Thương mại kỹ thuật số có giá trị cao có thể dạy bạn điều gì về phòng chống gian lận

Gian lận kỹ thuật số không còn là một sự kiện không thường xuyên, nhưng đã trở thành một phần của thói quen hàng ngày của thương mại điện tử. Dữ liệu của Nethone cho thấy các nỗ lực gian lận bị nghi ngờ vẫn ở mức trên 400 triệu trong tháng 1 và tháng 2, cho thấy những kẻ lừa đảo tiếp tục nhắm mục tiêu vào người dùng ngay cả khi khối lượng trả lại, hoàn tiền và khiếu nại đang ở mức cao nhất, khiến việc phát hiện càng trở nên khó khăn hơn.

Trọng tâm chính của những hành động này là thương mại kỹ thuật số có giá trị cao, chẳng hạn như các cửa hàng thương mại điện tử bán các sản phẩm và công ty giá cao trong ngành vé máy bay.Các doanh nghiệp này, vì hấp dẫn hơn đối với tội phạm, buộc phải đổi mới nhanh hơn những người khác, trở thành phòng thí nghiệm cho các công nghệ phát hiện gian lận mới nhất.

Điều làm cho một giao dịch có rủi ro cao (cái gọi là “kinh doanh rủi ro cao”) là sự liên kết với các hoạt động có giá trị cao, thanh khoản ngay lập tức hoặc khối lượng lớn.Chúng tôi đang nói đến:

Nền tảng thương mại điện tử cho các mặt hàng đắt tiền như điện tử và thị trường thương hiệu cao cấp xử lý các sản phẩm dễ dàng bán lại trên thị trường phi chính thức;

Trò chơi trực tuyến và cá cược, cho phép di chuyển và nhân tài nguyên nhanh chóng;

Vé du lịch và vé máy bay, có giá trị giao dịch trung bình cao và tiềm năng bán lại ngay lập tức;

Tiền điện tử và tài sản kỹ thuật số, cho phép các giao dịch được đánh dấu bằng tính ẩn danh, tính thanh khoản và không có biên giới;

Các dịch vụ Fintech, nơi mở tài khoản và tương tác với khách hàng dễ bị tấn công bởi các trò lừa đảo kỹ thuật xã hội và tiếp quản tài khoản.

Các công ty có hồ sơ này phải đối mặt với các mối đe dọa tinh vi hàng ngày, điều này buộc họ phải nâng cao tiêu chuẩn bảo mật và liên tục đổi mới. những người bên ngoài nhóm này nên chú ý kỹ, bởi vì những rủi ro mà các doanh nghiệp này phải đối mặt ngày nay có xu hướng lan rộng khắp thị trường trong một thời gian ngắn.

Các vấn đề của phương pháp phòng ngừa truyền thống

Phản ứng cổ điển đối với gian lận là chặn dựa trên dữ liệu đăng ký và lịch sử giao dịch.Đây là một mô hình tĩnh, với những hạn chế rõ ràng, chẳng hạn như chặn quá mức, làm tăng số lượng kết quả dương tính giả và dẫn đến mất khách hàng hợp pháp.Ngoài ra, mô hình truyền thống không theo kịp sự năng động của các cuộc tấn công và những kẻ lừa đảo tinh vi đã biết cách thao túng dữ liệu tĩnh, chẳng hạn như số tài liệu, địa chỉ và thẻ nhân bản.

Cuối cùng, chặn quá nhiều chi phí bán hàng; chặn quá ít tạo ra tổn thất tài chính.Đó là lý do tại sao việc đưa các yếu tố khác vào phương trình là rất quan trọng, chẳng hạn như phân tích hành vi.Đây đã là một học tập của các lĩnh vực có rủi ro cao, không còn giới hạn đánh giá của họ đối với những gì người dùng báo cáo, mà còn phân tích cách anh ta hành xử trực tuyến.

Một số chỉ số hành vi đã được áp dụng thành công bao gồm:

Tốc độ và kiểu gõ;

Vị trí địa lý và sự khác biệt với địa chỉ thanh toán;

Sử dụng VPN hoặc trình giả lập thiết bị;

Luồng điều hướng (thời gian trên các trang, số lần thử lặp lại, đường dẫn nhấp chuột).

Những kẻ lừa đảo có thể lấy được dữ liệu địa chính, nhưng việc sao chép một cách nhất quán một mô hình hành vi hợp pháp sẽ khó hơn nhiều.

Trí tuệ nhân tạo ở tiền tuyến

Bài học chính mà thương mại kỹ thuật số có giá trị cao có thể dạy về phòng chống gian lận là nó không bao giờ tĩnh: đó là một quá trình liên tục đòi hỏi phải cập nhật liên tục để đáp ứng với các kỹ thuật tội phạm đang phát triển.

Mỗi thương mại điện tử, ngay cả rủi ro thấp nhất, nên được lấy cảm hứng từ hệ sinh thái năng động này và áp dụng lập trường chủ động, vì danh tiếng, dòng tiền và mối quan hệ khách hàng phụ thuộc vào khả năng phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa.

Việc sử dụng rộng rãi các công nghệ như Trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép phát hiện các điểm bất thường trong thời gian thực, một điều cần thiết trong các lĩnh vực cần đưa ra quyết định ngay lập tức. Ngoài ra, các hệ thống này có khả năng học tập liên tục & MÔ HÌNH được cải thiện khi chúng xác định các vectơ tấn công mới, cung cấp phản ứng nhanh hơn và hiệu quả hơn đối với các hành vi mới nổi.

AI vẫn chưa thay thế hoàn toàn phân tích của con người, nhưng nó hỗ trợ các nhóm chống gian lận bằng cách tự động hóa khối lượng lớn các nỗ lực, tạo ra sự kết hợp giúp phòng thủ mạnh mẽ hơn nhiều.

Những gì tất cả các ngành công nghiệp cần phải hiểu (và nhanh chóng)

Đầu tư và chiến lược an ninh của các lĩnh vực có nguy cơ cao nên được coi là một tài liệu tham khảo cho toàn bộ thị trường. sau khi tất cả, sự tiến hóa công nghệ xảy ra ở cả hai bên & lừa đảo & IDF và những gì đang được thử nghiệm ngày hôm nay trong các lĩnh vực nhắm mục tiêu cao có thể lây lan sang những người khác rất sớm.

Như dữ liệu cho thấy, gian lận ngày càng năng động, không còn bị giới hạn trong các ngày quan trọng trong lịch kinh doanh và thật sai lầm khi coi đó là “Vấn đề của nhóm CNTT CNTT”.

Trong thực tế, điều này có nghĩa là việc tăng cường phòng thủ chỉ trong tháng 11, trước Thứ Sáu Đen, là không đủ.Ngay cả đối với các lĩnh vực có rủi ro vừa phải, cách là ưu tiên đầu tư vào công nghệ hành vi và AI.

Những người theo dõi chặt chẽ cách các lĩnh vực có rủi ro cao đối phó với gian lận được chuẩn bị tốt hơn cho những thách thức đã gõ cửa thị trường nói chung 'Phòng chống gian lận WHEEL là một chiến lược kinh doanh, không chỉ là một biện pháp phòng th.

Bởi Thiago Bertacchini, Trưởng phòng kinh doanh tại Nethone