Meskipun ada kemajuan dalam ecommerce Penipuan tetap menjadi masalah yang terus menerus mengganggu bisnis dan pelanggan serta menyebabkan kerugian finansial yang besar bagi semua pihak yang terlibat dalam prosesnya. Pada tahun 2022, kerugian penipuan online ecommerce secara global mencapai $ 41 miliar. Angka tersebut diperkirakan mencapai $ 48 miliar pada tahun 2023, mewakili peningkatan sebesar 17%. Seiring berkembangnya teknologi, penipu memiliki lebih banyak akses ke metode yang lebih canggih dan kompleks untuk melakukan aktivitas kriminalnya. Oleh karena itu, merek ecommerce harus merespons dengan memanfaatkan kekuatan deteksi penipuan yang dibantu AI untuk memerangi semakin besarnya ancaman para penipu ini.
APA ITU DETEKSI PENIPUAN YANG DIBANTU AI?
Deteksi penipuan berbantuan AI adalah penggunaan algoritme kecerdasan buatan dan teknik pembelajaran mesin untuk mendeteksi dan mencegah aktivitas penipuan. Ini melibatkan analisis data relevan dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi pola secara real time yang sangat sugestif dari berbagai jenis tindakan mencurigakan dan curang. Ini merupakan peningkatan yang signifikan atas metode deteksi penipuan alternatif, yang telah menjadi usang karena berkurangnya kemampuan pemrosesan data, waktu deteksi yang lebih lambat, dan karakteristik pembatas lainnya.
Menggunakan AI dan ML, perusahaan ecommerce dapat mendeteksi banyak jenis penipuan online. Ini termasuk penipuan pembayaran yang melibatkan kartu yang hilang, dicuri, atau palsu. AI juga dapat melacak transaksi real-time yang sedang berlangsung dan memblokir pemrosesan pesanan palsu. Selain itu, sumber daya yang kuat ini dapat mengungkap upaya menggunakan identitas yang dicuri untuk menyelesaikan pembelian atau memproses pinjaman. Oleh karena itu, penerapan deteksi penipuan berbantuan AI yang lebih cepat dan efisien akan meningkatkan keamanan transaksi online dan membantu bisnis mendapatkan kepercayaan dari pelanggan mereka.
BAGAIMANA CARA KERJA DETEKSI PENIPUAN YANG DIBANTU AI?
Fitur kecerdasan buatan utama yang membedakan technologie termasuk kemampuan untuk menganalisis sejumlah besar data dalam hitungan detik, mengidentifikasi pola yang sering diabaikan oleh orang dan perangkat lunak lain, dan meningkatkan diri dengan belajar dari data historis. Semua properti ini berlaku sangat baik untuk mendeteksi aktivitas penipuan. Model AI dapat memblokir atau menandai transaksi mencurigakan untuk penyelidikan lebih lanjut saat mendeteksi potensi penipuan. Model juga dapat menilai kemungkinan bahwa transaksi yang tertunda adalah ilegal.
Algoritme dan teknik yang berbeda digunakan secara terpisah atau kombinasi untuk mengungkap penipuan ecommerce dan menghindari kerugian besar. Yang utama digunakan dalam deteksi penipuan berbantuan AI adalah:
PEMBELAJARAN MESIN
Pembelajaran mesin adalah subset AI yang paling umum diterapkan dalam deteksi penipuan. ML dilatih dengan data historis untuk mempelajari pola. Kemudian dapat menyaring transaksi dan pembayaran online dengan pengetahuan tentang pola dan penyimpangan serta menentukan legitimasinya. Berbagai algoritma pembelajaran mesin digunakan dalam proses ini. Pohon keputusan mungkin merupakan algoritma yang paling populer karena mudah diinterpretasikan dan serbaguna dalam menangani berbagai jenis data. Regresi logistik, yang digunakan untuk tugas klasifikasi biner, dapat dengan mudah mengklasifikasikan aktivitas menjadi curang dan sah, membuatnya mudah diterapkan. Algoritme lain, seperti hutan acak, mesin vektor pendukung, dan algoritme pembelajaran mendalam, berguna untuk analisis yang lebih kompleks dan deteksi penipuan yang akurat.
PENGOLAHAN BAHASA ALAMI
Subset AI lain yang berlaku dalam deteksi penipuan adalah pemrosesan bahasa alami, yang berfokus pada interaksi antara komputer dan bahasa manusia. Analisis teks adalah contoh teknik NLP dan dapat diterapkan pada analisis email, postingan media sosial, obrolan, dan bentuk data teks lainnya untuk mendeteksi kata kunci atau frasa yang umumnya terkait dengan penipuan online. NLP juga dapat mengenali dokumen palsu seperti ID, faktur, dan paspor. Hal ini dilakukan dengan menganalisis teks dan metadata dokumen untuk anomali dan ketidakkonsistenan. Pengakuan Entitas dapat mengekstrak nama, alamat, detail kontak, dan data relevan lainnya serta mengidentifikasi potensi ketidaksesuaian berdasarkan ketidaksesuaian. Misalnya, dapat mendeteksi alamat yang tidak cocok dengan alamat pelanggan yang diketahui dan langsung menandai transaksi tersebut.
MODEL PREDIKTIF
Pemodelan prediktif melibatkan penggunaan algoritma statistik untuk menganalisis data historis dan kemudian membuat prediksi. Hal ini dapat diterapkan pada deteksi penipuan yang dibantu AI untuk memprediksi serangan di masa depan sehingga perusahaan dapat mengambil langkah pasti untuk memblokir aktivitas penipuan dan melindungi diri mereka sendiri dan pelanggan mereka. Untuk menggunakan teknik ini, perusahaan pertama-tama harus mengumpulkan data historis, termasuk transaksi masa lalu dan serangan penipuan. Data dianalisis untuk mengidentifikasi pola prediksi yang kemudian digunakan untuk mengembangkan model prediksi. Pelatihan berkelanjutan untuk model ini dilakukan hingga dapat memprediksi kemungkinan transaksi tidak sah secara andal.
CLUSTERING DAN DETEKSI ANOMAL
Clustering dan deteksi anomali adalah dua teknik penting yang berguna untuk deteksi penipuan AI. Sementara data dikelompokkan berdasarkan kesamaan, deteksi anomali mengidentifikasi kumpulan data yang sangat menyimpang dari norma. Dalam konteks deteksi penipuan, clustering dapat digunakan untuk mengelompokkan transaksi dengan lokasi, waktu, dan jumlah yang mirip ke dalam cluster untuk analisis lebih lanjut. Ini sangat berguna dalam kasus serangan terkoordinasi di mana beberapa aktivitas penipuan terjadi pada waktu yang bersamaan atau pada waktu yang bersamaan. Di sisi lain, deteksi anomali berguna untuk mengidentifikasi data transaksional yang sangat berbeda dari data sebelumnya dan dengan cepat menarik perhatian ke pola yang tidak terduga tersebut. Kedua algoritme ini paling baik digunakan bersamaan dengan teknik AI lainnya untuk meningkatkan akurasi dan deteksi dini.
APA MANFAAT DETEKSI PENIPUAN DENGAN FUNGSI AI?
Penipuan seringkali menjadi penyebab kerugian finansial yang signifikan untuk merek ecommerce, membutuhkan metode yang efisien untuk mengidentifikasi dan memblokir aktivitas tersebut. Dalam banyak hal, deteksi penipuan berbantuan AI adalah jawaban atas masalah yang dihadapi pemilik bisnis di berbagai bidang, termasuk ecommerce, dihadapkan.
Berikut adalah lima manfaat utama mempercayakan AI untuk membantu mendeteksi aktivitas penipuan untuk bisnis Anda:
AKURASI YANG DITINGKATKAN
Dengan deteksi penipuan berbantuan AI, bisnis Anda dapat mengandalkan keakuratan aktivitas yang ditandai sebagai ilegal. Ini karena AI menggunakan algoritme yang kompleks dan kuat yang menganalisis data dalam jumlah besar, dari yang terstruktur hingga yang tidak terstruktur. Selain itu, AI belajar dari data, yang berarti semakin baik saat diisi dengan lebih banyak data. Kemampuan pembelajaran mesin ini juga membuat sistem pengenalan penipuan seperti itu cukup mudah beradaptasi untuk mendeteksi dan merespons strategi baru di masa depan yang mungkin digunakan oleh penipu.
DETEKSI REAL-TIME
Deteksi penipuan berbantuan AI dapat mendeteksi tindakan ilegal saat masih dalam proses, memberi bisnis informasi yang diperlukan untuk mengambil tindakan segera untuk melindungi diri mereka sendiri. Ini sangat penting karena beberapa aktivitas penipuan sulit untuk dibalik. Dengan AI, perusahaan Anda dapat menghentikan aktivitas tersebut selama proses penyediaan dan menghindari kerugian besar.
SKALABILITAS
Karena AI tidak terbatas pada jumlah data berapa pun, merek tidak perlu khawatir untuk meningkatkan sistem mereka saat perusahaan berkembang. Deteksi penipuan yang dibantu oleh AI mempertahankan keakuratannya saat bisnis Anda tumbuh dan memproses lebih banyak transaksi dan jumlah data yang lebih besar.
PENGHEMATAN BIAYA
Menggunakan AI untuk mendeteksi transaksi yang salah berkontribusi pada penghematan biaya dalam beberapa cara. Misalnya, ini mengurangi kebutuhan input manusia, menghilangkan biaya tinjauan dan survei manual. Waktu yang dihemat dengan mengotomatiskan tugas-tugas ini juga dapat dihabiskan untuk aktivitas pemasaran dan penjualan untuk menghasilkan pendapatan yang lebih tinggi. AI juga mengurangi biaya yang dapat dihindari seperti biaya hukum, denda, dan pengembalian uang curian.
MENINGKATKAN LOYALITAS PELANGGAN
Tidak mungkin memberi harga pada loyalitas pelanggan. Dengan sistem deteksi penipuan berbasis AI, perusahaan dapat melindungi pelanggan serta informasi pribadi dan keuangan mereka dengan lebih baik. Ini membantu meningkatkan pengalaman pelanggan dan reputasi merek, mengamankan kepercayaan dan loyalitas pelanggan yang sudah ada, dan bahkan menarik pelanggan baru.
Kesimpulannya, deteksi penipuan dengan bantuan AI menawarkan perusahaan metode yang andal untuk memerangi masalah penipuan yang terus-menerus. Berinvestasi dalam teknologi ini sangat penting karena penipu juga memperbarui strategi mereka untuk menipu perusahaan dan pelanggan. Jadi sekarang adalah waktu untuk mengambil kekuatan kecerdasan buatan dan memanfaatkan algoritme pembelajaran mesin untuk melindungi bisnis Anda dalam jangka panjang.
