Apesar dos avanços ecommerce A fraude continua a ser um problema persistente que assola empresas e clientes e causa enormes perdas financeiras para todas as partes no processo. Em 2022, as perdas por fraude online do ecommerce atingiram globalmente 41 bilhões de $. Espera-se que esse número atinja $ 48 bilhões até 2023, representando um aumento de 17%. À medida que a tecnologia avança, os fraudadores têm mais acesso a métodos mais sofisticados e complexos para realizar as suas atividades criminosas. Portanto, as marcas ecommerce devem responder aproveitando o poder da detecção de fraudes assistida por IA para combater a ameaça crescente destes fraudadores.
O QUE É A DETECÇÃO DE FRAUDES ASSISTIDA POR IA?
A detecção de fraude assistida por IA é o uso de algoritmos de inteligência artificial e técnicas de aprendizado de máquina para detectar e prevenir atividades fraudulentas. Envolve a análise de grandes quantidades de dados relevantes para identificar padrões em tempo real altamente sugestivos de vários tipos de ações suspeitas e fraudulentas. Isso representa uma melhoria significativa em relação aos métodos alternativos de detecção de fraudes, que se tornaram obsoletos devido à capacidade reduzida de processamento de dados, tempo de detecção mais lento e outras características limitantes.
Usando IA e ML, as empresas ecommerce podem detectar muitos tipos de fraude online. Isto inclui fraudes de pagamento envolvendo cartões perdidos, roubados ou falsificados. A IA também pode rastrear transações contínuas em tempo real e bloquear o processamento de pedidos fraudulentos. Além disso, esse poderoso recurso pode expor tentativas de uso de identidades roubadas para concluir compras ou processar empréstimos. Consequentemente, a adoção de uma deteção de fraudes assistida por IA mais rápida e eficiente melhorará a segurança das transações online e ajudará as empresas a ganhar a confiança dos seus clientes.
COMO FUNCIONA A DETECÇÃO DE FRAUDES ASSISTIDA POR IA?
Os principais recursos de inteligência artificial que diferenciam o technologie incluem a capacidade de analisar grandes quantidades de dados em segundos, identificar padrões que as pessoas e outros softwares geralmente ignoram e melhorar a si mesmo aprendendo com dados históricos. Todas essas propriedades se aplicam muito bem à detecção de atividades fraudulentas. Os modelos de IA podem bloquear ou sinalizar transações suspeitas para investigação adicional ao detectar possíveis fraudes. Os modelos também podem avaliar a probabilidade de transações pendentes serem ilegais.
Diferentes algoritmos e técnicas são usados isoladamente ou em combinação para descobrir a fraude ecommerce e evitar grandes perdas. Os principais usados na detecção de fraude assistida por IA são:
APRENDIZADO DE MÁQUINA
O aprendizado de máquina é o subconjunto de IA mais comumente aplicado na detecção de fraudes. O ML é treinado com dados históricos para aprender padrões. Ele pode então rastrear transações e pagamentos online com conhecimento de padrões e desvios e determinar a legitimidade. Vários algoritmos de aprendizado de máquina são usados nesse processo. As árvores de decisão são talvez os algoritmos mais populares porque são fáceis de interpretar e versáteis no tratamento de diferentes tipos de dados. As regressões logísticas, usadas para tarefas de classificação binária, podem facilmente classificar as atividades em fraudulentas e legítimas, tornando-as fáceis de implementar. Outros algoritmos, como florestas aleatórias, máquinas vetoriais de suporte e algoritmos de aprendizado profundo, são úteis para análises ainda mais complexas e detecção precisa de fraudes.
PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL
Outro subconjunto de IA aplicável na detecção de fraudes é o processamento de linguagem natural, que se concentra nas interações entre computadores e a linguagem humana. A análise de texto é um exemplo de técnica de PNL e pode ser aplicada à análise de e-mails, postagens de mídia social, bate-papos e outras formas de dados de texto para detectar palavras-chave ou frases comumente associadas a fraudes online. O NLP também pode reconhecer documentos fraudulentos, como identidades, faturas e passaportes. Ele faz isso analisando o texto e os metadados dos documentos em busca de anomalias e inconsistências. O Entity Recognitions pode extrair nomes, endereços, detalhes de contato e outros dados relevantes e identificar possíveis incompatibilidades com base nas incompatibilidades. Por exemplo, ele pode detectar endereços que não correspondem aos endereços de clientes conhecidos e sinalizar tais transações imediatamente.
MODELOS PREDITIVOS
A modelagem preditiva envolve o uso de algoritmos estatísticos para analisar dados históricos e fazer previsões. Isso pode ser aplicado à detecção de fraude assistida por IA para prever ataques futuros, para que as empresas possam tomar medidas definitivas para bloquear atividades fraudulentas e proteger a si mesmas e a seus clientes. Para usar essa técnica, as empresas devem primeiro coletar dados históricos, incluindo transações anteriores e ataques de fraude. Os dados são analisados para identificar padrões preditivos que são usados para desenvolver modelos preditivos. O treinamento contínuo para esse modelo é feito até que ele possa prever com segurança possíveis transações ilegítimas.
CLUSTERING E DETECÇÃO ANÔMICA
Clustering e detecção de anomalias são duas técnicas importantes úteis para a detecção de fraudes de IA. Enquanto os dados são agrupados com base em semelhanças, a detecção de anomalias identifica conjuntos de dados que se desviam acentuadamente da norma. No contexto da detecção de fraudes, o clustering pode ser usado para agrupar transações com locais, horários e valores semelhantes em clusters para análise posterior. Isso é particularmente útil no caso de ataques coordenados em que várias atividades fraudulentas ocorrem ao mesmo tempo ou ao mesmo tempo. Por outro lado, a detecção de anomalias é útil para identificar dados transacionais que são incomumente diferentes dos dados anteriores e chamar rapidamente a atenção para tais padrões inesperados. Esses dois algoritmos são melhor usados em conjunto com outras técnicas de IA para melhorar a precisão e a detecção precoce.
QUAIS SÃO OS BENEFÍCIOS DA DETECÇÃO DE FRAUDE COM A FUNÇÃO AI?
A fraude costuma ser uma causa de perdas financeiras significativas para as marcas ecommerce, exigindo um método eficiente para identificar e bloquear tal atividade. De muitas maneiras, a detecção de fraude assistida por IA é a resposta para o problema enfrentado pelos proprietários de empresas em vários campos, incluindo ecommerce, são confrontados.
Aqui estão cinco principais benefícios de confiar na IA para ajudar a detectar atividades fraudulentas para sua empresa:
PRECISÃO MELHORADA
Com a detecção de fraude assistida por IA, sua empresa pode confiar na precisão das atividades sinalizadas como ilegais. Isso ocorre porque a IA usa algoritmos complexos e robustos que analisam grandes quantidades de dados, de estruturados a não estruturados. Além disso, a IA aprende com os dados, o que significa que melhora à medida que é alimentada com mais dados. Esse recurso de aprendizado de máquina também torna esses sistemas de reconhecimento de fraude adaptáveis o suficiente para detectar e responder a novas estratégias futuras que os fraudadores possam usar.
DETECÇÃO EM TEMPO REAL
A detecção de fraude assistida por IA pode detectar ações ilegais enquanto elas ainda estão em andamento, fornecendo às empresas as informações necessárias para tomar medidas imediatas para se proteger. Isso é especialmente importante porque algumas atividades fraudulentas são difíceis de reverter. Com IA, sua empresa pode interromper tais atividades durante o processo de provisionamento e evitar perdas catastróficas.
ESCALABILIDADE
Como a IA não se limita a nenhuma quantidade de dados, as marcas não precisam se preocupar em atualizar seus sistemas à medida que as empresas se expandem. A detecção de fraude assistida por IA mantém sua precisão à medida que sua empresa cresce e processa mais transações e maiores quantidades de dados.
EFICIÊNCIA DE CUSTOS
O uso da IA para detectar transações ilícitas contribui para a economia de custos de várias maneiras. Por exemplo, reduz a necessidade de entrada humana, eliminando o custo de revisões e pesquisas manuais. O tempo economizado com a automação dessas tarefas também pode ser gasto em atividades de marketing e vendas para maior geração de receita. A IA também reduz os custos evitáveis, como honorários advocatícios, multas e reembolsos de dinheiro roubado.
LEALDADE DO CLIENTE MELHORADA
É impossível colocar um preço na fidelidade do cliente. Com sistemas de detecção de fraude baseados em IA, as empresas podem proteger melhor seus clientes e suas informações pessoais e financeiras. Isso ajuda a melhorar a experiência do cliente e a reputação da marca, garantir a confiança e a fidelidade dos clientes existentes e até mesmo atrair novos clientes.
Em conclusão, a detecção de fraude assistida por IA oferece às empresas um método confiável para combater o problema de fraude persistente. Investir nessa tecnologia é crucial, pois os fraudadores também estão atualizando suas estratégias para fraudar empresas e clientes. Então agora é a hora de tomar o poder de inteligência artificial e aproveite os algoritmos de aprendizado de máquina para proteger seus negócios a longo prazo.
