Даже с прогнозом большого успеха, с 85% людей, намеревающихся что-то купить,согласно данным Mercado Livre,Чёрная пятница всегда вызывает сигнал тревоги у розничных продавцов. Это потому что, в прошлом году, исследование Clearsale показало, что, в период, было более 400 попыток мошенничества в час, что эквивалентно убытку в 8 реалов,5 тысяч в минуту. Кроме того, по данным Serasa Experian, в 2024 году ожидается 89 тысяч случаев мошенничества с пятницы до конца выходных в день события, соответствует приблизительным потерям в 500 миллионов реалов
Хотя большая часть мошенничеств затрагивает конечных потребителей, в большинстве случаев пострадавшим оказывается розничный торговец. Это потому что, в случае кражи данных на вашей платформе, он обязан возместить своему пострадавшему потребителю, так как это ваша ответственность обеспечить безопасную среду, чтобы ваш пользователь мог спокойно совершать покупки. Кроме того, одним из самых распространенных видов мошенничества в электронной коммерции является покупка товаров злоумышленниками, получая их нормально, а затем утверждая, что магазин не отправил, получая за это возврат. Таким образом, торговец остается без денег от продажи и без товара, которая перепродается мошенником
Создавая безопасную среду для своего пользователя, платформа электронной коммерции поддерживает свою онлайн-репутацию, что является необходимым для обеспечения лояльности клиентов, так как данные Opinion Box показывают, что 73% пользователей обычно хорошо исследуют репутацию интернет-магазинов перед тем, как заключить сделку. Кроме того, Исследование E-Commerce Trends 2024 однозначно показывает: 92% людей уже отказывались от покупок в интернете из-за страха мошенничества. Уже другие данные,от EY, показывает, что 71% бразильских потребителей боятся, что их данные будут украдены в интернете
Таким образом, как ритейлер может защититься от самых распространенных мошенничеств и обеспечить успех в Черную пятницу? Эффективным решением стало использование антифрод-инструментов, которые улучшают свои системы с помощью ИИ и машинного обучения. Этот тип технологии способен оценивать различные транзакционные данные клиентов, определить модели потребления и, с этим, создать базу данных информации. Таким образом, у нее в руках все онлайн-поведение определенного потребителя, как самый распространенный метод оплаты, самые востребованные товары, самое посещаемое место, любимые дни для совершения покупок, и т.д.
Таким образом, если какая-либо транзакция выйдет за рамки, установленные технологией, система понимает, что это может быть мошенничество, и сигнализирует розничному продавцу. Самое интересное, что решение на основе машинного обучения может самостоятельно совершенствоваться, потому что чем больше транзакций она оценивает, больше информации она добавляет в свою базу данных, что только увеличивает его точность в обнаружении мошеннических операций. С этим, технология всегда в курсе даже самых современных моделей виртуальных мошенничеств
Чтобы иметь представление,исследование Accenture показало, что компании, которые внедрили технологии ИИ и машинного обучения для борьбы с мошенничеством, увидели снижение финансовых потерь на 70% из-за мошеннических действий. С этим, инвестиции в такого рода решения необходимы для защиты ваших операций и обеспечения безопасной среды покупок для потребителей. Кроме минимизации финансовых потерь, это укрепляет вашу репутацию в период большого спроса, как Черная пятница, внося вклад в успех и долговечность бренда в электронной коммерции
