Čak i s projekcijom velikog uspjeha, s 85% ljudi planira kupiti nešto,prema podacima Mercado Livre,Crni petak uvijek aktivira alarm za trgovce. To jer, u posljednjoj godini, istraživanje Clearsalea pokazalo je da, u razdoblju, bilo je više od 400 pokušaja prijevare na sat, što bi odgovaralo gubitku od 8 R$,5 tisuća po minuti. Osim toga, anketa Serasa Experian procjenjuje da će 2024. godine biti 89 tisuća pokušaja prevara između petka i vikenda na datum, odgovara gubicima od približno 500 milijuna R$
Iako veliki dio prevara pogađa krajnje potrošače, u većini slučajeva onaj koji na kraju ispašta je maloprodaja. To jer, u slučaju krađe podataka na vašoj platformi, on je dužan nadoknaditi svom oštećenom potrošaču, budući da je vaša odgovornost osigurati sigurno okruženje kako bi vaš korisnik mogao mirno obavljati kupovinu. Osim toga, jedan od najčešćih oblika prevare u e-trgovini sastoji se od prevaranata koji kupuju proizvode, prihvaćajući ih normalno, a zatim tvrdeći da trgovina nije izvršila isporuku, dobivši povrat novca za to. Tako, trgovac ostaje bez novca od prodaje i bez robe, koji preprodaje prevarant
Održavanjem sigurnog okruženja za svog korisnika, e-commerce platforma održava svoju online reputaciju, što je bitno za osiguranje lojalnosti kupaca, budući da podaci Opinion Box pokazuju da 73% korisnika obično dobro istražuje reputaciju online trgovina prije nego što sklope posao. Osim toga, istraživanje E-Commerce Trends 2024 je kategorično: 92% ljudi je prestalo kupovati online zbog straha od prevara. Već jedna druga informacija,od EY, pokazuje da 71% brazilskih potrošača strahuje od krađe svojih podataka na internetu
Na taj način, kako se trgovac može zaštititi od najčešćih prevara i osigurati uspjeh na Crnom petku? Učinkovito rješenje je korištenje alata protiv prijevara koji poboljšavaju svoje sustave s AI i strojnim učenjem. Ova vrsta tehnologije može procijeniti razne transakcijske podatke klijenata, odrediti obras potrošnje i, s tim, formirati bazu informacija. Na taj način, ona ima u rukama sve online ponašanje određenog potrošača, kao najčešće korištena metoda plaćanja, najviše traženi proizvodi, najčešće posjećena lokacija, omiljeni dani za kupovinu, itd
Tako, ako neka transakcija izmakne od matrice koju je odredila tehnologija, sustav prepoznaje da bi to mogla biti prevara i signalizira trgovcu. Najzanimljivije je da rješenje strojnog učenja može samo poboljšavati samo sebe, jer više transakcija procjenjuje, više informacija dodaje u svoju bazu podataka, što samo povećava vašu preciznost u otkrivanju prevarantskih operacija. S tim, tehnologija je uvijek u toku čak i s najnovijim modelima virtualnih prevara
Da bi se stekla ideja,istraživanje Accenturea pokazalo je da su tvrtke koje su usvojile tehnologije umjetne inteligencije i strojnog učenja u borbi protiv prijevara zabilježile smanjenje financijskih gubitaka do 70% zbog prevara. S tim, bitno je ulaganje u ovu vrstu rješenja kako bi se zaštitile vaše operacije i osigurao sigurno okruženje za kupovinu potrošača. Osim minimiziranja financijskih gubitaka, to jača vašu reputaciju u razdoblju velike potražnje kao što je Crni petak, doprinose za uspjeh i dugovječnost brenda u e-trgovini
