A pesar de los avances en ecommerce El fraude sigue siendo un problema persistente que afecta a las empresas y los clientes y provoca enormes pérdidas financieras para todas las partes del proceso. En 2022, las pérdidas por fraude en línea de ecommerce alcanzarán globalmente los 41 mil millones de $. Se espera que esa cifra llegue a $ 48 mil millones para 2023, lo que representa un aumento de 17%. A medida que avanza la tecnología ologie, los estafadores tienen más acceso a métodos más sofisticados y complejos para llevar a cabo sus actividades delictivas. Por lo tanto, las marcas ecommerce deben responder aprovechando el poder de la detección de fraudes asistida por IA para combatir la creciente amenaza de estos estafadores.
¿QUÉ ES LA DETECCIÓN DE FRAUDE ASISTIDA POR IA?
La detección de fraude asistida por IA es el uso de algoritmos de inteligencia artificial y técnicas de aprendizaje automático para detectar y prevenir actividades fraudulentas. Implica el análisis de grandes cantidades de datos relevantes para identificar patrones en tiempo real que son altamente sugestivos de varios tipos de acciones sospechosas y fraudulentas. Representa una mejora significativa con respecto a los métodos alternativos de detección de fraude, que se han vuelto obsoletos debido a la reducción de las capacidades de procesamiento de datos, el tiempo de detección más lento y otras características limitantes.
Usando AI y ML, las empresas ecommerce pueden descubrir muchos tipos de fraude en línea. Esto incluye fraude de pagos con tarjetas perdidas, robadas o falsificadas. La IA también puede rastrear transacciones en curso en tiempo real y bloquear el procesamiento de pedidos fraudulentos. Además, este poderoso recurso puede exponer intentos de utilizar identidades robadas para completar compras o procesar préstamos. En consecuencia, la adopción de una detección de fraude asistida por IA más rápida y eficiente mejorará la seguridad de las transacciones en línea y ayudará a las empresas a ganarse la confianza de sus clientes.
¿CÓMO FUNCIONA LA DETECCIÓN DE FRAUDE ASISTIDA POR IA?
Las características clave de inteligencia artificial que distinguen al technologie incluyen la capacidad de analizar cantidades masivas de datos en segundos, identificar patrones que las personas y otros software suelen pasar por alto y mejorar aprendiendo de datos históricos. Todas estas propiedades se aplican muy bien a la detección de actividades fraudulentas. Los modelos de IA pueden bloquear o marcar transacciones sospechosas para una mayor investigación al detectar posibles fraudes. Los modelos también pueden evaluar la probabilidad de que las transacciones pendientes sean ilegales.
Se utilizan diferentes algoritmos y técnicas de forma aislada o en combinación para descubrir el fraude ecommerce y evitar grandes pérdidas. Los principales utilizados en la detección de fraude asistida por IA son:
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
El aprendizaje automático es el subconjunto de IA que se aplica con mayor frecuencia en la detección de fraudes. ML se entrena con datos históricos para aprender patrones. Luego puede filtrar transacciones y pagos en línea con conocimiento de patrones y desviaciones y determinar la legitimidad. En este proceso se utilizan varios algoritmos de aprendizaje automático. Los árboles de decisión son quizás los algoritmos más populares porque son fáciles de interpretar y versátiles en el manejo de diferentes tipos de datos. Las regresiones logísticas, utilizadas para tareas de clasificación binaria, pueden clasificar fácilmente las actividades en fraudulentas y legítimas, lo que facilita su implementación. Otros algoritmos, como los bosques aleatorios, las máquinas de vectores compatibles y los algoritmos de aprendizaje profundo, son útiles para un análisis aún más complejo y una detección precisa del fraude.
PROCESAMIENTO NATURAL DEL LENGUAJE
Otro subconjunto de IA aplicable en la detección de fraudes es el procesamiento del lenguaje natural, que se centra en las interacciones entre las computadoras y el lenguaje humano. El análisis de texto es un ejemplo de una técnica de NLP y se puede aplicar al análisis de correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, chats y otras formas de datos de texto para detectar palabras clave o frases comúnmente asociadas con el fraude en línea. NLP también puede reconocer documentos fraudulentos como documentos de identidad, facturas y pasaportes. Lo hace analizando el texto y los metadatos de los documentos en busca de anomalías e inconsistencias. Entity Recognitions puede extraer nombres, direcciones, detalles de contacto y otros datos relevantes e identificar posibles discrepancias en función de las discrepancias. Por ejemplo, puede detectar direcciones que no coinciden con direcciones de clientes conocidas y marcar instantáneamente dichas transacciones.
MODELOS PREDICTIVOS
El modelado predictivo implica el uso de algoritmos estadísticos para analizar datos históricos y luego hacer predicciones. Esto se puede aplicar a la detección de fraude asistida por IA para predecir futuros ataques, de modo que las empresas puedan tomar medidas definitivas para bloquear la actividad fraudulenta y protegerse a sí mismas y a sus clientes. Para utilizar esta técnica, las empresas primero deben recopilar datos históricos, incluidas transacciones pasadas y ataques de fraude. Los datos se analizan para identificar patrones predictivos que luego se utilizan para desarrollar modelos predictivos. Se realiza capacitación continua para este modelo hasta que pueda predecir de manera confiable posibles transacciones ilegítimas.
AGRUPAMIENTO Y DETECCIÓN DE ANOMALÍAS
La agrupación en clústeres y la detección de anomalías son dos técnicas importantes útiles para la detección de fraudes de IA. Si bien los datos se agrupan en función de las similitudes, la detección de anomalías identifica conjuntos de datos que se desvían notablemente de la norma. En el contexto de la detección de fraude, la agrupación se puede utilizar para agrupar transacciones con ubicaciones, horas y montos similares en grupos para un análisis más detallado. Esto es particularmente útil en el caso de ataques coordinados donde ocurren múltiples actividades fraudulentas al mismo tiempo o al mismo tiempo. Por otro lado, la detección de anomalías es útil para identificar datos transaccionales que son inusualmente diferentes de los datos anteriores y llamar rápidamente la atención sobre tales patrones inesperados. Estos dos algoritmos se utilizan mejor junto con otras técnicas de IA para mejorar la precisión y la detección temprana.
¿CUÁLES SON LOS BENEFICIOS DE LA DETECCIÓN DE FRAUDE CON LA FUNCIÓN AI?
El fraude es a menudo una causa de pérdidas financieras significativas para las marcas ecommerce, lo que requiere un método eficiente para identificar y bloquear dicha actividad. En muchos sentidos, la detección de fraude asistida por IA es la respuesta al problema que enfrentan los dueños de negocios en varios campos, incluido ecommerce, se enfrentan.
Aquí hay cinco beneficios clave de confiar en AI para ayudar a detectar actividades fraudulentas para su negocio:
PRECISIÓN MEJORADA
Con la detección de fraude asistida por IA, su empresa puede confiar en la precisión de las actividades marcadas como ilegales. Esto se debe a que la IA utiliza algoritmos complejos y robustos que analizan cantidades masivas de datos, desde estructurados hasta no estructurados. Además, AI aprende de los datos, lo que significa que mejora a medida que se alimenta con más datos. Esta capacidad de aprendizaje automático también hace que estos sistemas de reconocimiento de fraude sean lo suficientemente adaptables para detectar y responder a nuevas estrategias futuras que los estafadores podrían usar.
DETECCIÓN EN TIEMPO REAL
La detección de fraude asistida por IA puede detectar acciones ilegales mientras aún están en curso, brindando a las empresas la información necesaria para tomar medidas inmediatas para protegerse. Esto es especialmente importante porque algunas actividades fraudulentas son difíciles de revertir. Con IA, su empresa puede detener dichas actividades durante el proceso de aprovisionamiento y evitar pérdidas catastróficas.
ESCALABILIDAD
Debido a que la IA no se limita a ninguna cantidad de datos, las marcas no tienen que preocuparse por actualizar sus sistemas a medida que se expanden los negocios. La detección de fraude asistida por IA mantiene su precisión a medida que su negocio crece y procesa más transacciones y mayores cantidades de datos.
EFICIENCIA DE COSTO
El uso de IA para detectar transacciones ilícitas contribuye al ahorro de costos de varias maneras. Por ejemplo, reduce la necesidad de intervención humana, eliminando el costo de revisiones y encuestas manuales. El tiempo que se ahorra al automatizar estas tareas también se puede dedicar a actividades de marketing y ventas para generar mayores ingresos. AI también reduce los costos evitables, como honorarios legales, multas y reembolsos de dinero robado.
MEJORA DE LA LEALTAD DEL CLIENTE
Es imposible poner precio a la lealtad del cliente. Con los sistemas de detección de fraude basados en IA, las empresas pueden proteger mejor a sus clientes y su información personal y financiera. Esto ayuda a mejorar la experiencia del cliente y la reputación de la marca, asegurar la confianza y la lealtad de los clientes existentes e incluso atraer nuevos clientes.
En conclusión, la detección de fraude asistida por IA ofrece a las empresas un método confiable para combatir el problema persistente del fraude. Invertir en esta tecnología ologie es crucial ya que los estafadores también están actualizando sus estrategias para defraudar a empresas y clientes. Así que ahora es el momento de tomar el poder de inteligencia artificial y aproveche los algoritmos de aprendizaje automático para proteger su negocio a largo plazo.
