A mai vállalkozások számára az igazi versenyelőny a meglátások intelligens felhasználásából és a megfelelő paraméterek bevezetéséből származik, amelyekkel zökkenőmentesen hitelesíteni lehet a valóban valódi tranzakciókat.
Mivel a csalók egyre kifinomultabb módszereket alkalmaznak - beleértve a mesterséges intelligencia által működtetetteket is, amelyek új támadási vektorokat hozhatnak létre a rossz szereplők számára -, a vállalkozásoknak nem csak a korábban bevált szabályokra kell támaszkodniuk. A jövő a kontextuális intelligenciában és az identitás megismerésében rejlik: annak megértésében, hogy az információk hogyan kapcsolódnak egymáshoz, hogyan térnek el a mintázatok a normálistól, és hogyan lehet a finom jeleket valós időben értelmezni.
Vegyünk egy tranzakciót egy e-mail címmel a john.doe@gmail.com oldalról. A korábbi tranzakciókból nyert információk alapján egy mesterséges intelligenciával működő rendszer képes azonosítani, hogy az e-mail cím nemrégiben jött-e létre, ami esetleges csalásra utal, vagy pedig egy régóta fennálló, megbízhatóbb e-mail címről van szó.
A biztonságosabb tranzakciós élmény megteremtéséhez a rugalmasság feláldozása nélkül a vállalkozásoknak a gépi tanulás, a múltbeli minták és a valós idejű meglátások kombinációját kell kihasználniuk. Íme, néhány gyakori típus, amely segíthet ennek megvalósításában:
1. Személyi képességek: A közös azonosítók, például nevek, e-mailek, címek és telefonszámok megfelelő kontextusban történő elemzésével a vállalkozások olyan betekintést nyerhetnek ezekbe az azonosítókba, amely segíthet a döntésükben, hogy továbblépjenek-e és megerősítsék a digitális interakciót. Íme három fontos dolog, amit figyelembe kell venni, különösen az új felhasználókkal kapcsolatban:
- E-mail: Az e-mail cím nemrégiben jött létre, vagy már korábban is szerepelt legális tranzakciókban.
- Név: Kapcsolódott-e korábban ennek a személynek a neve ehhez az e-mail vagy szállítási címhez?
- Telefonszám: A telefonszám megfelel a korábbi vásárlási szokásoknak, vagy korábbi csalási kísérletek során már feltűnt?
Ezeket az ismereteket kombinálva és elemezve egy olyan pontszámot kaphatunk, amely tükrözi a tranzakció általános kockázatát. A magasabb kockázati pontszám nem feltétlenül jelenti azt, hogy valami rosszindulatú dolog történt - de megérdemli, hogy közelebbről megvizsgáljuk a meghatározáshoz használt felismeréseket. A jó hír az, hogy a kereskedők az egyes pontszámok alapján automatizált műveleteket hozhatnak létre, ami azt jelenti, hogy biztonságosabb tranzakciókat hajtanak végre, míg a potenciális csalók további hitelesítési körökkel találkoznak.
2. Viselkedési képességek: Az ilyen típusú információk arra vonatkoznak, hogy valaki hogyan lép interakcióba egy oldallal vagy szolgáltatással. A megfelelő eszközökkel ez gyakran többet mondhat, mint az általuk nyújtott közvetlen információk. Itt van egy lehetséges piros zászló, amire érdemes odafigyelni:
- Tranzakciók értéke és volumene: A tranzakció mérete vagy gyakorisága nem jellemző az adott felhasználóra?
A mesterséges intelligencia és a gépi tanulási modellek ezekből a mintákból tanulnak, és jelzik az elvárt normáktól merőben eltérő viselkedéseket. Idővel egyre okosabbak lesznek - különbséget tudnak tenni egy késő esti ajándékvásárlás és egy hamis személyazonossággal működő csaló között.
3. Eszköz képességei: Az, hogy a fogyasztó milyen típusú eszközzel, például telefonnal, táblagéppel vagy számítógéppel fér hozzá egy vállalkozás szolgáltatásához, kritikus betekintést nyújthat a jogszerűségbe. A vállalkozásoknak nyomon kell követniük:
- Következetesség: A fogyasztó eszköze az, amelyet általában ez a fiók használ?
- Eszköz típusa: Az operációs rendszer vagy a böngésző elavult, gyökeresített vagy ismert, hogy csalárd tevékenységgel hozható összefüggésbe? Például, ha egy Android-eszköz egy Apple iOS Safari böngészővel megjelenített felhasználói ügynököt jelenít meg, az aggodalomra adhat okot.
