Stel jou voor jy probeer 'n nuwe selfoon, 'n internasionale vlug of 'n spesiale geskenk koop – net om jou transaksie as verdag gemerk en deur 'n bedrogvoorkomingstelsel geblokkeer te word, sonder enige geloofwaardige verduideliking. Dit is die nadeel van aanlyn inkopies. Terwyl hierdie stelsels ontwerp is om teen bedrog te beskerm en 'n bevredigende inkopie-ervaring te verseker, kan hulle ook frustrasie en verlies veroorsaak.
Met die eksponensiële toename in data-insameling en -deling, die vinnige digitalisering van stelsels en toenemend gesofistikeerde bedrogtaktieke, het die mark sy verdediging verhard. Maar hierdie beweging het 'n paradoks geskep: om te veel te probeer beskerm, kos jou geld – nie net in inkomste nie, maar ook in reputasie. Dit is wat ons vals positiewe noem, wanneer 'n wettige transaksie verkeerdelik as bedrieglik geïdentifiseer word.
Die Verborge Koste van Oorsekuriteit
Moderne bedrieërs funksioneer soos besighede: hulle is vinnig, georganiseerd en word aangevuur deur massiewe hoeveelhede data. Tegnieke soos "phishing as a service" simuleer identiteite gebaseer op gelekte inligting en buit gedragsfoute in stelsels uit. Hulle volg nie meer voor die hand liggende patrone nie, wat tradisionele modelle verouderd maak en maatskappye dwing om meer robuuste sekuriteitslae te soek.
Terwyl bedrieërs innoverend is, maak baie finansiële dienste- en kleinhandelmaatskappye steeds staat op vaste reëls om te reageer. Dit is 'n rigiede en oneffektiewe model – die inkopie-ervaring word in die gedrang gebring, die omskakelingskoerse daal skerp, en kliënte-lojaliteit gaan verlore.
En die impak gaan selfs verder: 32% van verbruikers wat 'n vals positiewe resultaat ervaar, verlaat die kleinhandelaar vir altyd. 'n Enkele mislukking in die anti-bedrogstelsel kan 'n permanente verlies aan inkomste en reputasie beteken. Volgens Javelin Strategy & Research kos hierdie foute reeds Amerikaanse kleinhandelaars $118 miljard jaarliks – 13 keer meer as werklike bedrogverliese. Die wiskunde tel nie op nie.
Die belangrikheid van intydse intelligensie en gedragsanalise
Om hierdie scenario aan te spreek, vereis die nuwe era van voorkoming intelligensie, nie oormatige rigiditeit nie. Dit beteken die gebruik van 'n kombinasie van kunsmatige intelligensie (KI), intydse data en gedragsanalise om akkurate besluite te neem sonder om die gebruikerservaring in die gedrang te bring.
Met algoritmes wat voortdurend leer, is dit moontlik om individuele patrone te verstaan: ligging, tyd, toestel, aankoopgeskiedenis en betaalmetode. Gedrag spreek harder as enige voorafgeprogrammeerde reëls.
Dit gaan nie net daaroor om "ja" of "nee" te sê nie, maar oor die interpretasie van die konteks. Dieselfde kliënt kan soggens iets in São Paulo en saans in Rio de Janeiro koop. Hulle kan hul foon verander, blaaiers wissel of hul toestel se bedryfstelsel opdateer. Die anti-bedrogstelsel moet dit verstaan – en nie die transaksie blokkeer nie.
Deur masjienleertegnieke toe te pas, kan maatskappye modelle skep wat uit historiese data leer en vals positiewe resultate oor tyd verminder. Die doel is om te verstaan wat normaal is vir elke gebruiker en afwykings te identifiseer – sonder om slegs op voorafbepaalde reëls staat te maak. 'n MIT-studie met behulp van data van 'n Europese bank het getoon dat hierdie strategie vals positiewe resultate met 54% verminder het, wat besparings gelykstaande aan US$220,000 gegenereer het.
Die toekoms van onsigbare verifikasie
Die kombinasie van KI en gebruikersprofiele om meer akkurate aanbevelings te bied – tesame met die gebruik van data om sekuriteit en omskakeling te balanseer – maak die deur oop vir nuwe tegnologieë. Een hiervan is vektoridentifikasie: 'n oplossing wat bedrog kan opspoor selfs wanneer die poging afkomstig is van toestelle met skoongemaakte koekies of in incognito-modus. Maar wettige gebruikers kan ook so optree.
En wanneer beide bedrieërs en goeie gebruikers agter dieselfde masker wegkruip, hoe kan jy hulle van mekaar onderskei? Deur vektordata met die toestel se "vingerafdruk" te kombineer, kan die stelsel daardie gebruiker se tipiese gedrag verstaan en afwykings beter opspoor. Dit verhoog akkuraatheid aansienlik, wat onnodige blokkasies vermy sonder om sekuriteit in die gedrang te bring.
In hierdie model word klein variasies hanteer met kontekstuele intelligensie – wat gebruik word om afwykings op te spoor gebaseer op verwagte gebruikerspatrone. Subtiele veranderinge (soos 'n sagteware-opdatering) veroorsaak nie waarskuwings nie, maar beduidende veranderinge (soos 'n bedryfstelselskakelaar of 'n verandering in geolokasie) kan gemerk word as hulle van tipiese gedrag afwyk. Dit is die nuwe grens van sekuriteit: naatloos agter die skerms werk. Die beste anti-bedrogstelsel is een wat die kliënt nie eers agterkom nie.
Sekuriteit wat verkope dryf, nie andersom nie
Maatskappye is geneig om te glo dat dit beter is om sommige wettige transaksies te weier, selfs al verminder dit die omskakelingskoerse effens, as om die gevolge van bedrog te ly. Maar hulle hoef nie hierdie standpunt in te neem as hulle die regte gereedskap het nie.
Daarom is die aanvaarding van 'n bedrogvoorkomingsoplossing wat sekuriteit en gerief balanseer, 'n werklike markbehoefte. Sekuriteit en gebruikerservaring hoef nie teenoorgestelde kragte te wees nie – hulle moet saamwerk. Om dit te bereik, lê die sleutel in presisie, nie rigiditeit nie.
Die era van vals positiewe vereis dat maatskappye in intelligente tegnologieë soos KI, gedragsanalise en gevorderde bedrogopsporingsinstrumente belê. Hierdie innovasies verminder verliese sonder om wettige verkope in te boet – en, bowenal, sonder om kliënte te vervreem.
Sekuriteit en kliënte-ervaring is nie teenoorgesteldes nie – wanneer dit goed gedoen word, gaan dit hand aan hand. Om beskerming te bied is verpligtend. Maar om dit te doen sonder om die ervaring in die gedrang te bring, is wat werklik die verskil maak in vandag se toenemend mededingende mark.
Deur Thiago Bertacchini, Hoof van Verkope by Nethon
