Machine learning speelt een cruciale rol in effectieve systemen voor fraudepreventie. In dit artikel leert u hoe machine learning het vermogen van uw bedrijf om fraudeaanvallen te stoppen aanzienlijk kan verbeteren.
Met de recente toename van het gebruik van e-commerce wereldwijd, is de kans op een online fraudeaanval ongekend hoog. e-commerce retailers lopen meer te verliezen US $ 20 miljard in 2021 als gevolg van online frauduleuze aanvallen.
Dit zou een stijging van 18% in fraudeverliezen betekenen in vergelijking met de US $ 17.5 miljard die in 2020 werd geregistreerd.
Klanten willen de zekerheid hebben dat ze producten kunnen kopen zonder een valse daling te ervaren, en handelaren willen het gevoel hebben dat ze kunnen vertrouwen op de legitimiteit van nieuwe inkomende transacties.
Hier komt machine learning om de hoek kijken.
In dit artikel zullen we de wereld van machine learning onder de loep nemen als het gaat om het voorkomen van e-commercefraude.
Uiteindelijk zou u de voordelen moeten begrijpen van het gebruik van een fraudeoplossing die gebruikmaakt van machine learning, en waarom deze technologie essentieel is om e-commercefraudeaanvallen effectief te stoppen.
Wat is machinaal leren?
Het is tien jaar geleden IBM's Watson computer won Jeopardy op de nationale televisie tegen twee menselijke tegenstanders. Het was in staat om dit te doen door middel van een reeks functies die het in staat hadden gesteld om de regels van de Engelse taal te leren.
Door middel van deze regels legde het verbanden tussen woorden en kon het de Jeopardy-vraag uit het antwoord van de gastheer afleiden.
Dit is slechts één voorbeeld van hoe machine learning-technologie werkt, maar het kan zich uitstrekken tot verschillende gebruiksscenario's.
Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie (AI) die zich richt op het gebruik van gegevens en algoritmen om de manier waarop een mens zou leren na te bootsen.
Machine learning stelt fraudepreventiesystemen in staat om geleidelijk te verbeteren hoe ze frauduleuze transacties identificeren en stoppen zonder het gebruik van handmatige beoordeling.
Machine Learning in e-commerce fraudepreventie
Vergelijkbaar met hoe de Watson-computer machine learning op Jeopardy gebruikte om de Engelse taal te leren, fraudeoplossingen zoals: Vesta-betalingsgarantie deze technologie gebruiken om de patronen en het gedrag te leren die verband houden met legitieme en frauduleuze transacties.
Door alle variabelen en stukjes gegevens te onderzoeken die zijn gekoppeld aan een goedgekeurde of geweigerde transactie, kan een fraudeoplossing zijn beslissingsmechanisme verfijnen, zodat er een kleinere foutenmarge is.
Dit zijn de drie belangrijkste voordelen van het gebruik van machine learning om te voorkomen dat fraudeaanvallen uw e-commercebedrijf beïnvloeden:
1. Geen belemmering voor de klantreis
Als u vertrouwt op handmatige transactiebeoordeling om fraude te identificeren en te stoppen, krijgt u waarschijnlijk te maken met een groot aantal valse weigeringen.
Consumenten van wie bestellingen zijn geweigerd vanwege vermoedelijke frauduleuze activiteiten, zullen bijna nooit terugkomen om iets bij die winkelier te kopen, dus het is belangrijk dat u eraan werkt om valse weigeringen zo veel mogelijk te minimaliseren.
Machine learning stelt fraudepreventieoplossingen in staat om de legitimiteit van een transactie nauwkeurig te bepalen zonder onnodige wrijving te veroorzaken tijdens het afrekenproces.
Valse afnames kunnen aanzienlijk worden verminderd, wat resulteert in een soepelere klantreis en een snellere afrekenervaring.
2. Lagere operationele kosten
Machine learning kan de noodzaak van handmatige transactiebeoordeling effectief elimineren.
Als u momenteel een team van fraudeanalisten gebruikt om verdachte transacties te beoordelen, is het misschien tijd om te investeren in een fraudepreventieoplossing die dat werk sneller en nauwkeuriger zal uitvoeren.
Laat de operationele kosten in verband met fraude niet in uw bedrijfsresultaten drukken. Het gebruik van een fraudeoplossing die gebruikmaakt van machine learning, zal uw operationele kosten aanzienlijk verlagen en de mogelijkheid van menselijke fouten elimineren.
3. Drastisch verminderen van valse achteruitgang
Machine learning heeft voordelen naast het bepalen wanneer er sprake is van een frauduleuze transactie. Technologie voor fraudepreventie is ook beter in het identificeren van echte aankopen.
Dit voorkomt dat klanten die niets verkeerd hebben gedaan, horen dat ze geen aankopen kunnen doen. Dus het vertrouwen van uw klant in uw vermogen om e-commercefraude op te sporen zal niet verminderen en hun tijd zal niet worden verspild.
Verscheen voor het eerst op Vesta's blog over e-commercefraude.
PlatoAi. Web3 opnieuw uitgevonden. Gegevensintelligentie versterkt.
Klik hier om toegang te krijgen.
