestehender Kunden zu sichern und sogar neue Kunden zu gewinnen.
Zusammenfassend bietet die KI-gestützte Betrugserkennung Unternehmen eine zuverlässige Methode zur Bekämpfung des anhaltenden Betrugsproblems. Die Investition in diese Technologie ist von entscheidender Bedeutung, da Betrüger auch ihre Strategien zum Betrug von Unternehmen und Kunden aktualisieren. Jetzt ist es an der Zeit, die Macht zu ergreifen künstliche Intelligenz und nutzen Sie Algorithmen für maschinelles Lernen, um Ihr Unternehmen langfristig zu schützen.
