Zamislite da pokušavate kupiti novi mobilni telefon, međunarodnu kartu ili poseban dar i da vaša transakcija bude označena kao sumnjiva i blokirana sustavom za sprječavanje prijevara, bez ikakvog uvjerljivog objašnjenja. To je loša strana online kupnje. Iako su ovi sustavi dizajnirani za zaštitu od prijevara i osiguranje zadovoljavajućeg iskustva kupnje, oni također mogu uzrokovati frustracije i gubitke.
S eksponencijalnim porastom prikupljanja i dijeljenja podataka, brzom digitalizacijom sve sofisticiranijih sustava i taktika prijevara, tržište je ojačalo svoju obranu, Ali ovaj potez je stvorio paradoks: pokušaj zaštite previše postaje skup 'IT nije samo u prihodima, već i u reputaciji, To je ono što nazivamo lažno pozitivnim, kada je legitimna transakcija pogrešno identificirana kao lažna.
Skriveni trošak prekomjerne sigurnosti
Moderni prevaranti djeluju poput tvrtki: brzi su, organizirani i pokretani velikim količinama podataka. Tehnike kao što je “phishing kao usluga” simuliraju identitete iz informacija koje su procurile i iskorištavaju rupe u ponašanju u sustavima. Oni više ne slijede očite obrasce, čineći tradicionalne modele zastarjelima i prisiljavajući tvrtke da traže robusnije slojeve sigurnosti.
Dok prevaranti inoviraju, mnoge financijske usluge i maloprodajne tvrtke još uvijek se oslanjaju na fiksna pravila kako bi reagirale. To je krut i neučinkovit model '''Kada je iskustvo kupnje ugroženo, stope konverzije padaju i lojalnost kupaca se gubi.
A utjecaj ide dalje od: 32% potrošača koji prolaze kroz lažno pozitivno napuštaju trgovca zauvijek. Jedna mana u sustavu za borbu protiv prijevara može značiti konačan gubitak prihoda i ugleda. Prema Javelin Strategy & Research, te pogreške već koštaju američke trgovce US$ 118 milijardi godišnje 13 puta više od stvarnih gubitaka od prijevare. Račun se ne zatvara.
Važnost inteligencije u stvarnom vremenu i analize ponašanja
Kako bi se riješio ovaj scenarij, nova era prevencije zahtijeva inteligenciju, a ne pretjeranu rigidnost. To znači korištenje kombinacije umjetne inteligencije (AI), podataka u stvarnom vremenu i analize ponašanja za donošenje točnih odluka bez ugrožavanja korisničkog iskustva.
S algoritmima koji kontinuirano uče, moguće je razumjeti pojedinačne obrasce: lokaciju, vrijeme, uređaj, povijest kupnje i način plaćanja. Ponašanje govori glasnije od bilo kojeg unaprijed programiranog pravila.
Ne radi se samo o izgovaranju “sim” ili “not”, već o tumačenju konteksta. Isti kupac može kupiti nešto u Sao Paulu ujutro i Rio de Janeiru navečer. Može promijeniti telefon, promijeniti preglednik ili ažurirati operativni sustav uređaja. Sustav za borbu protiv prijevara to mora razumjeti i ne blokirati transakciju.
Primjenom tehnika strojnog učenja, tvrtke mogu stvoriti modele koji uče iz povijesnih podataka i smanjuju lažno pozitivne rezultate tijekom vremena Cilj je razumjeti što je normalno za svakog korisnika i identificirati odstupanja DO bez oslanjanja samo na unaprijed definirana pravila Studija MIT-a s podacima europske banke pokazala je da je ova strategija smanjila lažno pozitivne rezultate za 54%, generirajući uštede ekvivalentne US$ 220 tisuća.
Budućnost nevidljive autentifikacije
Kombinacija AI i korisničkih profila za pružanje točnijih preporuka, u kombinaciji s korištenjem podataka za uravnoteženje sigurnosti i konverzije, otvara vrata novim tehnologijama.Jedan od njih je vektorski identifikator: rješenje koje može otkriti prijevaru čak i kada pokušaj odstupi od uređaja s čistim kolačićima ili u anonimnom načinu rada.
A kada se i prevaranti i dobri korisnici skrivaju iza iste maske, kako ih razlikovati? kombiniranjem vektorskih podataka s “otiskom prsta uređaja, sustav može razumjeti tipično ponašanje tog korisnika i bolje otkriti anomalije.To uvelike povećava točnost, izbjegavajući nepotrebne brave bez ugrožavanja sigurnosti.
U ovom modelu, male varijacije se tretiraju kontekstualnom inteligencijom (koristi se za otkrivanje anomalija na temelju očekivanog uzorka korisnika.Suptilne promjene (kao što je ažuriranje softvera) ne pokreću upozorenja, ali značajne promjene (kao što su promjena operativnog sustava ili promjena geolokacije) mogu se označiti ako su izvan uobičajenog ponašanja.Ovo je nova granica sigurnosti: djelovanje iza kulisa, bez trenja.Najbolji sustav protiv prijevara je onaj koji kupac niti ne primjećuje.
Sigurnost koja pokreće prodaju, a ne obrnuto
Tvrtke su sklone vjerovati da je bolje odbiti neke legitimne transakcije, čak i ako to malo smanjuje stope konverzije, nego trpjeti posljedice prijevare.
Stoga, usvajanje rješenja za sprječavanje prijevara koje uravnotežuje sigurnost i praktičnost je stvarna potreba tržišta Sigurnost i korisničko iskustvo ne moraju biti suprotstavljene sile (moraju ići zajedno, Za to je tajna u točnosti, a ne krutosti.
Era lažno pozitivnih zahtjeva zahtijeva od tvrtki da ulažu u pametne tehnologije kao što su AI, bihevioralna analitika i napredni alati za otkrivanje prijevara. Ove inovacije smanjuju gubitke bez žrtvovanja legitimne prodaje i što je najvažnije, bez tjeranja kupaca.
Sigurnost i iskustvo kupaca nisu suprotnosti kada se dobro radi, idite ruku pod ruku Ponuda zaštite je obavezna, Ali to učiniti bez ugrožavanja iskustva je ono što stvarno čini razliku na današnjem sve konkurentnijem tržištu.
Thiago Bertacchini, voditelj prodaje u Nethonu
