この分野での進歩にもかかわらず、 ecommerce 詐欺は依然として企業や顧客を悩ませ、その過程ですべての関係者に多大な経済的損失をもたらす根深い問題です。 2022 年、世界中で ecommerce のオンライン詐欺による損失は $ 410 億に達しました。この数字は、2023 年には 171 兆 6,820 億兆円の増加に相当し、1 兆 6,810 億 480 億に達すると予想されます。技術が進歩するにつれて、詐欺師は犯罪行為を実行するためのより洗練された複雑な方法にアクセスできるようになります。そのため、ecommerce ブランドは、AI を活用した不正検出の力を活用して、増大する詐欺師の脅威に対抗する必要があります。
AI支援による不正検出とは何ですか?
AI 支援による不正検出は、人工知能アルゴリズムと機械学習技術を使用して不正行為を検出および防止します。これには、さまざまな種類の不審な行為や不正行為を強く示唆するパターンをリアルタイムで特定するための、大量の関連データの分析が含まれます。これは、データ処理能力の低下、検出時間の遅さ、その他の制限特性により時代遅れとなった不正検出の代替方法に比べて、大幅な改善を示しています。
使用する AI および ML、ecommerce 企業は、さまざまな種類のオンライン詐欺を発見できます。これには、カードの紛失、盗難、または偽造カードによる支払い詐欺が含まれます。 AI は進行中のリアルタイム取引を追跡し、不正な注文の処理をブロックすることもできます。さらに、この強力なリソースは、購入を完了したりローンを処理したりするために盗まれた ID を使用する試みを暴露する可能性があります。その結果、より高速かつ効率的な AI 支援の不正検出を導入することで、オンライン取引のセキュリティが向上し、企業が顧客の信頼を獲得できるようになります。
AI 支援による不正行為検出はどのように機能しますか?
technologie を際立たせる主な人工知能機能には、大量のデータを数秒で分析し、人間や他のソフトウェアが見落としがちなパターンを特定し、過去のデータから学習して自らを改善する機能が含まれます。これらの特性はすべて、不正行為の検出に非常によく当てはまります。 AI モデルは、潜在的な不正行為を検出した場合に、疑わしい取引をブロックしたりフラグを立ててさらなる調査を行うことができます。このモデルは、保留中のトランザクションが違法である可能性を評価することもできます。
ecommerce の不正行為を発見し、巨額の損失を回避するために、さまざまなアルゴリズムと技術が単独で、または組み合わせて使用されます。 AI 支援による不正検出で使用される主なものは次のとおりです。
機械学習
機械学習は、不正検出に最も一般的に適用される AI サブセットです。 ML はパターンを学習するために履歴データを使用してトレーニングされます。その後、パターンと逸脱の知識に基づいて取引とオンライン支払いをスクリーニングし、正当性を判断します。このプロセスでは、さまざまな機械学習アルゴリズムが使用されます。デシジョン ツリーは、解釈が容易で、さまざまな種類のデータの処理に多用途であるため、おそらく最も人気のあるアルゴリズムです。ロジスティック回帰は、バイナリ分類タスクに使用され、アクティビティを不正なものと正当なものに簡単に分類できるため、実装が容易になります。ランダム フォレスト、サポート ベクター マシン、深層学習アルゴリズムなどの他のアルゴリズムは、さらに複雑な分析や正確な不正検出に役立ちます。
自然言語処理
不正行為検出に適用できるもう 1 つの AI サブセットは、コンピューターと人間の言語間の対話に焦点を当てた自然言語処理です。テキスト分析は NLP 手法の一例であり、電子メール、ソーシャル メディアの投稿、チャット、その他の形式のテキスト データの分析に適用して、オンライン詐欺に一般的に関連付けられているキーワードやフレーズを検出できます。 NLP は、ID、請求書、パスポートなどの不正な文書も認識できます。これは、ドキュメントのテキストとメタデータを分析して異常や不一致がないかを確認することによって行われます。エンティティ認識では、名前、住所、連絡先の詳細、その他の関連データを抽出し、不一致に基づいて潜在的な不一致を特定できます。たとえば、既知の顧客の住所と一致しない住所を検出し、そのような取引に即座にフラグを立てることができます。
予測モデル
予測モデリングには、統計アルゴリズムを使用して履歴データを分析し、予測を行うことが含まれます。これを AI 支援の不正検出に適用して将来の攻撃を予測できるため、企業は不正行為をブロックし、自社と顧客を保護するための決定的な措置を講じることができます。この手法を使用するには、企業はまず過去の取引や詐欺攻撃などの履歴データを収集する必要があります。データを分析して予測パターンを特定し、それを予測モデルの開発に使用します。このモデルの継続的なトレーニングは、不正なトランザクションの可能性を確実に予測できるようになるまで行われます。
クラスタリングと異常検出
クラスタリングと異常検出は、AI 不正検出に役立つ 2 つの重要な技術です。データは類似性に基づいてクラスター化されますが、異常検出では標準から著しく逸脱したデータセットが特定されます。不正行為検出のコンテキストでは、クラスタリングを使用して、場所、時間、金額が類似したトランザクションをクラスターにグループ化し、さらなる分析を行うことができます。これは、複数の不正行為が同時または同時に発生する組織的な攻撃の場合に特に役立ちます。一方、異常検出は、以前のデータと異常に異なるトランザクション データを特定し、そのような予期しないパターンにすぐに注意を向けるのに役立ちます。これら 2 つのアルゴリズムは、精度と早期検出を向上させるために、他の AI 技術と組み合わせて使用するのが最適です。
AI機能による不正検知のメリットは何ですか？
詐欺は ecommerce ブランドにとって多大な経済的損失の原因となることが多く、そのような行為を特定してブロックする効率的な方法が必要です。多くの点で、AI 支援による不正検出は、さまざまな分野のビジネス オーナーが直面する問題に対する答えとなります。 ecommerce、と対峙している。
ビジネスの不正行為の検出を AI に委託することの 5 つの主な利点を次に示します。
精度の向上
AI を活用した不正検出により、企業は違法としてフラグが立てられたアクティビティの正確性を信頼できます。これは、AI が構造化されたデータから非構造化されたデータまで、大量のデータを分析する複雑かつ堅牢なアルゴリズムを使用しているためです。さらに、AI はデータから学習します。つまり、より多くのデータが供給されると、AI は向上します。また、この機械学習機能により、このような不正認識システムは、詐欺師が使用する可能性のある将来の新たな戦略を検出して対応するのに十分な適応性を備えています。
リアルタイム検出
AI 支援による不正検出は、違法行為を進行中の段階で検出できるため、企業は自らを守るために直ちに行動を起こすために必要な情報を得ることができます。一部の不正行為は元に戻すのが難しいため、これは特に重要です。 AI を使用すると、企業はプロビジョニング プロセス中にそのようなアクティビティを停止し、壊滅的な損失を回避できます。
スケーラビリティ
AI はデータ量に制限がないため、ブランドは企業の拡大に伴うシステムのアップグレードを心配する必要がありません。 AI 支援による不正検出は、ビジネスが成長し、より多くのトランザクションと大量のデータを処理しても精度を維持します。
コスト効率
AI を使用して不正な取引を検出すると、さまざまな方法でコスト削減に貢献します。たとえば、人間による入力の必要性が減り、手動によるレビューや調査のコストが削減されます。これらのタスクを自動化することで節約された時間は、より高い収益を生み出すためのマーケティング活動や販売活動に費やすこともできます。 AI はまた、訴訟費用、罰金、盗まれたお金の返金など、回避可能なコストも削減します。
顧客ロイヤルティの向上
顧客ロイヤルティに値段を付けることは不可能です。 AI ベースの不正検出システムを使用すると、企業は顧客とその個人情報および財務情報をより適切に保護できます。これにより、顧客エクスペリエンスとブランドの評判が向上し、既存の顧客の信頼とロイヤルティを確保し、さらには新規顧客の誘致にも役立ちます。
結論として、AI 支援による不正検出は、企業に持続的な不正問題に対抗するための信頼できる方法を提供します。詐欺師も企業や顧客を欺くための戦略を更新しているため、この技術への投資は非常に重要です。だから今こそ力を手に入れる時です 人工知能 機械学習アルゴリズムを活用して、長期的にビジネスを保護します。
