Skip to main content

อีบุ๊ก

พลังของ AI ที่พร้อมใช้งานในตลาดปัจจุบันเพื่อลดการฉ้อโกงในการทำธุรกรรม

ชายคนหนึ่งยืนอยู่หน้าอาหารบนแท็บเล็ต

การแพร่ระบาดทั่วโลกได้เปลี่ยนแปลงหลายสิ่งหลายอย่าง รวมถึงวิธีการที่ผู้คนซื้อสินค้าและ Access บริการต่างๆ ด้วยความสนใจอย่างมากในด้านอีคอมเมิร์ซ ผู้ซื้อจึงต้องการประสบการณ์การซื้อขายที่รวดเร็วและราบรื่น การบังคับให้สร้างบัญชีผู้ใช้ (24%), ขั้นตอนการชำระเงินที่ยุ่งยากและใช้เวลานาน (17%) และการปฏิเสธคำสั่งซื้อที่ไม่ถูกต้อง (4%) เป็นปัจจัยที่ทำให้มีอัตราการละทิ้งตะกร้าสินค้าสูงมาก พ่อค้าแม่ค้าสูญเสียยอดขาย และผู้รับชำระเงินสูญเสียค่าธรรมเนียม

ในขณะเดียวกัน ปริมาณการใช้งานออนไลน์ที่เพิ่มขึ้นก็เปิดโอกาสให้กับพวกมิจฉาชีพที่หันมาทุ่มเทพลังงานมากขึ้นในตลาดที่มีกำไรสูงนี้

แม้ว่าสถาบันการเงินและผู้ค้าส่วนใหญ่จะใช้ AI และ ML ในการตรวจจับการฉ้อโกงธุรกรรมอยู่แล้ว แต่พวกเขาก็ต้องการมากกว่านั้นจากโซลูชันของตน พวกเขาต้องการการวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีขึ้น การฉ้อโกงน้อยลง การแจ้งเตือนผิดพลาดน้อยลง และการอนุมัติที่เพิ่มขึ้น

ในอีบุ๊กของเรา เรื่อง "พลังของ AI ที่พร้อมใช้งานในตลาดปัจจุบันเพื่อลดการฉ้อโกงธุรกรรม" เราได้แนะนำและอธิบายว่าชุดข้อมูลเครือข่ายระดับโลกที่แข็งแกร่งที่สุดชุดหนึ่งช่วยเสริมศักยภาพในการตรวจจับการฉ้อโกงธุรกรรมได้อย่างไร

ระบบตรวจสอบการฉ้อโกงธุรกรรมของ Mastercard ซึ่งสร้างขึ้นด้วย AI ของ Brighterion กำลังปฏิวัติการป้องกันการฉ้อโกง โมเดล AI ขั้นสูงที่พร้อมใช้งานในตลาดนี้ ช่วยลดภาระให้กับลูกค้าได้มากกว่าโซลูชันแบบดั้งเดิม โซลูชันแบบครบวงจรนี้ได้รับการพัฒนาและฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลธุรกรรมที่ไม่ระบุตัวตนและรวบรวมจากเครือข่ายทั่วโลกของ Mastercard พร้อมที่จะป้องกันการฉ้อโกงได้ทันที

อ่านอีบุ๊กของเราเพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับวิธีการสร้างโมเดล AI ที่พร้อมใช้งานในตลาด:

  • ถูกสร้างขึ้นเพื่อให้มั่นใจได้ถึงความสามารถในการอธิบายและความโปร่งใส
  • ใช้งานง่ายและพร้อมใช้งานในทันที
  • มีความหน่วงต่ำที่ 100-120 มิลลิวินาที (บนคลาวด์) และ 10 มิลลิวินาที (บนระบบภายในองค์กร)
  • เป็นไปตามข้อกำหนดด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบทั่วโลก และพร้อมที่จะใช้งานในทุกตลาด
ทดสอบ

93%

ผู้ซื้อที่มีการเพิ่มขึ้นของการฉ้อโกงธุรกรรมระหว่างปี 2020 และ 2021 [1]

49 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ

การสูญเสียโดยประมาณจากการฉ้อโกงการชำระเงินภายในปี 2030 [2]

70%

อัตราการละทิ้งรถเข็นโดยเฉลี่ย [3]

[1] PYMNTS.com

[2] รายงานนิลสัน

[3] การวิจัยเบย์มาร์ด