ब्राजील में, ई-कॉमर्स अब नागरिकों के दिन-प्रतिदिन के जीवन का हिस्सा बन गया है, खरीदारी करने के पसंदीदा तरीकों में से एक होने के नाते. बस एक आधार के लिए, हालिया BigDataCorp अनुसंधान के आंकड़े दिखाते हैं कि ऑनलाइन खरीदारी के लिए समर्पित साइटों की संख्या 2014 से 45% से अधिक बढ़ गई है, कुल 20 मिलियन पृष्ठों का संकलन. इसके अलावा, एक सर्वेक्षण के अनुसार, ब्राज़ीलियन इलेक्ट्रॉनिक कॉमर्स एसोसिएशन (ABComm) ने बताया कि इस वर्ष की पहली तिमाही में इस क्षेत्र की कुल बिक्री 44 मिलियन रियाल से अधिक हो गई
हालांकि, जैसे हर सफल क्षेत्र में होता है, यह ध्यान देने की आवश्यकता है. यह इसलिए है क्योंकि अपराधी इस लोकप्रियता का फायदा उठाकर कंपनियों और उपभोक्ताओं दोनों को धोखा देने की कोशिश करते हैं और, इसके साथ, आसान पैसे कमाना. जुनिपर रिसर्च के आंकड़े बताते हैं कि, 2027 तक, ऑनलाइन भुगतान में धोखाधड़ी से होने वाले नुकसान वैश्विक स्तर पर 343 बिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंच सकते हैं. ब्राजील के मामले में, ClearSale का अध्ययन ने यह बताया कि, पिछले वर्ष, धोखाधड़ी के प्रयासों का मूल्य 3 ब्राज़ीलियाई रियल तक पहुँच गया,5 अरब
भले ही उपभोक्ता धोखाधड़ी से भी प्रभावित होते हैं, आम तौर पर दुकानदार ही कीमत चुकाता है, चूंकि अधिकांश मामलों में वह ही होता है जो उत्पाद के बिना रह जाता है और फिर भी उसे अपनी प्लेटफॉर्म पर पीड़ित ग्राहकों के लिए कैशबैक करना पड़ता है. इस प्रकार, सूचना के स्तर पर, नीचे ई-कॉमर्स के चार सबसे सामान्य धोखों और कंपनियों को कैसे रोकना चाहिए, दिए गए हैं
ऑटोफ्रॉड
इस धोखाधड़ी के प्रकार में, अपराधी सामान्यतः ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म के माध्यम से खरीदारी करता है. हालांकि, उत्पाद के आगमन के बाद, वह एक शिकायत दर्ज करता है और दावा करता है कि सामान वितरित नहीं किया गया. इस प्रकार, दुकानदार से रिफंड प्राप्त करें भले ही आपके पास सामान हो, ऑनलाइन दुकान को दोहरा नुकसान पहुंचाना
पहचान की चोरी
चोरी की गई जानकारी का उपयोग करते हुए जैसे कि क्रेडिट कार्ड नंबर और CPF, धोखेबाज वर्चुअल स्टोर में कई खरीदारी करते हैं, कई बार गरीब शिकार के बैंक लिमिट को तोड़ते हुए. जब धोखा खोजा गया, समस्या अब विक्रेता की हो जाती है, जो कि माल के बिना रह जाने के अलावा, अभी भी उस उपभोक्ता को मुआवजा देना आवश्यक है जिसकी जानकारी का बिना अनुमति के उपयोग किया गया
इंटरसेप्शन का हमला
भी एक चुराए गए कार्ड का उपयोग कर रहा है, अपराधी ई-कॉमर्स पर एक खरीदारी करते हैं और पीड़ित का पता दर्ज करते हैं. लेकिन, एक बार जब आदेश पूरा हो गया हो, अपराधी ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म से संपर्क करते हैं और दावा करते हैं कि उन्होंने "स्थान गलत किया", अन्य स्थान पर डिलीवरी करने के लिए अनुरोध करना.
कार्ड परीक्षण
चोरी किए गए कार्ड के कब्जे में, अपराधी छोटे-छोटे खरीदारी करके यह जांचना शुरू करते हैं कि क्या ई-कॉमर्स का धोखाधड़ी विरोधी प्रणाली उन्हें पहचानती है. यदि वे अनदेखा हो जाएं, वे लगातार बड़े अधिग्रहण करने लगे हैं, विक्टिम के लिए एक वित्तीय घाटा छोड़ते हुए
इन प्रकार के धोखों से बचने के लिए, एक तकनीक बहुत प्रभावी साबित हुई है: कृत्रिम बुद्धिमत्ता. सर्टिफाइड फ्रॉड एक्सप्लोरर्स एसोसिएशन (ACFE) के आंकड़े बताते हैं कि, वैश्विक रूप से, 18% पेशेवरों ने धोखाधड़ी से लड़ने के क्षेत्र में अपने काम में एआई और मशीन लर्निंग का उपयोग करना शुरू कर दिया है. इसके अलावा, एक अध्ययन से पता चला है कि 78% वित्तीय क्षेत्रों के पेशेवरों ने धोखाधड़ी से संबंधित चुनौतियों का सामना करने के लिए भी एआई का उपयोग किया है
यह इसलिए होता है क्योंकि जब आईए को डेटा विश्लेषण के साथ मिलाया जाता है, यह संभव है कि धोखाधड़ी की गतिविधियों के लिए अधिक प्रवृत्त व्यक्तियों की पहचान की जा सके, चूंकि तकनीक उस व्यक्ति के सभी आभासी निशानों का पूरा विश्लेषण करती है, ऑनलाइन व्यवहार सहित. इस तरह, यह संभव है कि आप आभासी वातावरण में अपनी इरादों और दृष्टिकोणों का एक सच्चा आयाम प्राप्त करें.
इसके अलावा, मशीन लर्निंग के साथ, यह मशीनों का स्वचालित अधिगम क्या है, ई-कॉमर्स के खिलाड़ियों का सिस्टम सबसे सामान्य धोखाधड़ी के पैटर्न को पहचानता है. इसके साथ, स्वचालित रूप से, प्रौद्योगिकी एक वैध लेनदेन को धोखाधड़ी से अलग करती है क्योंकि इसमें ऐसी विशिष्टताएँ होती हैं जिन्हें केवल यही समाधान पहचान सकता है, एक बार जब धोखेबाज़ अपनी गतिविधियों में अधिक सूचनाप्रद और रचनात्मक होते जा रहे हैं, परंपरागत तरीकों के प्रति प्रतिरक्षित
