Tenk å prøve å kjøpe en ny mobiltelefon, en internasjonal billett eller en spesiell gave — og få transaksjonen din merket som mistenkelig og blokkert av et svindelforebyggingssystem, uten noen plausibel forklaring. Dette er den negative siden ved netthandel. Selv om disse systemene er designet for å beskytte mot svindel og sikre en tilfredsstillende kjøpsopplevelse, kan de også forårsake frustrasjon og tap.
Med den eksponentielle økningen i datainnsamling og deling, den raske digitaliseringen av systemer og stadig mer sofistikerte svindelmetoder, har markedet skjerpet sine forsvar. Men dette bevegelsen skapte et paradoks: å prøve å beskytte for mye blir dyrt – ikke bare i inntekter, men også i omdømme. Det er det vi kaller falske positive, når en legitim transaksjon feilaktig blir identifisert som svindel.
Den skjulte kostnaden av overdrevent sikkerhetsnivå
Moderne svindlere opererer som selskaper: de er raske, organiserte og drevet av store mengder data. Teknikker som "phishing som en tjeneste" simulerer identiteter basert på lekkede opplysninger og utnytter atferdsmessige sårbarheter i systemene. De fleste følger ikke lenger åpenbare mønstre, noe som gjør tradisjonelle modeller foreldet og tvinger selskaper til å søke mer robuste sikkerhetslag.
Mens svindlere innoverer, er mange finansielle tjenester og detaljhandelsbedrifter fortsatt avhengige av faste regler for å reagere. Det er en rigid og ineffektiv modell — kjøpsopplevelsen blir kompromittert, konverteringsratene faller dramatisk, og kundelojaliteten går tapt.
Og påvirkningen går lenger: 32 % av forbrukerne som opplever et falsk positiv, forlater butikken for alltid. En enkelt svikt i antifraudssystemet kan bety tap av inntekter og omdømme for godt. Ifølge Javelin Strategy & Research koster disse feilene amerikanske detaljhandlere 118 milliarder dollar i året – 13 ganger mer enn de faktiske tapene på grunn av svindel. Regningen går ikke opp.
Viktigheten av sanntidsintelligens og atferdsanalyse
For å håndtere dette scenariet, krever den nye æraen av forebygging intelligens, ikke overdreven rigiditet. Det betyr å bruke en kombinasjon av kunstig intelligens (KI), sanntidsdata og atferdsanalyse for å ta nøyaktige beslutninger uten å gå på bekostning av brukeropplevelsen.
Med algoritmer som lærer kontinuerlig, er det mulig å forstå individuelle mønstre: plassering, tid, enhet, kjøpshistorikk og betalingsmetode. Atferd snakker høyere enn noen forhåndsprogrammert regel.
Det handler ikke bare om å si "ja" eller "nei", men om å tolke konteksten. En samme kunde kan kjøpe noe i São Paulo om morgenen og i Rio de Janeiro om kvelden. Han kan bytte mobiltelefon, endre nettleser eller oppdatere operativsystemet på enheten. Systemet for svindelforhindre må forstå dette — og ikke blokkere transaksjonen.
Ved å bruke maskinlæringsteknikker kan selskaper lage modeller som lærer av historiske data og reduserer falske positive over tid. Målet er å forstå hva som er normalt for hver bruker og identifisere avvik — uten å bare stole på forhåndsdefinerte regler. En studie fra MIT med data fra en europeisk bank viste at denne strategien reduserte falske positive med 54 %, noe som førte til en besparelse på tilsvarende 220 000 dollar.
Fremtiden for usynlig autentisering
Kombinasjonen av AI og brukerprofiler for å tilby mer nøyaktige anbefalinger — kombinert med bruk av data for å balansere sikkerhet og konvertering — åpner dører for ny teknologi. En av dem er den vektorbaserte identifikatoren: en løsning som er i stand til å oppdage svindel selv når forsøket kommer fra enheter med slettede informasjonskapsler eller i anonym modus. Men ekte brukere kan også handle på denne måten.
Og både svindlere og gode brukere skjuler seg bak samme maske, hvordan skille dem? Ved å kombinere vektorbaserte data med enhetens "fingeravtrykk", kan systemet forstå den typiske oppførselen til brukeren og bedre oppdage unormale aktiviteter. Dette øker nøyaktigheten betydelig, og unngår unødvendige blokkeringer uten å gå på bekostning av sikkerheten.
I denne modellen blir små variasjoner håndtert med kontekstuell intelligens – brukt for å oppdage anomalier basert på brukerens forventede mønster. Subtile endringer (som en programvareoppdatering) utløser ikke varsler, men betydelige endringer (som bytte av operativsystem eller endring av geolokasjon) kan bli varslet hvis de er utenfor den vanlige oppførselen. Dette er den nye sikkerhetsgrensen: å operere i kulissene, uten friksjon. Det beste svindelforebyggende systemet er det kunden ikke merker.
Sikkerhet som driver salget, og ikke omvendt
Bedrifter har en tendens til å tro at det er bedre å avvise noen legitime transaksjoner, selv om dette reduserer konverteringsraten litt, enn å lide konsekvensene av svindel. Men de trenger ikke å innta denne holdningen hvis de har de riktige verktøyene.
Derfor er det et reelt markedbehov å implementere en svindelforebyggende løsning som balanserer sikkerhet og brukervennlighet. Sikkerhet og brukeropplevelse trenger ikke å være motstridende krefter — de bør gå hånd i hånd. For dette er hemmeligheten i nøyaktighet, ikke i stivhet.
Era dei falske positive krever at bedrifter investerer i intelligente teknologier, som AI, atferdsanalyse og avanserte verktøy for svindeldeteksjon. Disse innovasjonene reduserer tap uten å ofre legitime salg — og, viktigst av alt, uten å skremme bort kundene.
Sikkerhet og kundeopplevelse er ikke motsetninger — når de er godt utført, går de hånd i hånd. Å tilby beskyttelse er obligatorisk. Men gjøre dette uten å gå på bekostning av opplevelsen er det som virkelig gjør forskjellen i dagens stadig mer konkurransedyktige marked.
Av Thiago Bertacchini, Salgsleder i Nethon
