उच्च मूल्य वाला डिजिटल कॉमर्स आपको धोखाधड़ी की रोकथाम के बारे में क्या सिखा सकता है

डिजिटल धोखाधड़ी अब कभी-कभार होने वाली घटना नहीं है, बल्कि ई-कॉमर्स की दैनिक दिनचर्या का हिस्सा बन गई है। नेथोन डेटा से पता चलता है कि जनवरी और फरवरी में संदिग्ध धोखाधड़ी के प्रयास 400 मिलियन से ऊपर रहे, यह दर्शाता है कि धोखेबाज उपयोगकर्ताओं को तब भी निशाना बनाना जारी रखते हैं जब इसकी मात्रा कम हो जाती है। रिटर्न, रिफंड और शिकायतें अपने चरम पर हैं, जिससे पता लगाना और भी चुनौतीपूर्ण हो गया है।

इन कार्यों का मुख्य फोकस उच्च मूल्य वाले डिजिटल कॉमर्स हैं, जैसे कि ई-कॉमर्स स्टोर जो एयरलाइन टिकट उद्योग में उच्च कीमत वाले उत्पाद और कंपनियां बेचते हैं ये व्यवसाय, क्योंकि वे अपराधियों के लिए अधिक आकर्षक हैं, दूसरों की तुलना में तेजी से नवाचार करने के लिए मजबूर हैं, नवीनतम धोखाधड़ी का पता लगाने वाली प्रौद्योगिकियों के लिए प्रयोगशालाएं बन रही हैं।

क्या एक लेनदेन उच्च जोखिम (तथाकथित “उच्च जोखिम व्यापार”) उच्च मूल्य संचालन, तत्काल तरलता या बड़ी मात्रा के साथ सहयोग है हम बात कर रहे हैंः

इलेक्ट्रॉनिक्स और प्रीमियम ब्रांड मार्केटप्लेस जैसी महंगी वस्तुओं के लिए ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म जो अनौपचारिक बाजार में आसानी से दोबारा बेचे जाने वाले उत्पादों को संभालते हैं;

ऑनलाइन गेम और सट्टेबाजी, जो संसाधनों के त्वरित आंदोलन और गुणन की अनुमति देते हैं;

उच्च औसत लेनदेन मूल्यों और तत्काल पुनर्विक्रय क्षमता के साथ पर्यटन और एयरलाइन टिकट;

क्रिप्टोकरेंसी और डिजिटल संपत्ति, जो गुमनामी, तरलता और सीमाओं की अनुपस्थिति द्वारा चिह्नित लेनदेन को सक्षम बनाती हैं;

फिनटेक सेवाएं, जहां खाता खोलना और ग्राहक बातचीत सोशल इंजीनियरिंग और खाता अधिग्रहण घोटालों के प्रति संवेदनशील हैं।

इस प्रोफ़ाइल वाली कंपनियों को दैनिक आधार पर परिष्कृत खतरों का सामना करना पड़ता है, जो उन्हें अपने सुरक्षा मानकों को बढ़ाने और लगातार नवाचार करने के लिए मजबूर करता है इस समूह के बाहर के लोगों को बारीकी से ध्यान देना चाहिए, क्योंकि आज इन व्यवसायों के सामने आने वाले जोखिम कम समय में पूरे बाजार में फैल जाते हैं।

पारंपरिक रोकथाम दृष्टिकोण की समस्याएं

धोखाधड़ी की क्लासिक प्रतिक्रिया पंजीकरण डेटा और लेनदेन इतिहास के आधार पर अवरुद्ध कर रही है। यह एक स्थिर मॉडल है, जिसमें स्पष्ट सीमाएं हैं, जैसे कि अत्यधिक अवरोधन, जो झूठी सकारात्मकता की संख्या बढ़ाता है और वैध ग्राहकों के नुकसान की ओर ले जाता है। इसके अलावा, पारंपरिक मॉडल हमलों की गतिशीलता के साथ तालमेल नहीं बिठा पाता है, और परिष्कृत धोखेबाज पहले से ही जानते हैं कि दस्तावेज़ संख्या, पते और क्लोन कार्ड जैसे स्थिर डेटा में हेरफेर कैसे किया जाए।

अंत में, बहुत अधिक लागत बिक्री को अवरुद्ध करना; बहुत कम अवरुद्ध वित्तीय नुकसान उत्पन्न करता है यही कारण है कि समीकरण में अन्य तत्वों को शामिल करना इतना महत्वपूर्ण है, जैसे कि व्यवहार विश्लेषण यह पहले से ही उच्च जोखिम वाले क्षेत्रों की सीख है, जो अब उपयोगकर्ता की रिपोर्ट के लिए अपने मूल्यांकन को सीमित नहीं करते हैं, लेकिन यह भी विश्लेषण करते हैं कि वह ऑनलाइन कैसे व्यवहार करता है।

कुछ व्यवहार मेट्रिक्स जिन्हें सफलतापूर्वक लागू किया गया है उनमें शामिल हैंः

गति और टाइपिंग पैटर्न;

जियोलोकेशन और बिलिंग पते के साथ विसंगतियां;

वीपीएन या डिवाइस एमुलेटर का उपयोग;

नेविगेशन प्रवाह (पृष्ठों पर समय, बार-बार प्रयास, क्लिक पथ)।

जालसाज कैडस्ट्राल डेटा प्राप्त कर सकते हैं, लेकिन वैध व्यवहार पैटर्न को लगातार दोहराना बहुत कठिन है।

अग्रिम पंक्ति में कृत्रिम बुद्धिमत्ता

धोखाधड़ी की रोकथाम के बारे में उच्च-मूल्य वाला डिजिटल कॉमर्स जो मुख्य सबक सिखा सकता है वह यह है कि यह कभी भी स्थिर नहीं होता है: यह एक सतत प्रक्रिया है जिसमें विकसित हो रही आपराधिक तकनीकों के जवाब में निरंतर अपडेट की आवश्यकता होती है।

प्रत्येक ई-कॉमर्स, यहां तक कि सबसे कम जोखिम, को इस गतिशील पारिस्थितिकी तंत्र से प्रेरित होना चाहिए और एक सक्रिय रुख अपनाना चाहिए, क्योंकि प्रतिष्ठा, नकदी प्रवाह और ग्राहक संबंध खतरों का पता लगाने और उन्हें रोकने की क्षमता पर निर्भर करते हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) जैसी प्रौद्योगिकियों का बड़े पैमाने पर उपयोग वास्तविक समय में विसंगतियों का पता लगाने में सक्षम बनाता है, जो उन क्षेत्रों में आवश्यक है जहां निर्णय तुरंत लेने की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, इन प्रणालियों में निरंतर सीखने की क्षमताएं होती हैं और नए हमले की पहचान करने पर मॉडल में सुधार होता है। वैक्टर, उभरते व्यवहारों के लिए तेज़ और अधिक प्रभावी प्रतिक्रियाएँ प्रदान करते हैं।

एआई ने अभी तक मानव विश्लेषण को पूरी तरह से प्रतिस्थापित नहीं किया है, लेकिन यह बड़े पैमाने पर प्रयासों को स्वचालित करके धोखाधड़ी-रोधी टीमों को शक्ति प्रदान करता है, एक ऐसा संयोजन बनाता है जो सुरक्षा को और अधिक मजबूत बनाता है।

सभी उद्योगों को क्या समझने की आवश्यकता है (और तेजी से)

उच्च जोखिम वाले क्षेत्रों के निवेश और सुरक्षा रणनीतियों को पूरे बाजार के लिए एक संदर्भ के रूप में माना जाना चाहिए आखिरकार, तकनीकी विकास दोनों पक्षों और धोखाधड़ी और आईडीएफ पर होता है और आज अत्यधिक लक्षित क्षेत्रों में जो परीक्षण किया जा रहा है वह बहुत जल्द दूसरों में फैल सकता है।

जैसा कि डेटा से पता चलता है, धोखाधड़ी तेजी से गतिशील है, अब व्यापार कैलेंडर में प्रमुख तिथियों तक सीमित नहीं है, और इसे “IT IT टीम समस्या के रूप में मानना एक गलती है।

व्यवहार में, इसका मतलब है कि नवंबर में सिर्फ ब्लैक फ्राइडे से पहले बचाव को मजबूत करना पर्याप्त नहीं है मध्यम जोखिम वाले क्षेत्रों के लिए भी, व्यवहार प्रौद्योगिकी और एआई में निवेश को प्राथमिकता देने का तरीका है।

जो लोग इस बात का बारीकी से पालन करते हैं कि उच्च जोखिम वाले क्षेत्र धोखाधड़ी से कैसे निपटते हैं, वे उन चुनौतियों के लिए बेहतर ढंग से तैयार हैं जो पहले से ही पूरे बाजार के दरवाजे पर दस्तक दे रही हैं 'व्हील धोखाधड़ी की रोकथाम एक व्यावसायिक रणनीति है, न कि केवल एक रक्षा उपाय।

नेथोन में बिक्री प्रमुख थियागो बर्टाचिनी द्वारा