การซื้อสิ้นปีเพิ่มความกังวลเกี่ยวกับการฉ้อโกงทางดิจิทัล

ไตรมาสสุดท้ายของปีเป็นที่คาดหวังมากเสมอโดยการค้าปลีก การเคลื่อนไหวที่ใหญ่ที่สุดในการช้อปปิ้งเริ่มต้นด้วยวันเด็กตามด้วย Black Friday และ Christmas อย่างไรก็ตามการเคลื่อนไหวนี้นําความกลัวมาสู่ บริษัท ต่างๆ: การฉ้อโกง. 

ในปีที่แล้ว ชาวบราซิล 8.9 ล้านคนตกเป็นเหยื่อของการฉ้อโกงบางประเภท จากการศึกษาที่ออกโดยสมาพันธ์เจ้าของร้านแห่งชาติ (CNDL) พบว่า 48% เกี่ยวข้องกับธุรกรรมหรือการขายที่ทําผ่านอินเทอร์เน็ต. 

สําหรับผู้เชี่ยวชาญด้านการป้องกันและแก้ไขปัญหาการฉ้อโกง Igor Castroviejo ผู้จัดการประจําประเทศบราซิลของ 1datapipe แพลตฟอร์ม Consumer Insights หนึ่งในเครื่องมือหลักที่นักต้มตุ๋นใช้ในปัจจุบันคือ AI ส่วนใหญ่เพื่อหลีกเลี่ยงระบบรักษาความปลอดภัยของธนาคารและฟินเทค “ด้วย AI พวกเขาสามารถหลอกลวงผู้ใช้ได้ง่ายขึ้นซึ่งสร้างความสูญเสียสูงรวมถึงชื่อเสียงให้กับสถาบันการเงิน” จากข้อมูลของ Cybersecurity Almanac 202024 การโจมตีทางไซเบอร์น่าจะมีค่าใช้จ่าย $9.5 ล้านล้านเหรียญสหรัฐต่อเศรษฐกิจโลก.

ทั่วทั้งละตินอเมริกา บริษัท 91% ประสบเหตุการณ์ความปลอดภัยทางไซเบอร์แล้วจากการสํารวจโดยบริษัทที่ปรึกษา EY ในบราซิลในปีที่แล้วเพียงปีเดียวจํานวนผู้ที่ตกเป็นเหยื่อของการหลอกลวงเพิ่มขึ้น 70% ตามข้อมูลจากศูนย์วิจัยเศรษฐกิจและธุรกิจ (Cebr) ซึ่งแสดงถึงการสูญเสียเฉลี่ย $8.5 ล้านต่อบริษัท.

สําหรับ Castroviejo การลงทุนและการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ที่ทันสมัยเป็นทางออกหลักสําหรับ บริษัท ที่ต้องการลดความเสี่ยงของการฉ้อโกงและการหลอกลวง ปัจจุบันโดยการรวมเทคโนโลยีเข้ากับการวิเคราะห์ข้อมูลทําให้สามารถระบุบุคคลที่มีแนวโน้มที่จะทํากิจกรรมฉ้อโกงได้ มีซอฟต์แวร์อยู่แล้วในตลาดที่ประเมินรอยเท้าดิจิทัลของบุคคลนี้รวมถึงพฤติกรรมออนไลน์ IP ของอุปกรณ์ของพวกเขาและยังมีความน่าเชื่อถือของโทรศัพท์และที่อยู่อีเมลของพวกเขา” เขาอธิบาย.

เป็นไปได้ที่จะเห็นแนวโน้มของการใช้เทคโนโลยีโดยเฉพาะในอเมริกาใต้ การสํารวจโดยสมาคมผู้ตรวจสอบการฉ้อโกงที่ผ่านการรับรอง (ACFE) แสดงให้เห็นว่าทั่วโลก 18% ของผู้เชี่ยวชาญในกลุ่มการต่อสู้กับการฉ้อโกงได้ใช้ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องในการทํางานแล้วโดยมีผู้บริหารอุตสาหกรรมอีก 46% ที่อาศัยอยู่ในทวีปละตินตั้งใจที่จะรวมพวกเขาในอีกสองปีข้างหน้า.

“ผ่านการใช้ Machine Learning บริษัทต่างๆสามารถฝึกอบรมอัลกอริธึมเพื่อระบุพฤติกรรมมาตรฐานของผู้ใช้ได้.หากระบบตรวจพบการทํางานที่ผิดปกติใดๆ เช่น การใช้งานในสถานที่อื่นหรือการซื้อผลิตภัณฑ์ที่ไม่อยู่ในโปรไฟล์ ก็สามารถจัดประเภทธุรกรรมที่น่าสงสัยและขอคํายืนยันการใช้งานสําหรับผู้ถือ ” อิกอร์อธิบาย.

มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นในการใช้เทคโนโลยีในอเมริกาใต้ จากการสํารวจโดยสมาคมผู้ตรวจสอบการฉ้อโกงที่ผ่านการรับรอง (ACFE) ทั่วโลก 18% ของผู้เชี่ยวชาญในภาคการต่อสู้กับการฉ้อโกงใช้ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องในการทํางานแล้วในขณะที่ผู้บริหารละตินอเมริกา 46% วางแผนที่จะรวมพวกเขาในอีกสองปีข้างหน้า “ด้วยการประยุกต์ใช้ Machine Learning บริษัทต่างๆสามารถฝึกอบรมอัลกอริธึมเพื่อรับรู้พฤติกรรมทั่วไปของผู้ใช้ของตนหากระบบระบุการทํางานที่ผิดปกติเช่นการใช้งานในสถานที่ที่แตกต่างหรือการได้มาซึ่งผลิตภัณฑ์ที่ไม่สอดคล้องกับการใช้งานของเจ้าของก็สามารถทําเครื่องหมายผู้ต้องสงสัยได้. 

อัพเทตอีคอมเมิร์ซ ตัวลดรูป

E-Commerce Update เป็นบริษัทอ้างอิงในตลาดบราซิล ซึ่งเชี่ยวชาญด้านการผลิตและเผยแพร่เนื้อหาคุณภาพสูงเกี่ยวกับภาคอีคอมเมิร์ซ

ดูประวัติฉบับเต็ม