Föreställ dig att försöka köpa en ny mobiltelefon, en internationell biljett eller en speciell present — och att din transaktion flaggas som misstänkt och blockeras av ett bedrägerisystem, utan någon trovärdig förklaring. Det är den negativa sidan av online shopping. Även om dessa system är utformade för att skydda mot bedrägerier och säkerställa en tillfredsställande köpupplevelse kan de också orsaka frustration och förluster.
Med den exponentiella ökningen av datainsamling och delning, den snabba digitaliseringen av systemen och de allt mer sofistikerade bedrägeritekniker har marknaden stärkt sina försvar. Men denna rörelse skapade en paradox: att försöka skydda för mycket kostar mer än det smakar — inte bara i intäkter utan också i rykte. Det kallas falska positiva, när en legitim transaktion felaktigt identifieras som bedräglig.
Den dolda kostnaden för överdriven säkerhet
Moderna bedrägeribedragare fungerar som företag: de är snabba, organiserade och drivs av stora datamängder. Tekniker som "phishing som en tjänst" simulerar identiteter utifrån läckta uppgifter och utnyttjar beteendebrott i systemen. De längre följer de uppenbara mönster, vilket gör traditionella modeller föråldrade och tvingar företagen att söka mer robusta säkerhetslager.
Medan bedragare innoverar förlitar sig många finansiella tjänster och detaljhandelsföretag fortfarande på fasta regler för att reagera. Det är en rigid och ineffektiv modell – köpupplevelsen försämras, konverteringsfrekvenserna rasar och kundlojaliteten förloras.
Och påverkan sträcker sig längre: 32 % av konsumenterna som upplever ett falskt positivt resultat lämnar butiken för alltid. En enda fel i antifraudssystemet kan innebära förlust av intäkter och anseende för alltid. Enligt Javelin Strategy & Research kostar dessa misstag amerikanska detaljhandlare 118 miljarder dollar per år – 13 gånger mer än de faktiska förlusten på grund av bedrägerier. Räkningen går inte ihop.
Betydelsen av realtidsintelligens och beteendeanalys
För att hantera detta scenario kräver den nya eran av förebyggande intelligens, inte alltför stor rigiditet. Det innebär att använda en kombination av artificiell intelligens (AI), realtidsdata och beteendeanalys för att fatta precisa beslut utan att kompromissa med användarupplevelsen.
Med algoritmer som lär sig kontinuerligt är det möjligt att förstå individuella mönster: plats, tid, enhet, köphistorik och betalningsmetod. Beteendet talar högre än någon förprogrammerad regel.
Det handlar inte bara om att säga "ja" eller "nej", utan om att tolka sammanhanget. En samma kund kan köpa något i São Paulo på morgonen och i Rio de Janeiro på kvällen. Han kan byta telefon, byta webbläsare eller uppdatera enhetens operativsystem. Systemet för bedrägeribekämpning måste förstå detta — och inte blockera transaktionen.
Genom att tillämpa maskininlärningstekniker kan företagen skapa modeller som lär sig av historiska data och minskar antalet falska positiva över tid. Målet är att förstå vad som är normalt för varje användare och att identifiera avvikelser — utan att förlita sig enbart på fördefinierade regler. En studie från MIT med data från en europeisk bank visade att denna strategi minskade falska positiva med 54 %, vilket resulterade i en besparing på motsvarande 220 000 US-dollar.
Framtiden för osynlig autentisering
Kombinationen av AI och användarprofiler för att erbjuda mer precisa rekommendationer — i kombination med användning av data för att balansera säkerhet och konvertering — öppnar dörrar för ny teknik. En av dem är den vektoriella identifieraren: en lösning som kan upptäcka bedrägerier även när försöket utgår från enheter med rensade cookies eller i anonymt läge. Men riktiga användare kan också agera på detta sätt.
Och när både bedragare och goda användare gömmer sig bakom samma mask, hur kan man skilja dem åt? Genom att kombinera vektordata med enhetens "digitala fingeravtryck" kan systemet förstå den typiska användarens beteende och bättre upptäcka avvikelser. Det ökar avsevärt noggrannheten, vilket förhindrar onödiga blockeringar utan att kompromissa med säkerheten.
I den här modellen hanteras små variationer med kontextuell intelligens — som används för att upptäcka avvikelser baserat på användarens förväntade mönster. Subtila förändringar (som en programvaruuppdatering) utlöser inte varningar, men betydande förändringar (som byte av operativsystem eller ändring av geolokalisering) kan signalera om de ligger utanför det vanliga beteendet. Det är den nya gränsen för säkerhet: agera i bakgrunden utan friktion. Det bästa bedrägeribekämpningssystemet är det som kunden knappt märker.
Säkerhet som driver försäljningen, och inte tvärtom
Företagen tenderar att tro att det är bättre att avvisa vissa legitima transaktioner, även om det minskar konverteringsfrekvensen något, än att drabbas av konsekvenserna av bedrägeri. Men de behöver inte anta den hållningen om de har rätt verktyg.
Därför är det ett verkligt marknadsbehov att anta en lösning för bedrägeribekämpning som balanserar säkerhet och bekvämlighet. Säkerhet och användarupplevelse behöver inte vara motstridiga krafter — de bör gå hand i hand. För detta är hemligheten i precision, inte i stelhet.
Är falska positiva-eran kräver att företagen investerar i intelligenta teknologier, som AI, beteendeanalys och avancerade bedrägeribekämpningsverktyg. Dessa innovationer minskar förluster utan att offra legitima försäljningar — och viktigast av allt, utan att avskräcka kunderna.
Säkerhet och kundupplevelse är inte motsatser – när de görs rätt går de hand i hand. Att erbjuda skydd är obligatoriskt. Men att göra det utan att kompromissa med upplevelsen är det som verkligen gör skillnad på dagens allt mer konkurrensutsatta marknad.
Av Thiago Bertacchini, försäljningschef på Nethon
