ブラジルでは、eコマースはすでに市民の日常の一部となっており、買い物をする最も人気のある方法の一つです。 基礎として、最新のBigDataCorpの調査データによると、オンライン購入を目的としたサイトの数は2014年から45%以上増加し、合計2000万ページに達しています。 さらに、ブラジル電子商取引協会（ABComm）の調査によると、今年の第1四半期だけで、そのセグメントの総売上高は4,400万レアルを超えました。
しかし、成功しているすべての業界と同様に、注意が必要です。 それは、犯罪者がこの人気を利用して企業や消費者を騙そうとし、簡単にお金を稼ぐためです。 ジュニパーリサーチのデータによると、2027年までにオンライン決済の詐欺による損失は世界的に3,430億ドルに達する可能性があります。 ブラジルに関しては、ClearSaleの調査によると、昨年、詐欺の試みの金額は35億レアルに達しました。
消費者も詐欺によって被害を受けることがありますが、一般的に店主が責任を負うことが多く、ほとんどの場合、商品を受け取れず、さらに自分のプラットフォームで被害に遭った顧客にキャッシュバックを行わなければならないのです。 このように、情報の観点から、以下にeコマースで最も一般的な4つの詐欺と、企業がどのように防ぐことができるかを示します。
自動車詐欺
この詐欺の手口では、犯罪者は通常の方法でeコマースプラットフォームを通じて購入を行います。 しかし、商品到着後、彼はクレームを開き、商品が配達されなかったと主張します。 したがって、商品を手にしているにもかかわらず、店舗から返金を受け取り、オンラインショップに二重の損失をもたらします。
個人情報の盗難
盗まれたクレジットカード番号やCPFなどの情報を使用して、詐欺師はオンラインショップでさまざまな購入を行い、多くの場合、被害者の銀行限度額を超えることがあります。 詐欺が発覚すると、問題は販売者のものとなり、商品を失うだけでなく、無許可で使用された情報を利用した消費者に対しても補償しなければならなくなる。
迎撃攻撃
盗まれたカードを使って、犯罪者はeコマースで購入し、被害者の住所を登録します。 しかし、注文が完了した後、悪意のある者は電子商取引プラットフォームに連絡し、「場所を間違えた」と主張し、別の場所に配達されるように依頼します。
カードテスト
盗難されたカードを所持して、犯罪者は最初に小さな買い物をして、eコマースの不正防止システムが彼らを検出するかどうかを確認します。 見逃されると、ますます大きな買収を行い、被害者に財政的な大きな損失を残すことになる。
これらの詐欺を防ぐために、非常に効果的な技術が示されています：人工知能。 認定詐欺調査員協会（ACFE）のデータによると、世界的に見て、詐欺対策分野の専門家の18％がすでにAIと機械学習を仕事に活用しています。 さらに、Nvidiaの研究によると、金融業界の専門家の78％も詐欺に関する課題に対処するためにAIを活用していることがわかりました。
これは、AIとデータ分析を組み合わせて使用することで、不正行為の可能性が高い個人を特定できるためです。技術は、その人のすべての仮想的な痕跡、オンライン行動を含む、完全な分析を行います。 このようにして、仮想環境における彼らの意図や態度の真の次元を把握することが可能です。
さらに、機械学習（マシンラーニング）を用いることで、eコマースプレイヤーのシステムは最も一般的な詐欺のパターンを認識していきます。 これにより、自動的に技術は正当な取引と詐欺の取引を区別し、その仕様はこのソリューションだけが検出できるものであり、詐欺師はますます情報を得て創造的になり、従来の方法では免疫を持つようになっている。
