Nonostante i progressi in ecommerce La frode rimane un problema persistente che affligge aziende e clienti e causa enormi perdite finanziarie a tutte le parti interessate. Nel 2022, le perdite per frode online di ecommerce raggiungono globalmente $ 41 miliardi. Si prevede che tale cifra raggiungerà $ 48 miliardi entro il 2023, con un aumento di 17%. Con il progredire della tecnologia, i truffatori hanno più accesso a metodi più sofisticati e complessi per svolgere le loro attività criminali. Pertanto, i marchi ecommerce devono rispondere sfruttando la potenza del rilevamento delle frodi assistito dall'intelligenza artificiale per combattere la crescente minaccia di questi truffatori.
CHE COS'È IL RILEVAMENTO DI FRODI AI-ASSISTITO?
Il rilevamento delle frodi assistito dall'intelligenza artificiale è l'uso di algoritmi di intelligenza artificiale e tecniche di apprendimento automatico per rilevare e prevenire attività fraudolente. Implica l'analisi di grandi quantità di dati rilevanti per identificare modelli in tempo reale che sono altamente indicativi di vari tipi di azioni sospette e fraudolente. Rappresenta un miglioramento significativo rispetto ai metodi alternativi di rilevamento delle frodi, che sono diventati obsoleti a causa delle ridotte capacità di elaborazione dei dati, dei tempi di rilevamento più lenti e di altre caratteristiche limitanti.
Utilizzando AI e ML, le aziende ecommerce possono scoprire molti tipi di frode online. Ciò include le frodi nei pagamenti che coinvolgono carte smarrite, rubate o contraffatte. L’intelligenza artificiale può anche monitorare le transazioni in corso in tempo reale e bloccare l’elaborazione degli ordini fraudolenti. Inoltre, questa potente risorsa può smascherare tentativi di utilizzo di identità rubate per completare acquisti o elaborare prestiti. Di conseguenza, l’adozione di un rilevamento delle frodi assistito dall’intelligenza artificiale più rapido ed efficiente migliorerà la sicurezza delle transazioni online e aiuterà le aziende a guadagnare la fiducia dei propri clienti.
COME FUNZIONA IL RILEVAMENTO FRODI ASSISTITO DA AI?
Le caratteristiche chiave dell'intelligenza artificiale che contraddistinguono technologie includono la capacità di analizzare enormi quantità di dati in pochi secondi, identificare modelli che le persone e altri software spesso trascurano e migliorarsi imparando dai dati storici. Tutte queste proprietà si applicano molto bene al rilevamento di attività fraudolente. I modelli AI possono bloccare o contrassegnare transazioni sospette per ulteriori indagini durante il rilevamento di potenziali frodi. I modelli possono anche valutare la probabilità che le transazioni in sospeso siano illegali.
Algoritmi e tecniche diversi vengono utilizzati isolatamente o in combinazione per scoprire le frodi ecommerce ed evitare enormi perdite. I principali utilizzati nel rilevamento delle frodi assistito dall'intelligenza artificiale sono:
APPRENDIMENTO AUTOMATICO
L'apprendimento automatico è il sottoinsieme dell'IA più comunemente applicato nel rilevamento delle frodi. ML viene addestrato con dati storici per apprendere modelli. Può quindi esaminare le transazioni e i pagamenti online con la conoscenza di modelli e deviazioni e determinarne la legittimità. In questo processo vengono utilizzati vari algoritmi di apprendimento automatico. Gli alberi decisionali sono forse gli algoritmi più popolari perché sono facili da interpretare e versatili nella gestione di diversi tipi di dati. Le regressioni logistiche, utilizzate per le attività di classificazione binaria, possono facilmente classificare le attività in fraudolente e legittime, rendendole facili da implementare. Altri algoritmi, come foreste casuali, macchine vettoriali di supporto e algoritmi di deep learning, sono utili per analisi ancora più complesse e rilevamento accurato delle frodi.
ELABORAZIONE DEL LINGUAGGIO NATURALE
Un altro sottoinsieme di intelligenza artificiale applicabile nel rilevamento delle frodi è l'elaborazione del linguaggio naturale, che si concentra sulle interazioni tra computer e linguaggio umano. L'analisi del testo è un esempio di tecnica NLP e può essere applicata all'analisi di e-mail, post sui social media, chat e altre forme di dati di testo per rilevare parole chiave o frasi comunemente associate a frodi online. La PNL può anche riconoscere documenti fraudolenti come carte d'identità, fatture e passaporti. Lo fa analizzando il testo e i metadati dei documenti per anomalie e incoerenze. Entity Recognition può estrarre nomi, indirizzi, dettagli di contatto e altri dati rilevanti e identificare possibili mancate corrispondenze in base alle mancate corrispondenze. Ad esempio, può rilevare indirizzi che non corrispondono a indirizzi di clienti noti e contrassegnare immediatamente tali transazioni.
MODELLI PREDITTIVI
La modellazione predittiva implica l'utilizzo di algoritmi statistici per analizzare i dati storici e quindi fare previsioni. Questo può essere applicato al rilevamento delle frodi assistito dall'intelligenza artificiale per prevedere attacchi futuri in modo che le aziende possano adottare misure definitive per bloccare attività fraudolente e proteggere se stesse e i propri clienti. Per utilizzare questa tecnica, le aziende devono prima raccogliere dati storici, comprese transazioni passate e attacchi fraudolenti. I dati vengono analizzati per identificare modelli predittivi che vengono poi utilizzati per sviluppare modelli predittivi. La formazione continua per questo modello viene eseguita fino a quando non è in grado di prevedere in modo affidabile possibili transazioni illegittime.
CLUSTERING E RILEVAZIONE ANOMALIA
Il clustering e il rilevamento delle anomalie sono due tecniche importanti utili per il rilevamento delle frodi tramite intelligenza artificiale. Mentre i dati sono raggruppati in base alle somiglianze, il rilevamento delle anomalie identifica i set di dati che si discostano notevolmente dalla norma. Nel contesto del rilevamento delle frodi, il clustering può essere utilizzato per raggruppare le transazioni con luoghi, tempi e importi simili in cluster per ulteriori analisi. Ciò è particolarmente utile nel caso di attacchi coordinati in cui si verificano più attività fraudolente contemporaneamente o contemporaneamente. D'altra parte, il rilevamento delle anomalie è utile per identificare i dati transazionali insolitamente diversi dai dati precedenti e attirare rapidamente l'attenzione su tali modelli imprevisti. Questi due algoritmi sono utilizzati al meglio insieme ad altre tecniche di intelligenza artificiale per migliorare la precisione e il rilevamento precoce.
QUALI SONO I VANTAGGI DEL RILEVAMENTO FRODI CON LA FUNZIONE AI?
La frode è spesso causa di perdite finanziarie significative per i marchi ecommerce, che richiedono un metodo efficiente per identificare e bloccare tale attività. In molti modi, il rilevamento delle frodi assistito dall'intelligenza artificiale è la risposta al problema affrontato dagli imprenditori in vari campi, tra cui ecommerce, si confrontano.
Ecco cinque vantaggi chiave dell'affidare l'IA per aiutare a rilevare attività fraudolente per la tua azienda:
PRECISIONE MIGLIORATA
Con il rilevamento delle frodi assistito dall'intelligenza artificiale, la tua azienda può fare affidamento sull'accuratezza delle attività contrassegnate come illegali. Questo perché l'IA utilizza algoritmi complessi e robusti che analizzano enormi quantità di dati, da quelli strutturati a quelli non strutturati. Inoltre, l'intelligenza artificiale impara dai dati, il che significa che migliora man mano che viene alimentata con più dati. Questa capacità di apprendimento automatico rende anche tali sistemi di riconoscimento delle frodi abbastanza adattabili da rilevare e rispondere a nuove strategie future che i truffatori potrebbero utilizzare.
RILEVAMENTO IN TEMPO REALE
Il rilevamento delle frodi assistito dall'intelligenza artificiale può rilevare azioni illegali mentre sono ancora in corso, fornendo alle aziende le informazioni necessarie per intraprendere azioni immediate per proteggersi. Questo è particolarmente importante perché alcune attività fraudolente sono difficili da annullare. Con l'intelligenza artificiale, la tua azienda può interrompere tali attività durante il processo di provisioning ed evitare perdite catastrofiche.
SCALABILITÀ
Poiché l'intelligenza artificiale non è limitata a nessuna quantità di dati, i marchi non devono preoccuparsi di aggiornare i propri sistemi man mano che le aziende si espandono. Il rilevamento delle frodi assistito dall'intelligenza artificiale mantiene la sua accuratezza man mano che la tua azienda cresce ed elabora più transazioni e maggiori quantità di dati.
EFFICIENZA DEI COSTI
L'utilizzo dell'intelligenza artificiale per rilevare transazioni illecite contribuisce al risparmio sui costi in diversi modi. Ad esempio, riduce la necessità di input umano, eliminando il costo delle revisioni manuali e dei sondaggi. Il tempo risparmiato automatizzando queste attività può anche essere speso in attività di marketing e vendita per una maggiore generazione di entrate. L'intelligenza artificiale riduce anche i costi evitabili come spese legali, multe e rimborsi di denaro rubato.
FEDELTÀ DEI CLIENTI MIGLIORATA
È impossibile dare un prezzo alla fedeltà dei clienti. Con i sistemi di rilevamento delle frodi basati sull'intelligenza artificiale, le aziende possono proteggere meglio i propri clienti e le loro informazioni personali e finanziarie. Ciò aiuta a migliorare l'esperienza del cliente e la reputazione del marchio, a garantire la fiducia e la lealtà dei clienti esistenti e persino ad attrarne di nuovi.
In conclusione, il rilevamento delle frodi assistito dall'intelligenza artificiale offre alle aziende un metodo affidabile per combattere il persistente problema delle frodi. Investire in questa tecnologia è fondamentale poiché anche i truffatori stanno aggiornando le loro strategie per frodare aziende e clienti. Quindi ora è il momento di prendere il potere di intelligenza artificiale e sfrutta gli algoritmi di machine learning per proteggere la tua azienda a lungo termine.
