362 milyar dolarlık dolandırıcılık: İçgörüler kayıpları azaltmaya ve dijital deneyimi iyileştirmeye nasıl yardımcı olabilir?

Dolandırıcılığın etkisi arttıkça, tüketiciler de anlaşılabilir bir şekilde daha dikkatli olmaya başlıyor. Mastercard'ın yakın tarihli bir raporuna göre, 91% bir satın alma işlemi sırasında dolandırıcılıkla karşılaşmaları halinde bir şirketi tamamen terk etmeyi düşüneceklerini söylüyor.

Tüccarlar da temkinli davranıyor: Aynı araştırma, her 10 tüccardan yaklaşık dördünün dolandırıcılık açısından yüksek riskli olarak sınıflandırılmaktan endişe duyduğunu, çünkü finans kuruluşlarının buna karşılık olarak genellikle daha yüksek ücretler talep ettiğini ortaya koyuyor.

Büyüyen dolandırıcılığı karmaşıklaştıran şey, kolaylığın hala önemli olmasıdır - hem de çok.

Araştırmamız, tüketicilerin dörtte birinden fazlasının (28%) bilgilerini girmenin ne kadar uzun sürdüğü konusunda yaşadıkları hayal kırıklığı nedeniyle bir işlemden vazgeçtiklerini ortaya koyuyor. Ve çeviklik konusundaki beklentileri muhtemelen yüksek kalmaya devam edecek: Örneğin, Z kuşağı tüketicileri Baby Boomers kuşağına kıyasla hızlı bir çevrimiçi satın alma yolculuğu arzulama olasılığı neredeyse 2,5 kat daha yüksek.

Yine de, güvenlik ve rahatlık arasında doğru dengeyi kurmak basit bir 50/50 bölüşümü değildir. Aynı rapor, alışveriş yapanların çoğunun (77%) online işlemler sırasında güvenliği hıza tercih ettiğini ortaya koyuyor.

Peki, işletmeler nasıl daha akıllı, daha güvenli bir kullanıcı deneyimi sunabilir? En ileri görüşlü kuruluşlar, dolandırıcılığı önleme taktiklerini geliştirmek için verilerden ve içgörülerden yararlanıyor ve bunları harekete geçiriyor.

Günümüz işletmeleri için gerçek rekabet avantajı, içgörüleri akıllıca kullanmak ve gerçekten gerçek olan işlemleri sorunsuz bir şekilde doğrulamak için doğru parametreleri uygulamaya koymaktan geçiyor.

Dolandırıcıların, kötü aktörler için yeni saldırı vektörleri yaratabilen yapay zeka tarafından desteklenenler de dahil olmak üzere giderek daha sofistike yöntemler kullanmasıyla, işletmeler geçmişte işe yarayan kurallardan daha fazlasına güvenmelidir. Gelecek, bağlamsal zeka ve kimlik içgörülerinde yatıyor: bilgi parçalarının nasıl bağlandığını, kalıpların normdan nasıl saptığını ve ince sinyallerin gerçek zamanlı olarak nasıl yorumlanacağını anlamak.

john.doe@gmail.com adresinden bir e-posta adresi ile işlem yapın. Yapay zeka destekli bir sistem, önceki işlemlerden elde edilen bilgilerden yararlanarak, e-postanın yakın zamanda oluşturulup oluşturulmadığını, olası dolandırıcılık faaliyetlerine işaret edip etmediğini veya uzun süredir kullanılan, daha güvenilir bir e-posta adresi olup olmadığını belirleyebilir.

Çeviklikten ödün vermeden daha güvenli bir işlem deneyimi yaratmak için işletmelerin makine öğrenimi, geçmiş kalıplar ve gerçek zamanlı içgörülerin bir kombinasyonundan yararlanması gerekir. İşte bunun gerçekleşmesine yardımcı olabilecek bazı yaygın içgörü türleri:

1. Kişi yetenekleri: İşletmeler, isimler, e-postalar, adresler ve telefon numaraları gibi yaygın tanımlayıcıları doğru bağlamda analiz ederek, bu tanımlayıcılara ilişkin, ilerleyip ilerlememe ve dijital bir etkileşimi onaylama kararlarını bilgilendirmeye yardımcı olabilecek içgörüler yakalayabilir. Burada, özellikle yeni kullanıcılar için dikkate alınması gereken üç önemli husus bulunmaktadır: 

• E-posta: E-posta adresi yeni mi oluşturulmuş veya daha önce yasal işlemlerde kullanılmış mı? 
• İsim: Bu kişinin adı daha önce bu e-posta veya gönderi adresiyle ilişkilendirildi mi? 
• Telefon numarası: Telefon numarası geçmiş satın alma davranışlarıyla tutarlı mı veya önceki dolandırıcılık girişimlerinde işaretlenmiş mi? 

Bu bilgiler birleştirilip analiz edildiğinde, bir işlemin genel riskini yansıtan bir puan atanabilir. Daha yüksek bir risk puanı mutlaka kötü niyetli bir şeyin ortaya çıktığı anlamına gelmez - ancak bu tespiti yapmak için kullanılan içgörüleri incelemek için daha yakından bakmayı gerektirebilir. İyi haber şu ki, tüccarlar her puana göre otomatik eylemler oluşturabilir, bu da potansiyel dolandırıcılar ek kimlik doğrulama turlarıyla karşılaşırken daha güvenli işlemlerin gerçekleşmesi anlamına gelir.

2. Davranış yetenekleri: Bu bilgi türü, bir kişinin bir site veya hizmetle nasıl etkileşime girdiğini ifade eder. Doğru araçlarla, çoğu zaman sağladıkları doğrudan bilgilerden daha açıklayıcı olabilir. İşte dikkat etmeniz gereken potansiyel bir kırmızı bayrak:

• İşlem değeri ve hacmi: Bir işlemin boyutu veya sıklığı bu belirli kullanıcı için karakter dışı mı?

Yapay zeka ve makine öğrenimi modelleri bu kalıplardan öğrenerek beklenen normlardan keskin bir şekilde sapan davranışları işaretler. Zamanla daha akıllı hale gelirler - gece geç saatlerde yapılan bir hediye alışverişi ile sahte kimlikle hareket eden bir dolandırıcıyı ayırt ederler.

3. Cihaz özellikleri: Bir tüketicinin bir işletmenin hizmetine erişmek için kullandığı telefon, tablet veya bilgisayar gibi cihaz türü, meşruiyet konusunda kritik bilgiler sunabilir. İşletmeler takip etmelidir:

• Tutarlılık: Tüketicinin cihazı genellikle bu hesap tarafından kullanılan cihaz mı?
• Cihaz türü: İşletim sistemi veya tarayıcı eski mi, köklü mü veya dolandırıcılık faaliyetleriyle ilişkili olduğu biliniyor mu? Örneğin, Apple iOS Safari tarayıcısına sahip bir kullanıcı aracısı görüntüleyen bir Android cihaz endişe kaynağı olabilir.

Bu tür içgörüler birlikte gerçek zamanlı bir risk modeline aktarılabilir. Küçük bir tutarsızlık fark edilmeyebilir - ancak yeterince tutarsızlık varsa risk puanlarına yansıyacaktır.

Nihayetinde işletmeler, suistimal kararlarını zenginleştirmek için bu içgörüleri nasıl uygulayacaklarına karar vermelidir. Örneğin, nispeten yaygın bir durum olan telefon numarası ve IP uyuşmazlığı, bir işlemin her zamanki gibi devam etmesini engellemezken, belirli dolandırıcılık modelleri iki faktörlü kimlik doğrulamayı veya geçici bir bekletmeyi tetikleyebilir.

Bu zeka katmanları, işletmelerin hem güvenli hem de verimli olan sorunsuz bir deneyim oluşturmasına olanak tanır. Modern sahtekarlık araçları, yükü müşterilere yüklemek yerine, perde arkasında meşruiyeti doğrulamak için içgörülerden yararlanır - gerçek işlemlere daha hızlı ödeme sağlarken, kötü aktörleri zarar vermeden önce durdurur.

Günümüz ekosistemlerinin birbirine bağlılığı, saldırıların karmaşıklığı, dolandırıcılık hizmetlerinin erişilebilirliği ve planların ve dolandırıcılıkların inandırıcılığı ile işletmeler güvenlik ve rahatlık arasında bir ipte yürüyormuş gibi hissedebilirler. Ancak tüketicileri ve ekosistemleri geniş ölçekte korumak tüm işletmelerin sorumluluğudur ve doğru stratejilerle donatıldıkları sürece bunu yapabilirler.

İşletmeler, çevrimiçi etkileşimlerden elde edilen daha sağlam içgörülerden yararlanarak kullanıcı deneyimini girişten çıkışa kadar kolaylaştırabilir. Bu daha güçlü, ölçülmüş veri içgörüleri aynı zamanda daha hızlı işlem onayları, daha yüksek gelir ve sadakati teşvik eden daha iyi müşteri deneyimleri sağlayabilir.

Fırsat açık, çözümler mevcut ve zaman daralıyor. Başlamak için bundan daha iyi bir zaman olamaz. Sahtekarlığı en aza indirmeye, onay oranlarını en üst düzeye çıkarmaya ve daha iyi karar vermeyi sağlamaya yardımcı olmak için güvenilir işlemlere yönelik kaynaklarımıza erişin.