Kuvittele yrittäväsi ostaa uuden kännykän, kansainvälisen matkalipun tai erityisen lahjan — ja transaktiosi merkitään epäilyttäväksi ja estetään petostentorjuntajärjestelmän vuoksi ilman mitään pätevää selitystä. Tämä on verkkokauppojen negatiivinen puoli. Vaikka nämä järjestelmät on suunniteltu suojaamaan petoksia vastaan ja varmistamaan tyydyttävä ostokokemus, ne voivat myös aiheuttaa turhautumista ja haittaa.
Tietojen keräämisen ja jakamisen räjähdysmäisen kasvun myötä, järjestelmien ja petostaktiikoiden nopea digitalisaatio, jotka ovat yhä kehittyneempiä, markkinat ovat vahvistaneet puolustustaan. Mutto tämä liike loi paradoksin: liiallinen suojeleminen on käymässä kalliiksi — ei vain tulojen, vaan myös maineen kannalta. Se on sitä, mitä kutsumme vääriksi positiivisiksi, kun laillinen tapahtuma tunnistetaan virheellisesti petolliseksi.
Liian turvallisuuden piilokustannukset
Nykyiset huijarit toimivat kuin yritykset: ne ovat nopeita, järjestäytyneitä ja saavat energiaa suurista tietomääristä. Tekniikat kuten "phishing palveluna" jäljittelevät identiteettejä vuotaneiden tietojen avulla ja hyödyntävät käyttäytymisharhaumia järjestelmissä. He eivät enää noudata ilmeisiä malleja, mikä tekee perinteisistä malleista vanhentuneita ja pakottaa yritykset etsimään vahvempia suojauskerroksia.
Sillä aikaa kun huijarit innovoivat, monet rahoituspalvelut ja vähittäiskaupan yritykset luottavat edelleen kiinteisiin sääntöihin reagoidakseen. Se on jäykkä ja tehottomampi malli – ostokokemus heikkenee, konversioprosentit laskevat ja asiakasuskollisuus menetetään.
Ja vaikutus ulottuu pidemmälle: 32 % kuluttajista, jotka kokevat väärän positiivisen, jättävät myyjän ikuisesti. Yksi virhe petostentorjuntajärjestelmässä voi tarkoittaa lopullista tulonmenetystä ja mainetappioita. Siten Javelin Strategy & Researchin mukaan nämä virheet maksavat Yhdysvaltain vähittäiskauppiaille jo 118 miljardia dollaria vuodessa — 13 kertaa enemmän kuin todelliset petosmenetykset. Lasku ei täsmää.
Tärkeitä reaaliaikainen älykkyys ja käyttäytymisanalyysi
Tämän tilanteen käsittelemiseksi uusi ehkäisyn aikakausi vaatii älykkyyttä eikä liiallista jäykkyyttä. Tämä tarkoittaa tekoälyn (AI), reaaliaikaisten tietojen ja käyttäytymisanalyysin yhdistämistä tarkkojen päätösten tekemiseksi ilman, että käyttäjäkokemus kärsii.
Jatkuvasti oppivien algoritmien avulla on mahdollista ymmärtää yksilöllisiä malleja: sijainti, aika, laite, ostohistoria ja maksutapa. käyttäytyminen puhuu enemmän kuin mikään ennalta ohjelmoitu sääntö.
Kyse ei ole vain siitä, että sanoo "kyllä" tai "ei", vaan kontekstin tulkitsemisesta. Yksi asiakas voi ostaa jotain São Paulossa aamulla ja Rio de Janeirossa illalla. Hän voi vaihtaa puhelinta, vaihtaa selainta tai päivittää laitteen käyttöjärjestelmän. Väärinkäytösten vastainen järjestelmä tarvitsee ymmärtää tämän — eikä estää tapahtumaa.
Koneoppimistekniikoita soveltamalla yritykset voivat luoda malleja, jotka oppivat historiallisista tiedoista ja vähentävät väärien positiivisten määrää ajan myötä. Tavoitteena on ymmärtää, mikä on normaalia kullekin käyttäjälle, ja tunnistaa poikkeamat — ilman että luotetaan pelkästään ennalta määriteltyihin sääntöihin. MIT:n tutkimus eurooppalaisen pankin tiedoilla osoitti, että tämä strategia vähensi väärät positiiviset 54 %, mikä johti säästöihin, jotka vastaavat 220 000 Yhdysvaltain dollaria.
Näkymättömän todennuksen tulevaisuus
Tekoälyn ja käyttäjäprofiilien yhdistäminen tarkempien suositusten tarjoamiseksi — yhdistettynä datan käyttöön turvallisuuden ja konversion tasapainottamiseksi — avaa ovia uusille teknologioille. Yksi niistä on vektoridiagnostiikka: ratkaisu, joka pystyy havaitsemaan petoksia jopa silloin, kun yritys alkaa laitteista, joissa on puhtaat evästeet tai incognito-tila. Myönteiset käyttäjät voivat myös toimia näin.
Jahtä molemmat huijarit että hyvät käyttäjät piiloutuvat saman maskin taakse, kuinka erottaa heidät? Yhdistämällä vektoripohjaisia tietoja laitteen "sormenjälkeen" järjestelmä pystyy ymmärtämään kyseisen käyttäjän tyypillisen käyttäytymisen ja havaitsemaan paremmin poikkeavuudet. Tämä lisää merkittävästi tarkkuutta, välttäen tarpeettomia estoja ilman, että turvallisuus vaarantuu.
Tässä mallissa pieniä vaihteluita käsitellään kontekstuaalisella älykkyydellä — sitä käytetään poikkeavuuksien havaitsemiseen käyttäjän odotetun mallin perusteella. Hienovaraiset muutokset (kuten ohjelmistopäivitys) eivät laukaise hälytyksiä, mutta merkittävät muutokset (kuten käyttöjärjestelmän vaihto tai maantieteellisen sijainnin muutos) voidaan merkitä, jos ne poikkeavat normaalikäyttäytymisestä. Tämä on uusi turvallisuuden raja: toimia taustalla ilman kitkaa. Parasivuston parasivun järjestelmä on se, jonka asiakas ei edes huomaa.
Turvallisuus, joka edistää myyntiä eikä päinvastoin
Yritykset uskovat yleensä, että on parempi kieltäytyä joistakin laillisista tapahtumista, vaikka se hieman alentaisikin konversioprosenttia, kuin kohdata petoksen seuraukset. Mutta heidän ei tarvitse omaksua tätä asennetta, jos heillä on oikeat työkalut.
Siksi on todellinen markkinatarve ottaa käyttöön petosten ehkäisyratkaisu, joka tasapainottaa turvallisuuden ja mukavuuden. Turvallisuus ja käyttäjäkokemus eivät ole vastakkaisia voimia — niiden tulisi kulkea käsi kädessä. Tämän vuoksi salaisuus on tarkkuudessa, ei jäykkyydessä.
Väärien positiivisten aikakausi vaatii, että yritykset investoivat älykkäisiin teknologioihin, kuten tekoälyyn, käyttäytymisanalytiikkaan ja kehittyneisiin petosten havaitsemistyökaluihin. Nämä innovaatiot vähentävät häviöitä vaarantamatta laillisia myyntejä — ja mikä tärkeintä, ilman että asiakkaat lähtevät pois.
Turvallisuus ja asiakaskokemus eivät ole vastakkain — kun ne tehdään hyvin, ne kulkevat käsi kädessä. Tarjota suojaa on pakollista. Mutta tehdä tämä vaarantamatta kokemusta on se, mikä todella tekee eron nykyisessä yhä kilpailukykyisemmässä markkinassa.
Thiago Bertacchini, Nethonin myyntipäällikkö
