Nonostante i progressi in ecommerce blijft fraude een hardnekkig probleem dat bedrijven en klanten teistert en enorme financiële verliezen veroorzaakt voor alle partijen in het proces. In 2022 bedroegen de verliezen van ecommerce door online fraude wereldwijd tot $ 41 miljard. Dat cijfer zal naar verwachting $ 48 miljard bereiken in 2023, wat neerkomt op een stijging van 17%. Naarmate de technologie vordert, hebben fraudeurs meer toegang tot meer geavanceerde en complexe methoden om hun criminele activiteiten uit te voeren. Daarom moeten ecommerce merken reageren door gebruik te maken van de kracht van AI-ondersteunde fraudedetectie om de groeiende dreiging van deze fraudeurs te bestrijden.
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 en ML kunnen ecommerce bedrijven vele soorten online fraude ontdekken. Dit omvat betalingsfraude met verloren, gestolen of vervalste kaarten. AI kan ook lopende real-time transacties volgen en frauduleuze bestellingen blokkeren voor verwerking. Bovendien kan deze krachtige bron pogingen blootleggen om gestolen identiteiten te gebruiken om aankopen te voltooien of leningen te verwerken. Bijgevolg zal de toepassing van snellere en efficiëntere AI-ondersteunde fraudedetectie de veiligheid van online transacties verbeteren en bedrijven helpen het vertrouwen van hun klanten te winnen.
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.
Verschillende algoritmen en technieken worden geïsoleerd of gecombineerd gebruikt om ecommerce fraude aan het licht te brengen en enorme verliezen te voorkomen. De belangrijkste die worden gebruikt bij AI-ondersteunde fraudedetectie zijn:
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
Clustering en anomalie detectie zijn twee belangrijke technieken die nuttig zijn voor AI-fraudedetectie. Terwijl gegevens worden geclusterd op basis van overeenkomsten, identificeert anomalie detectie datasets die duidelijk afwijken van de norm. In het kader van fraudeherkenning kan clustering worden gebruikt om transacties met vergelijkbare locaties, tijden en bedragen te groeperen in clusters voor verdere analyse. Dit is met name handig in het geval van gecoördineerde aanvallen waarbij meerdere frauduleuze activiteiten tegelijkertijd of tegelijkertijd plaatsvinden. Aan de andere kant is afwijkingsdetectie nuttig voor het identificeren van transactiegegevens die ongewoon verschillen van eerdere gegevens en om snel de aandacht te vestigen op dergelijke onverwachte patronen. Deze twee algoritmen kunnen het beste worden gebruikt in combinatie met andere AI-technieken om de nauwkeurigheid en vroege detectie te verbeteren.
QUALI SONO I VANTAGGI DEL RILEVAMENTO FRODI CON LA FUNZIONE AI?
Fraude is vaak een oorzaak van aanzienlijke financiële verliezen voor ecommerce merken, waardoor een efficiënte methode nodig is om dergelijke activiteiten te herkennen en te blokkeren. AI-ondersteunde fraudedetectie is in veel opzichten het antwoord op het probleem waarmee ondernemers op verschillende gebieden, inclusief ecommerce, si confrontano.
Ecco cinque vantaggi chiave dell'affidare l'IA per aiutare a rilevare attività fraudolente per la tua azienda:
PRECISIONE MIGLIORATA
Met AI-ondersteunde fraudedetectie kan uw bedrijf vertrouwen op de juistheid van als onwettig gemarkeerde activiteiten. Dit komt doordat AI gebruik maakt van complexe en robuuste algoritmen die enorme hoeveelheden data analyseren, van gestructureerd tot ongestructureerd. Bovendien leert AI van de gegevens, wat betekent dat het verbetert naarmate het met meer gegevens wordt gevoed. Dit machine learning-vermogen maakt dergelijke fraude herkenning systemen ook voldoende aanpasbaar om nieuwe toekomstige strategieën die fraudeurs zouden kunnen gebruiken te detecteren en erop te reageren.
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.
KOSTEN EFFICIËNTIE
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
Het is onmogelijk om een prijs te plakken op klantloyaliteit. Met op AI gebaseerde fraude detectiesystemen kunnen bedrijven hun klanten en hun persoonlijke en financiële informatie beter beschermen. Dit draagt bij aan het verbeteren van de klantervaring en merkreputatie, het veiligstellen van het vertrouwen en de loyaliteit van bestaande klanten, en zelfs het aantrekken van nieuwe klanten.
Concluderend biedt AI-ondersteunde fraudedetectie bedrijven een betrouwbare methode om het hardnekkige fraudeprobleem te bestrijden. Investeren in deze technologie is cruciaal omdat fraudeurs ook hun strategieën voor het oplichten van bedrijven en klanten updaten. Daarom is het nu tijd om de kracht van intelligenza artificiale e sfrutta gli algoritmi di machine learning per proteggere la tua azienda a lungo termine.
