Imaginează-te încercând să cumperi un telefon nou, un bilet internațional sau un cadou special – și să ai tranzacția marcată ca suspectă și blocată de un sistem de prevenire a fraudelor, fără nicio explicație plauzibilă. Acesta este partea negativă a cumpărăturilor online. Deși aceste sisteme au fost proiectate pentru a proteja împotriva fraudelor și pentru a asigura o experiență de cumpărături satisfăcătoare, ele pot provoca frustrare și prejudicii.
Odată cu creșterea exponențială a colectării și partajării datelor, digitalizarea rapidă a sistemelor și tacticile de fraudă din ce în ce mai sofisticate, piața și-a întărit apărările. Dar acest fenomen a creat un paradox: încercarea de a proteja excesiv costă mult – nu doar în termeni de venituri, ci și de reputație. Acesta este ceea ce numim „fals pozitiv”, când o tranzacție legitimă este identificată greșit ca fiind frauduloasă.
Costul ascuns al excesului de securitate
Fraudatorii moderni operează ca firme: sunt rapizi, organizați și alimentați de mari cantități de date. Tehnici precum „phishing-ul ca serviciu” simulează identități pornind de la informații scursă și exploatează vulnerabilități comportamentale în sisteme. Nu mai urmează tipare evidente, făcând modelele tradiționale depășite și obligând firmele să caute straturi de securitate mai robuste.
În timp ce frauda evoluează, multe servicii financiare și companii de retail se bazează încă pe reguli fixe pentru a reacționa. Este un model rigid și ineficient – experiența de cumpărare este compromisă, ratele de conversie scad și fidelitatea clienților se pierde.
Și impactul depășește asta: 32% dintre consumatori care întâmpină un fals pozitiv abandonează comerciantul pentru totdeauna. O singură defecțiune în sistemul antifraudă poate însemna pierderea definitivă a veniturilor și a reputației. Conform Javelin Strategy & Research, aceste erori costă deja comercianții din Statele Unite $ 118 miliarde de dolari pe an – de 13 ori mai mult decât pierderile reale cauzate de fraudă. Contul nu se închide.
Importanța inteligenței în timp real și a analizei comportamentale
Pentru a face față acestei situații, noua eră a prevenției necesită inteligență, nu rigiditate excesivă. Aceasta înseamnă utilizarea unei combinații de inteligență artificială (IA), date în timp real și analiză comportamentală pentru a lua decizii precise fără a compromite experiența utilizatorului.
Cu algoritmi care învață continuu, este posibil să înțelegem tipare individuale: locație, oră, dispozitiv, istoricul achizițiilor și metoda de plată. Comportamentul vorbește mai tare decât orice regulă preprogramată.
Nu-i vorba doar de a spune „da” sau „nu”, ci de a interpreta contextul. Un același client poate cumpăra ceva la São Paulo dimineața și la Rio de Janeiro seara. Poate schimba telefonul, browserul sau actualiza sistemul de operare al dispozitivului. Sistemul antifraudă trebuie să înțeleagă asta – și să nu blocheze tranzacția.
Aplicând tehnici de învățare automată, companiile reușesc să creeze modele care învață din datele istorice și reduc fals-pozitivele de-a lungul timpului. Scopul este de a înțelege ce este normal pentru fiecare utilizator și de a identifica deviațiile – fără a se baza doar pe reguli predefinite. Un studiu MIT, cu date de la o bancă europeană, a arătat că această strategie a redus fals-pozitivele cu 54%, generând o economie echivalentă cu $.220.000 USD.
Viitorul autentificării invizibile
Combinația de IA și profiluri de utilizator pentru a oferi recomandări mai precise – alături de utilizarea datelor pentru a echilibra securitatea și conversia – deschide porți către tehnologii noi. Una dintre acestea este identificatorul vectorial: o soluție capabilă să detecteze fraudele chiar și atunci când tentativa provine de la dispozitive cu cookie-uri șterse sau în modul anonim. Dar utilizatorii legitimi pot acționa și în acest fel.
Și când atât escrocii, cât și utilizatorii buni se ascund în spatele aceleiași măști, cum îi putem distinge? Combinând date vectoriale cu „amprenta digitală” a dispozitivului, sistemul reușește să înțeleagă comportamentul tipic al respectivului utilizator și să detecteze mai bine anomaliile. Aceasta crește considerabil precizia, evitând blocările inutile fără a compromite securitatea.
În acest model, mici variații sunt gestionate cu inteligență contextuală – utilizată pentru detectarea anomaliilor pe baza tiparului de utilizator așteptat. Schimbări subtile (cum ar fi o actualizare de software) nu declanșează alarme, dar modificările semnificative (cum ar fi schimbarea sistemului de operare sau schimbarea geolocalizării) pot fi semnalate dacă sunt în afara comportamentului obișnuit. Aceasta este noua frontieră a securității: a acționa în spatele scenei, fără frecare. Cel mai bun sistem antifraudă este cel pe care clientul nici măcar nu îl observă.
Securitate care stimulează vânzările, nu invers.
Companiile tind să creadă că este mai bine să refuze anumite tranzacții legitime, chiar dacă acest lucru reduce puțin ratele de conversie, decât să suporte consecințele unei fraude. Dar nu trebuie să adopte această atitudine dacă au instrumentele potrivite.
De aceea, adoptarea unei soluții de prevenire a fraudei care echilibreze securitatea și convenabilitatea este o adevărată necesitate de piață. Securitatea și experiența utilizatorului nu trebuie să fie forțe opuse – ele trebuie să meargă mână în mână. Pentru aceasta, secretul stă în precizie, nu în rigiditate.
Era falsă a necesită ca companiile să investească în tehnologii inteligente, precum IA, analiza comportamentală și instrumente avansate de detectare a fraudelor. Aceste inovații reduc pierderile fără a sacrifica vânzările legitime și, cel mai important, fără a respinge clienții.
Securitate și experiență clienți nu sunt opuse – atunci când sunt bine realizate, merg mână în mână. A oferi protecție este obligatoriu. Dar a face acest lucru fără a compromite experiența este ceea ce face cu adevărat diferența pe piața din ce în ce mai competitivă de astăzi.
De Thiago Bertacchini, Head de Vendas da Nethon
