В Бразилии электронная коммерция уже стала частью повседневной жизни граждан, став одним из любимых способов совершения покупок. Для справки: недавние данные исследования BigDataCorp показывают, что количество веб-сайтов, посвящённых онлайн-покупкам, с 2014 года увеличилось более чем на 45%, достигнув в общей сложности 20 миллионов страниц. Более того, исследование Бразильской ассоциации электронной коммерции (ABComm) показывает, что общий объём продаж в этом сегменте только за первый квартал этого года превысил 44 миллиона реалов.
Однако, как и в любой успешной сфере, необходимо проявлять осторожность. Преступники пользуются этой популярностью, пытаясь обмануть как компании, так и потребителей, тем самым легко зарабатывая деньги. Данные Juniper Research показывают, что к 2027 году убытки от мошенничества с онлайн-платежами во всем мире могут достичь 343 миллиардов долларов США. Согласно исследованию ClearSale, в Бразилии в прошлом году сумма попыток мошенничества достигла 3,5 миллиарда реалов.
Хотя потребители также страдают от мошенничества, обычно расплачивается именно ритейлер, поскольку в большинстве случаев именно он теряет товар и всё равно вынужден выплачивать кэшбэк покупателям, пострадавшим от мошенничества на его платформе. Поэтому ниже для информации представлены четыре наиболее распространённых вида мошенничества в электронной коммерции и способы их предотвращения.
Самообман
В этом виде мошенничества преступник обычно совершает покупку через платформу электронной коммерции. Однако после получения товара он подаёт жалобу, утверждая, что товар не был доставлен. Таким образом, он получает возврат от продавца, несмотря на то, что товар находится у него на руках, что приводит к двойным убыткам для интернет-магазина.
Кража личных данных
Используя украденную информацию, такую как номера кредитных карт и CPF, мошенники совершают многочисленные покупки в интернет-магазине, часто превышая банковский лимит жертвы. Когда мошенничество раскрывается, проблема ложится на продавца, который не только теряет товар, но и вынужден возмещать ущерб покупателю, чьи данные были использованы несанкционированно.
Перехват удара
Также, используя украденную карту, преступники совершают онлайн-покупку и регистрируют адрес жертвы. Однако после оформления заказа злоумышленники связываются с онлайн-платформой и, утверждая, что «ошиблись с местоположением», запрашивают доставку по другому адресу.
Тест карты
Используя украденную карту, преступники начинают совершать мелкие покупки, проверяя, распознаёт ли их система борьбы с мошенничеством в электронной коммерции. Если же это остаётся незамеченным, они переходят к более крупным покупкам, оставляя жертве финансовую дыру.
Для предотвращения подобных видов мошенничества очень эффективна технология искусственного интеллекта. Данные Ассоциации сертифицированных специалистов по расследованию мошенничества (ACFE) показывают, что во всем мире 18% специалистов по борьбе с мошенничеством уже используют ИИ и машинное обучение в своей работе. Более того, исследование Nvidia показало, что 78% специалистов финансового сектора также используют ИИ для борьбы с мошенничеством.
Это происходит потому, что использование ИИ в сочетании с анализом данных позволяет выявлять лиц, более склонных к мошенническим действиям, поскольку технология проводит комплексный анализ всех виртуальных следов человека, включая его поведение в сети. Это позволяет получить истинное представление о его намерениях и действиях в виртуальной среде.
Более того, благодаря машинному обучению системы участников электронной коммерции распознают схемы наиболее распространённых мошеннических схем. Это автоматически отличает законную транзакцию от мошеннической благодаря особенностям, которые может обнаружить только это решение, поскольку мошенники становятся всё более информированными и изобретательными в своих действиях, обходя традиционные методы.
