Představte si, že se snažíte koupit nový mobilní telefon, mezinárodní vstupenku nebo speciální dárek a máte svou transakci označenou jako podezřelou a zablokovanou systémem prevence podvodů, bez jakéhokoli věrohodného vysvětlení. To je nevýhoda online nakupování. Přestože tyto systémy byly navrženy tak, aby chránit před podvody a zajistit uspokojivý zážitek z nakupování, mohou také způsobit frustraci a ztráty.
S exponenciálním nárůstem sběru a sdílení dat, rychlou digitalizací stále sofistikovanějších podvodných systémů a taktik trh přitvrdil svou obranu Ale tento krok vytvořil paradox: snaha chránit příliš mnoho se prodražuje ‘IT není jen v příjmech, ale také v pověsti Je to to, čemu říkáme falešně pozitivní, když je legitimní transakce chybně označena za podvodnou.
Skryté náklady na nadměrné zabezpečení
Moderní podvodníci fungují jako společnosti: jsou rychlí, organizovaní a poháněni velkými objemy dat. Techniky jako “fishing jako služba simulují identity z uniklých informací a využívají mezery v chování v systémech. Již se neřídí zřejmými vzory, čímž se tradiční modely stávají zastaralými a nutí společnosti hledat robustnější vrstvy zabezpečení.
Zatímco podvodníci inovují, mnoho finančních služeb a maloobchodních společností stále spoléhá na pevná pravidla, aby reagovaly. Je to rigidní a neefektivní model ''Když je ohrožena zkušenost s nakupováním, konverzní poměry prudce klesají a loajalita zákazníků je ztracena.
A dopad přesahuje: 321 TP3 T spotřebitelů, kteří procházejí falešně pozitivním, navždy opustí obchodníka Jediná chyba v systému boje proti podvodům může znamenat definitivní ztrátu příjmů a reputace Podle Javelin Strategy & Research tyto chyby již stojí americké maloobchodníky US1 TP4 T 118 miliard ročně 13 krát více než skutečné ztráty z podvodů Účet se neuzavírá.
Význam inteligence a behaviorální analýzy v reálném čase
K řešení tohoto scénáře vyžaduje nová éra prevence inteligenci, nikoli nadměrnou rigiditu. To znamená použití kombinace umělé inteligence (AI), dat v reálném čase a behaviorální analýzy k přesnému rozhodování, aniž by byla ohrožena uživatelská zkušenost.
S algoritmy, které se učí nepřetržitě, je možné porozumět jednotlivým vzorcům: umístění, času, zařízení, historii nákupů a způsobu platby. Chování mluví hlasitěji než jakékoli předem naprogramované pravidlo.
Nejde jen o vyslovení “metoda” nebo “ne”, ale o interpretaci kontextu Stejný zákazník si může koupit něco v Sao Paulu ráno a Rio de Janeiru v noci Může přepínat telefony, měnit prohlížeče nebo aktualizovat operační systém zařízení Systém proti podvodům to musí pochopit a transakci neblokovat.
Aplikováním technik strojového učení mohou firmy vytvářet modely, které se učí z historických dat a časem snižují falešně pozitivní výsledky Cílem je pochopit, co je u každého uživatele normální a identifikovat odchylky DO, aniž by se spoléhaly pouze na předem definovaná pravidla Studie MIT s daty z evropské banky ukázala, že tato strategie snížila falešně pozitivní výsledky o 541 TP3 T, čímž generovala úspory odpovídající 220 tisícům US1 TP4T.
Budoucnost neviditelného ověřování
Kombinace AI a uživatelských profilů, které nabízejí přesnější doporučení, v kombinaci s použitím dat pro vyvážení bezpečnosti a konverze otevírá dveře novým technologiím Jedním z nich je vektorový identifikátor: řešení schopné odhalit podvod i v případě, že se pokus odchýlí od zařízení s čistými cookies nebo v anonymním režimu.
A když se podvodníci i dobří uživatelé schovávají za stejnou masku, jak je odlišit? kombinací vektorových dat s otiskem otisku zařízení může systém pochopit typické chování tohoto uživatele a lépe detekovat anomálie, To značně zvyšuje přesnost, vyhýbá se zbytečným zámkům, aniž by došlo k ohrožení bezpečnosti.
V tomto modelu jsou malé variace ošetřeny kontextovou inteligencí (používá se k detekci anomálií na základě očekávaného vzoru uživatele. Jemné změny (jako je aktualizace softwaru) nespouštějí výstrahy, ale významné změny (jako je změna operačního systému nebo změna geolokace) mohou být označeny, pokud jsou mimo obvyklé chování. Toto je nová hranice bezpečnosti: jednání v zákulisí, bez tření Nejlepší systém proti podvodům je ten, kterého si zákazník ani nevšimne.
Bezpečnost, která řídí prodej, ne naopak
Společnosti mají tendenci věřit, že je lepší odmítnout některé legitimní transakce, i když to trochu snižuje konverzní poměry, než trpět následky podvodu.
Proto je přijetí řešení prevence podvodů, které vyvažuje bezpečnost a pohodlí, skutečnou potřebou trhu. Bezpečnost a uživatelská zkušenost nemusí být protichůdnými silami (musí jít společně. K tomu je tajemstvím přesnost, nikoli rigidita.
Éra falešných poplachů vyžaduje, aby společnosti investovaly do chytrých technologií, jako je umělá inteligence, behaviorální analytika a pokročilé nástroje pro detekci podvodů. Tyto inovace snižují ztráty, aniž by obětovaly legitimní prodeje, a co je nejdůležitější, aniž by zákazníky odehnaly.
Bezpečnost a zákaznická zkušenost nejsou protiklady, když se dělají dobře, jdou ruku v ruce Nabídka ochrany je povinná. Ale dělat to bez kompromisů je to, co skutečně dělá rozdíl na dnešním stále více konkurenčním trhu.
Thiago Bertacchini, vedoucí prodeje ve společnosti Nethon
