CarderPlanet
Professional
Временами кажется, что онлайн-мошенничество становится все более распространенным, и его все труднее избежать. Организованные, хорошо финансируемые мошеннические группировки постоянно разрабатывают и тестируют новые методы, которые сложнее обнаружить и предотвратить, и продавцам электронной коммерции приходится иметь дело с основным финансовым воздействием этих постоянно развивающихся схем.
Хорошей новостью является то, что технологии борьбы с мошенничеством также меняются со временем, и многие банки и торговые точки находят решения, основанные на искусственном интеллекте, которые являются высокоэффективными в борьбе с изощренным онлайн-мошенничеством. Как искусственный интеллект используется для обнаружения и предотвращения мошеннических транзакций?
Большинство программных решений для борьбы с мошенничеством функционируют путем применения правил, разработанных для обнаружения мошеннических транзакций по мере их совершения, чтобы их можно было отфильтровать и отклонить или сохранить для проверки продавцом вручную. В прошлом это делалось путем применения человеческого анализа к данным мошеннических транзакций, определения общих характеристик и индикаторов мошеннических транзакций и создания набора правил для программного обеспечения по борьбе с мошенничеством.
Эти решения могут быть отличными для предотвращения большинства видов мошенничества с минимальными усилиями, но у знающих мошенников есть много способов обойти эти средства защиты.
Мошенничество - это проблема, масштабы и сложность которой постоянно растут, и последствия для продавцов, которые не воспринимают мошенничество всерьез, могут быть ужасными. В дополнение к потере дохода от связанных с мошенничеством возвратных платежей, продавцы могут быть оштрафованы эквайерами и сетями кредитных карт, если они допускают чрезмерный уровень мошенничества, что в крайних случаях может привести к потере ими своих торговых счетов.
Как ИИ может помочь в борьбе с мошенничеством?
Одна из самых больших проблем с фильтрами мошенничества, использующими заранее установленные правила, заключается в определении того, насколько ограничительными они должны быть. Слишком много фильтруйте, и вы отметите множество ложных срабатываний, которые могут оттолкнуть законных клиентов. С другой стороны, если ваши фильтры пропускают слишком много сомнительных транзакций, это лишает смысла их проведение вообще.
Фильтры мошенничества на основе искусственного интеллекта могут определять в режиме реального времени на основе огромного количества переменных и исторических данных о транзакциях. Рассмотрим пример продавца, который сталкивается с высоким уровнем мошенничества в определенной стране. Используя настроенный вручную фильтр мошенничества, продавец может блокировать все заказы из этой страны, останавливая мошенничество, а также любые законные заказы, которые могут исходить оттуда.
Решение для борьбы с мошенничеством, использующее искусственный интеллект, сможет учитывать поведение клиента, а также множество других данных, чтобы более точно определить конкретный риск мошенничества в данном случае.
Три вещи отличают большинство решений по борьбе с мошенничеством на основе искусственного интеллекта от обычных решений для фильтрации и оценки рисков: поведенческая аналитика, специализированная аналитика мошенничества и применение технологии машинного обучения к большим наборам исторических данных о транзакциях.
В чем разница между ИИ и машинным обучением?
Искусственный интеллект и машинное обучение часто обсуждаются вместе в контексте борьбы с мошенничеством. В то время как ИИ относится к компьютерам, имитирующим мыслительные процессы человека, машинное обучение - это подмножество ИИ или метод его применения, при котором машина или система “учится” самостоятельно, обрабатывая огромные объемы данных вместо того, чтобы получать конкретные инструкции от программиста-человека.
С точки зрения борьбы с мошенничеством машинное обучение означает анализ данных транзакций, чтобы определить, как обнаружить мошенничество. Машинное обучение может быть “контролируемым”, что означает, что мошеннические и не мошеннические транзакции явно помечаются как таковые, или “неконтролируемым”, когда данные не помечены и система самостоятельно определяет, являются ли транзакции в исторических данных мошенническими.
На основе этих данных система машинного обучения генерирует поведенческую аналитику, которая определяет “нормальное” поведение клиента таким образом, что отклонения от него могут быть интерпретированы как признаки мошенничества, и специализированную аналитику мошенничества, которая идентифицирует действия и основные условия, которые с наибольшей вероятностью могут быть связаны с мошенничеством.
В совокупности эти аналитические данные предоставляют модель, которую ИИ может использовать для оценки вероятности того, что какая-либо данная транзакция может быть мошеннической.
Действительно ли ИИ более эффективен в борьбе с мошенничеством?
По мнению некоторых экспертов, ИИ имеет большое значение, когда дело доходит до пресечения мошенничества. Однако каждый продавец должен взвесить свои средства защиты от мошенничества и возврата платежей по своему усмотрению и рассчитать, обеспечивают ли они положительную рентабельность инвестиций.
Решение, которое генерирует слишком много ложных срабатываний, возможно, потребуется перенастроить, решение, которое допускает слишком много мошеннических действий, также может нуждаться в корректировке — или это может быть неподходящий инструмент для работы.
Добросовестные продавцы всегда должны использовать ручную проверку в качестве дополнительного процесса к любой автоматизированной системе фильтрации мошенничества. Внимательно изучая заблокированные заказы, вы можете допустить ложноположительные результаты, напрямую связаться с клиентами, чьи заказы кажутся сомнительными, и узнать больше о том, как на самом деле проявляется мошенничество.
Заключение
Истинное мошенничество - сложная проблема для продавцов электронной коммерции, и поскольку с возвратом платежей за мошенничество невозможно бороться постфактум, они требуют упреждающего подхода.
Вы не сможете эффективно предотвращать возврат платежей без предотвращения мошенничества, а программные решения имеют наибольший смысл для многих продавцов. Выбрать и внедрить правильное решение не всегда просто, поэтому имейте в виду, что хорошая компания по управлению возвратными платежами всегда предложит предотвращение мошенничества в рамках своих услуг.
Это включает в себя анализ данных о ваших транзакциях, чтобы получить четкое представление о причинах мошенничества, а также помощь в выборе и настройке решения для борьбы с мошенничеством, которое подходит для вашего бизнеса.
Хорошей новостью является то, что технологии борьбы с мошенничеством также меняются со временем, и многие банки и торговые точки находят решения, основанные на искусственном интеллекте, которые являются высокоэффективными в борьбе с изощренным онлайн-мошенничеством. Как искусственный интеллект используется для обнаружения и предотвращения мошеннических транзакций?
Большинство программных решений для борьбы с мошенничеством функционируют путем применения правил, разработанных для обнаружения мошеннических транзакций по мере их совершения, чтобы их можно было отфильтровать и отклонить или сохранить для проверки продавцом вручную. В прошлом это делалось путем применения человеческого анализа к данным мошеннических транзакций, определения общих характеристик и индикаторов мошеннических транзакций и создания набора правил для программного обеспечения по борьбе с мошенничеством.
Эти решения могут быть отличными для предотвращения большинства видов мошенничества с минимальными усилиями, но у знающих мошенников есть много способов обойти эти средства защиты.
Мошенничество - это проблема, масштабы и сложность которой постоянно растут, и последствия для продавцов, которые не воспринимают мошенничество всерьез, могут быть ужасными. В дополнение к потере дохода от связанных с мошенничеством возвратных платежей, продавцы могут быть оштрафованы эквайерами и сетями кредитных карт, если они допускают чрезмерный уровень мошенничества, что в крайних случаях может привести к потере ими своих торговых счетов.
Борьба с мошенничеством всегда требует многоуровневого подхода, и подходящее программное решение для одного продавца может не подойти другому. Тем не менее, торговцы всех мастей обнаруживают, что наиболее эффективные решения для фильтрации мошенничества, доступные сегодня, используют искусственный интеллект, а также технологию машинного обучения.
Как ИИ может помочь в борьбе с мошенничеством?
Одна из самых больших проблем с фильтрами мошенничества, использующими заранее установленные правила, заключается в определении того, насколько ограничительными они должны быть. Слишком много фильтруйте, и вы отметите множество ложных срабатываний, которые могут оттолкнуть законных клиентов. С другой стороны, если ваши фильтры пропускают слишком много сомнительных транзакций, это лишает смысла их проведение вообще.
Фильтры мошенничества на основе искусственного интеллекта могут определять в режиме реального времени на основе огромного количества переменных и исторических данных о транзакциях. Рассмотрим пример продавца, который сталкивается с высоким уровнем мошенничества в определенной стране. Используя настроенный вручную фильтр мошенничества, продавец может блокировать все заказы из этой страны, останавливая мошенничество, а также любые законные заказы, которые могут исходить оттуда.
Решение для борьбы с мошенничеством, использующее искусственный интеллект, сможет учитывать поведение клиента, а также множество других данных, чтобы более точно определить конкретный риск мошенничества в данном случае.
Три вещи отличают большинство решений по борьбе с мошенничеством на основе искусственного интеллекта от обычных решений для фильтрации и оценки рисков: поведенческая аналитика, специализированная аналитика мошенничества и применение технологии машинного обучения к большим наборам исторических данных о транзакциях.
В чем разница между ИИ и машинным обучением?
Искусственный интеллект и машинное обучение часто обсуждаются вместе в контексте борьбы с мошенничеством. В то время как ИИ относится к компьютерам, имитирующим мыслительные процессы человека, машинное обучение - это подмножество ИИ или метод его применения, при котором машина или система “учится” самостоятельно, обрабатывая огромные объемы данных вместо того, чтобы получать конкретные инструкции от программиста-человека.
С точки зрения борьбы с мошенничеством машинное обучение означает анализ данных транзакций, чтобы определить, как обнаружить мошенничество. Машинное обучение может быть “контролируемым”, что означает, что мошеннические и не мошеннические транзакции явно помечаются как таковые, или “неконтролируемым”, когда данные не помечены и система самостоятельно определяет, являются ли транзакции в исторических данных мошенническими.
На основе этих данных система машинного обучения генерирует поведенческую аналитику, которая определяет “нормальное” поведение клиента таким образом, что отклонения от него могут быть интерпретированы как признаки мошенничества, и специализированную аналитику мошенничества, которая идентифицирует действия и основные условия, которые с наибольшей вероятностью могут быть связаны с мошенничеством.
В совокупности эти аналитические данные предоставляют модель, которую ИИ может использовать для оценки вероятности того, что какая-либо данная транзакция может быть мошеннической.
Действительно ли ИИ более эффективен в борьбе с мошенничеством?
По мнению некоторых экспертов, ИИ имеет большое значение, когда дело доходит до пресечения мошенничества. Однако каждый продавец должен взвесить свои средства защиты от мошенничества и возврата платежей по своему усмотрению и рассчитать, обеспечивают ли они положительную рентабельность инвестиций.
Решение, которое генерирует слишком много ложных срабатываний, возможно, потребуется перенастроить, решение, которое допускает слишком много мошеннических действий, также может нуждаться в корректировке — или это может быть неподходящий инструмент для работы.
Добросовестные продавцы всегда должны использовать ручную проверку в качестве дополнительного процесса к любой автоматизированной системе фильтрации мошенничества. Внимательно изучая заблокированные заказы, вы можете допустить ложноположительные результаты, напрямую связаться с клиентами, чьи заказы кажутся сомнительными, и узнать больше о том, как на самом деле проявляется мошенничество.
По мере того, как мошенничество становится все более технологичным и утонченным в своих методах, становится все более вероятным, что искусственный интеллект и машинное обучение станут незаменимыми элементами лучших решений по предотвращению мошенничества.
Заключение
Истинное мошенничество - сложная проблема для продавцов электронной коммерции, и поскольку с возвратом платежей за мошенничество невозможно бороться постфактум, они требуют упреждающего подхода.
Вы не сможете эффективно предотвращать возврат платежей без предотвращения мошенничества, а программные решения имеют наибольший смысл для многих продавцов. Выбрать и внедрить правильное решение не всегда просто, поэтому имейте в виду, что хорошая компания по управлению возвратными платежами всегда предложит предотвращение мошенничества в рамках своих услуг.
Это включает в себя анализ данных о ваших транзакциях, чтобы получить четкое представление о причинах мошенничества, а также помощь в выборе и настройке решения для борьбы с мошенничеством, которое подходит для вашего бизнеса.
