Pomimo postępu w dziedzinie ecommerce Oszustwa pozostają stałym problemem, który nęka firmy i klientów, powodując ogromne straty finansowe dla wszystkich stron tego procesu. W 2022 r. straty ecommerce wynikające z oszustw internetowych na całym świecie wyniosły 41 miliardów. Oczekuje się, że w 2023 r. liczba ta osiągnie 48 miliardów $, co oznacza wzrost o 17%. W miarę rozwoju technologie oszuści mają większy dostęp do bardziej wyrafinowanych i złożonych metod prowadzenia działalności przestępczej. Dlatego marki ecommerce muszą zareagować, wykorzystując moc wykrywania oszustw z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, aby zwalczać rosnące zagrożenie ze strony tych oszustów.
CZYM JEST WYKRYWANIE OSZUSTWA WSPOMAGANE AI?
Wykrywanie oszustw wspomagane przez sztuczną inteligencję to wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji i technik uczenia maszynowego do wykrywania nieuczciwych działań i zapobiegania im. Obejmuje analizę dużych ilości odpowiednich danych w celu zidentyfikowania wzorców w czasie rzeczywistym, które wysoce sugerują różne rodzaje podejrzanych i oszukańczych działań. Stanowi znaczną poprawę w stosunku do alternatywnych metod wykrywania oszustw, które stały się przestarzałe ze względu na ograniczone możliwości przetwarzania danych, wolniejszy czas wykrywania i inne ograniczające cechy.
Za pomocą sztuczna inteligencja i ML, ecommerce firmy mogą wykryć wiele rodzajów oszustw internetowych. Obejmuje to oszustwa płatnicze związane ze zgubieniem, kradzieżą lub podrobieniem kart. Sztuczna inteligencja może także śledzić trwające transakcje w czasie rzeczywistym i blokować przetwarzanie fałszywych zamówień. Ponadto ten potężny zasób może ujawnić próby wykorzystania skradzionych tożsamości do realizacji zakupów lub przetwarzania pożyczek. W rezultacie przyjęcie szybszego i skuteczniejszego wykrywania oszustw wspomaganych sztuczną inteligencją poprawi bezpieczeństwo transakcji internetowych i pomoże firmom zdobyć zaufanie klientów.
JAK DZIAŁA WYKRYWANIE NADUŻYĆ WSPOMAGAJĄCYCH AI?
Kluczowe funkcje sztucznej inteligencji, które wyróżniają technologie, obejmują możliwość analizowania ogromnych ilości danych w ciągu kilku sekund, identyfikowania wzorców, które ludzie i inne oprogramowanie często przeoczają, oraz doskonalenia się poprzez uczenie się na podstawie danych historycznych. Wszystkie te właściwości bardzo dobrze sprawdzają się w wykrywaniu oszustw. Modele AI mogą blokować lub oflagować podejrzane transakcje w celu dalszego zbadania w przypadku wykrycia potencjalnego oszustwa. Modele mogą również oceniać prawdopodobieństwo, że oczekujące transakcje są nielegalne.
Różne algorytmy i techniki są stosowane oddzielnie lub w połączeniu w celu wykrycia oszustwa ecommerce i uniknięcia ogromnych strat. Główne z nich stosowane w wykrywaniu oszustw wspomaganych przez sztuczną inteligencję to:
NAUCZANIE MASZYNOWE
Uczenie maszynowe to podzbiór AI najczęściej stosowany w wykrywaniu oszustw. ML jest szkolony z danymi historycznymi, aby uczyć się wzorców. Może następnie sprawdzać transakcje i płatności online ze znajomością wzorców i odchyleń oraz określać ich legalność. W tym procesie wykorzystywane są różne algorytmy uczenia maszynowego. Drzewa decyzyjne są prawdopodobnie najpopularniejszymi algorytmami, ponieważ są łatwe w interpretacji i wszechstronne w obsłudze różnych typów danych. Regresje logistyczne, używane do zadań klasyfikacji binarnej, mogą łatwo klasyfikować działania na oszukańcze i legalne, co ułatwia ich wdrożenie. Inne algorytmy, takie jak losowe lasy, obsługujące maszyny wektorowe i algorytmy głębokiego uczenia, są przydatne do jeszcze bardziej złożonej analizy i dokładnego wykrywania oszustw.
PRZETWARZANIE JĘZYKA NATURALNEGO
Innym podzbiorem sztucznej inteligencji mającym zastosowanie w wykrywaniu oszustw jest przetwarzanie języka naturalnego, które koncentruje się na interakcjach między komputerami a ludzkim językiem. Analiza tekstu jest przykładem techniki NLP i może być stosowana do analizy wiadomości e-mail, postów w mediach społecznościowych, czatów i innych form danych tekstowych w celu wykrycia słów kluczowych lub fraz powszechnie kojarzonych z oszustwami internetowymi. NLP może również rozpoznawać fałszywe dokumenty, takie jak dowody osobiste, faktury i paszporty. Robi to, analizując tekst i metadane dokumentów pod kątem anomalii i niespójności. Rozpoznawanie jednostek może wyodrębniać nazwiska, adresy, dane kontaktowe i inne istotne dane oraz identyfikować potencjalne niezgodności na podstawie niezgodności. Na przykład może wykrywać adresy, które nie pasują do znanych adresów klientów i natychmiast oznaczać takie transakcje.
MODELE PREDYKCYJNE
Modelowanie predykcyjne obejmuje wykorzystanie algorytmów statystycznych do analizy danych historycznych, a następnie dokonywanie prognoz. Można to zastosować do wykrywania oszustw wspomaganego przez sztuczną inteligencję, aby przewidywać przyszłe ataki, aby firmy mogły podjąć zdecydowane kroki w celu zablokowania oszukańczej działalności i ochrony siebie i swoich klientów. Aby skorzystać z tej techniki, firmy muszą najpierw zebrać dane historyczne, w tym przeszłe transakcje i ataki oszustw. Dane są analizowane w celu zidentyfikowania wzorców predykcyjnych, które są następnie wykorzystywane do opracowania modeli predykcyjnych. Bieżące szkolenie tego modelu jest przeprowadzane do momentu, aż będzie w stanie wiarygodnie przewidzieć możliwe nielegalne transakcje.
CLASTERING I WYKRYWANIE ANOMALI
Klastrowanie i wykrywanie anomalii to dwie ważne techniki przydatne w wykrywaniu oszustw AI. Podczas gdy dane są grupowane na podstawie podobieństw, wykrywanie anomalii identyfikuje zestawy danych, które znacznie odbiegają od normy. W kontekście wykrywania oszustw klastry mogą być wykorzystywane do grupowania transakcji o podobnych lokalizacjach, czasie i kwotach w klastry w celu dalszej analizy. Jest to szczególnie przydatne w przypadku skoordynowanych ataków, w których w tym samym czasie lub w tym samym czasie dochodzi do wielu oszustw. Z drugiej strony wykrywanie anomalii jest przydatne do identyfikowania danych transakcyjnych, które są niezwykle różne od poprzednich danych i szybkiego zwracania uwagi na takie nieoczekiwane wzorce. Te dwa algorytmy najlepiej stosować w połączeniu z innymi technikami sztucznej inteligencji, aby poprawić dokładność i wczesne wykrywanie.
JAKIE SĄ KORZYŚCI Z WYKRYWANIA NADUŻYĆ DZIĘKI FUNKCJI AI?
Oszustwa są często przyczyną znacznych strat finansowych dla marek ecommerce, co wymaga skutecznej metody identyfikacji i blokowania takich działań. Pod wieloma względami wykrywanie oszustw wspomagane sztuczną inteligencją jest odpowiedzią na problem, z jakim borykają się właściciele firm w różnych dziedzinach, m.in ecommerce, konfrontują się.
Oto pięć kluczowych korzyści z powierzenia sztucznej inteligencji pomocy w wykrywaniu nieuczciwych działań w Twojej firmie:
WIĘKSZA DOKŁADNOŚĆ
Dzięki wykrywaniu oszustw wspomaganemu przez sztuczną inteligencję Twoja firma może polegać na dokładności działań oznaczonych jako nielegalne. Dzieje się tak, ponieważ sztuczna inteligencja wykorzystuje złożone i solidne algorytmy, które analizują ogromne ilości danych, od ustrukturyzowanych po nieustrukturyzowane. Ponadto sztuczna inteligencja uczy się na podstawie danych, co oznacza, że poprawia się, gdy jest zasilana większą ilością danych. Ta zdolność uczenia maszynowego sprawia również, że takie systemy rozpoznawania oszustw są wystarczająco elastyczne, aby wykrywać i reagować na nowe przyszłe strategie, z których mogą korzystać oszuści.
WYKRYWANIE W CZASIE RZECZYWISTYM
Wykrywanie oszustw wspomagane przez sztuczną inteligencję może wykrywać nielegalne działania, gdy są one jeszcze w toku, dostarczając firmom informacji niezbędnych do podjęcia natychmiastowych działań w celu ochrony. Jest to szczególnie ważne, ponieważ niektóre nieuczciwe działania są trudne do odwrócenia. Dzięki sztucznej inteligencji Twoja firma może zatrzymać takie działania podczas procesu udostępniania i uniknąć katastrofalnych strat.
SKALOWALNOŚĆ
Ponieważ sztuczna inteligencja nie ogranicza się do żadnej ilości danych, marki nie muszą martwić się aktualizacją swoich systemów w miarę rozwoju firmy. Wykrywanie oszustw wspomagane przez sztuczną inteligencję zachowuje swoją dokładność w miarę rozwoju Twojej firmy i przetwarzania większej liczby transakcji i większych ilości danych.
EFEKTYWNOŚĆ KOSZTÓW
Wykorzystywanie sztucznej inteligencji do wykrywania błędnych transakcji przyczynia się do oszczędności kosztów na kilka sposobów. Na przykład zmniejsza potrzebę udziału człowieka, eliminując koszty ręcznych przeglądów i ankiet. Czas zaoszczędzony dzięki automatyzacji tych zadań można również przeznaczyć na działania marketingowe i sprzedażowe w celu generowania wyższych przychodów. Sztuczna inteligencja zmniejsza również koszty, których można uniknąć, takie jak opłaty prawne, grzywny i zwroty skradzionych pieniędzy.
LEPSZA LOJALNOŚĆ KLIENTÓW
Nie da się wycenić lojalności klientów. Dzięki systemom wykrywania oszustw opartym na sztucznej inteligencji firmy mogą lepiej chronić swoich klientów oraz ich dane osobowe i finansowe. Pomaga to poprawić wrażenia klientów i reputację marki, zapewnić zaufanie i lojalność obecnych klientów, a nawet przyciągnąć nowych klientów.
Podsumowując, wykrywanie oszustw wspomagane sztuczną inteligencją oferuje firmom niezawodną metodę walki z uporczywym problemem oszustw. Inwestycja w tę technologięologie ma kluczowe znaczenie, ponieważ oszuści aktualizują również swoje strategie oszukiwania firm i klientów. Więc teraz jest czas, aby przejąć władzę sztuczna inteligencja i wykorzystaj algorytmy uczenia maszynowego do długoterminowej ochrony swojej firmy.
