구매자 사기는 친근한 사기부터 판매자 담합에 이르기까지 복잡합니다. 지난 몇 년 동안 전자 상거래 매출은 사기 증가와 함께 폭발적으로 증가했습니다. 닐슨은 2020년부터 2030년까지 신용카드 사기로 인한 손실이 4,085억 달러에 달할 것으로 예측합니다. 인수자는 보다 정확하고 효과적인 솔루션을 찾고 있습니다. 

오늘날 시장에 출시된 AI는 사기 탐지에 혁신을 일으키고 있습니다. 구매자가 거래 사기를 방지하기 위해 AI를 도입하고 있지만 여전히 개선의 여지가 있습니다. 강력한 글로벌 데이터 세트에서 학습된 모델은 기존 인수자 방어보다 사기 탐지율을 2~3배, 승인율을 7.4배(% ) 높이는 등 더 효과적인 것으로 입증되었습니다. 판매자 위험 모델을 통해 사기 분석가는 수작업 검토를 대폭 줄이고 가장 위험한 사례에 조사를 집중할 수 있습니다.

전자책을 읽어보세요:

• 사기가 비즈니스에 미치는 숨겨진 비용 이해하기 
• 마스터카드의 글로벌 익명화 및 집계된 거래 데이터로 학습된 Brighterion AI의 새로운 시장 지원 모델을 소개합니다. 
• 즉시 배포할 수 있는 시장 준비 모델의 장점과 비용 절감 효과 알아보기 
• 결제 프로세스 초기에 승인 및 거래 사기 탐지를 강화하는 방법을 알아보세요.  
• 확인된 복잡한 사기에 조사를 집중하여 판매자 리스크를 줄이는 방법을 알아보세요.