Thương mại điện tử đã cải tiến công nghệ và sự tiện lợi cho người tiêu dùng trên toàn cầu. Gian lận là một vấn đề trong thương mại điện tử. Người bán và nền tảng chống gian lận để bảo vệ doanh nghiệp và khách hàng của họ. Phát hiện bất thường là một công cụ mạnh mẽ để xác định các mô hình bất thường và gian lận tiềm ẩn. Bài viết này tìm hiểu cách sử dụng tính năng phát hiện bất thường trong phát hiện gian lận trong thương mại điện tử và thảo luận về các phương pháp tiếp cận khác nhau để triển khai công nghệ này.

Các công ty thương mại điện tử có trách nhiệm bảo vệ khách hàng của mình khỏi hoạt động gian lận bằng cách bảo mật nền tảng của họ. Tội phạm mạng khai thác các lỗ hổng trực tuyến, gây ra mối đe dọa cho doanh nghiệp và khách hàng.

Lừa đảo thương mại điện tử là gì?

Gian lận thương mại điện tử là hành vi lừa dối trực tuyến liên quan đến việc đánh cắp thông tin, mua hàng trái phép hoặc khiếu nại sai. Thủ phạm tập trung nỗ lực vào các nhà bán lẻ trực tuyến, hệ thống thanh toán và khách hàng, dẫn đến tổn thất tài chính, tổn hại về danh tiếng và làm xói mòn niềm tin vào các doanh nghiệp bị ảnh hưởng.

Các loại gian lận thương mại điện tử

Gian lận trong thương mại trực tuyến có thể xảy ra dưới nhiều hình thức khác nhau, tùy thuộc vào chiến lược mà thủ phạm lừa đảo sử dụng để nhắm vào doanh nghiệp và khách hàng.

Sau đây là những giống phổ biến nhất:

• Hành vi trộm cắp danh tính: Hành vi trộm cắp danh tính xảy ra khi bọn tội phạm lấy thông tin cá nhân để mua hàng trực tuyến trái phép và khiến nạn nhân bị mất tiền.

• Gian lận thẻ tín dụng: Gian lận thẻ tín dụng xảy ra khi những kẻ lừa đảo lấy thông tin chủ thẻ và sau đó sử dụng thông tin đó để thực hiện các giao dịch trái phép, dẫn đến tổn thất tiền tệ cho cả chủ thẻ và doanh nghiệp mà chúng nhắm tới.

• Gian lận bồi hoàn: Khoản bồi hoàn gian lận xảy ra khi khách hàng đặt câu hỏi về tính hợp pháp của các giao dịch của họ, dẫn đến tổn hại về mặt tiền tệ cho doanh nghiệp.

• Lừa đảo và kỹ thuật xã hội:  Tội phạm mạng sử dụng để lừa khách hàng để tiết lộ thông tin nhạy cảm hoặc thực hiện hành vi lừa đảo.

• Lừa đảo chiếm đoạt tài khoản: Lừa đảo được thực hiện bằng cách chiếm đoạt tài khoản của nạn nhân được gọi là gian lận chiếm đoạt tài khoản. Người dùng trái phép truy cập vào tài khoản của nạn nhân và thực hiện hành vi lừa đảo hoặc đánh cắp thông tin cá nhân.

• Gian lận hoàn tiền: Mọi người thực hiện hành vi gian lận hoàn tiền bằng cách đưa ra các tuyên bố sai sự thật về việc không nhận được hàng hóa hoặc hư hỏng hàng hóa để nhận được tiền hoàn lại hoặc hàng thay thế không xứng đáng.

• Lừa đảo liên kết: Gian lận do các đơn vị liên kết thực hiện xảy ra khi các đơn vị liên kết không trung thực cố gắng thao túng cấu trúc hoa hồng bằng cách tạo ra các khách hàng tiềm năng, doanh số hoặc số lần nhấp chuột để nhận các khoản thanh toán trái phép.

• Hàng giả: Người bán lừa dối khách hàng bằng hàng kém chất lượng, hàng giả, gây tổn hại đến thương hiệu.

• Lừa đảo Dropshipping: Những kẻ bán hàng lừa đảo nhận thanh toán nhưng không gửi hàng hoặc sử dụng thẻ tín dụng bị đánh cắp để mua và vận chuyển hàng cho nạn nhân.

Khi nói đến giao dịch kỹ thuật số và mua sắm trực tuyến, một trong những mối quan tâm cấp bách nhất là gian lận thương mại điện tử. Các doanh nghiệp có trách nhiệm với khách hàng và chính họ trong việc bảo vệ bản thân và khách hàng khỏi nguy cơ gian lận bằng cách đầu tư vào các biện pháp phòng ngừa an ninh, hệ thống phát hiện gian lận và đào tạo nhân viên. Chiến thuật kinh doanh khác nhau nhiều như các loại gian lận thương mại điện tử.

Hiểu phát hiện bất thường

Phát hiện bất thường là tìm kiếm các mẫu hoặc điểm dữ liệu khác với đa số. Các điểm bất thường trong thương mại điện tử có thể bao gồm số lượng giao dịch bất thường, hành vi mua hàng bất thường hoặc hoạt động tài khoản đáng ngờ. Việc phát hiện các điểm bất thường rất quan trọng vì chúng có thể chỉ ra hành vi gian lận, như trộm danh tính hoặc gian lận thẻ tín dụng.

Tích hợp phát hiện bất thường trong phát hiện gian lận thương mại điện tử

Phát hiện bất thường rất quan trọng để phát hiện gian lận trong thương mại điện tử. Tích hợp cải thiện khả năng phát hiện và phản hồi đối với các hoạt động đáng ngờ. Phát hiện bất thường được sử dụng để phát hiện gian lận trong thương mại điện tử.

Giám sát và cảnh báo theo thời gian thực

Phát hiện bất thường sẽ giám sát các giao dịch thương mại điện tử và hành vi của người dùng trong thời gian thực. Các mô hình bất thường kích hoạt cảnh báo để điều tra. Cách tiếp cận này ngăn chặn gian lận trước khi nó gây hại. Hệ thống phát hiện bất thường có thể phát hiện ngay các giao dịch đáng ngờ, cho phép doanh nghiệp ngăn chặn gian lận và tối ưu hóa chiến lược tiếp thị kỹ thuật số.

Xác định các mối đe dọa chưa biết

Tính năng phát hiện bất thường sẽ phát hiện các mô hình mới hoặc hành vi gian lận bị hệ thống dựa trên quy tắc bỏ sót. Các mô hình phát hiện bất thường sẽ phân tích dữ liệu để tìm hiểu và thích ứng với các thủ thuật gian lận mới, cải thiện khả năng phát hiện gian lận.

Giảm dương tính giả

Tính năng phát hiện bất thường làm giảm kết quả dương tính giả trong quá trình phát hiện gian lận. Bằng cách xác định các điểm bất thường, hệ thống có thể phân biệt giữa hành vi của khách hàng và các hoạt động đáng ngờ, giảm thiểu sự gián đoạn trong giao dịch.

Phân tích hành vi

Tính năng phát hiện bất thường sẽ phân tích hành vi của người dùng bằng cách tạo hồ sơ và hiểu các mẫu thông thường. Mọi sai lệch đều có thể được điều tra. Cách tiếp cận này rất tốt cho việc phát hiện việc chiếm đoạt tài khoản khi hành vi của người dùng thay đổi nhiều.

Phòng ngừa và phát hiện gian lận thương mại điện tử

Các doanh nghiệp sử dụng các phương pháp ngăn chặn, phát hiện và phản hồi gian lận thương mại điện tử để bảo vệ bản thân và khách hàng khỏi các mối đe dọa. Một số phương pháp bao gồm:

1. Xác thực đa yếu tố (MFA)

Xác thực đa yếu tố, còn được gọi là xác minh 2FA hoặc xác minh hai bước, là một quy trình bảo mật yêu cầu người dùng cung cấp hai hình thức nhận dạng để xác minh danh tính của họ khi đăng nhập hoặc hoàn thành giao dịch nhạy cảm. Ngay cả khi kẻ xâm nhập tìm cách đánh cắp một hình thức nhận dạng, xác thực đa yếu tố (MFA) sẽ khiến chúng khó truy cập vào tài khoản hoặc hệ thống hơn nhiều và do đó tăng tính bảo mật.

Sau đây là ba phân loại chính mà các yếu tố xác thực có thể được đặt vào:

• Vài điều bạn biết: Bao gồm mật khẩu, mã PIN hoặc câu hỏi bảo mật để xác minh danh tính.

• Một cái gì đó bạn có: Thẻ thông minh, mã thông báo phần cứng và điện thoại thông minh có ứng dụng xác thực là những ví dụ.

• Chất lượng bạn có: Điều này bao gồm các thông tin nhận dạng duy nhất của con người như dấu vân tay, nhận dạng khuôn mặt và mẫu giọng nói.

Hai yếu tố cần thiết cho MFA. Người dùng nhập mật khẩu và mã một lần từ ứng dụng xác thực di động. Những kẻ tấn công phải thỏa hiệp nhiều yếu tố xác thực hơn để có được quyền truy cập trái phép, khiến việc truy cập trở nên khó khăn hơn.

2. Học máy và trí tuệ nhân tạo

ML và AI được sử dụng để ngăn chặn và phát hiện gian lận thương mại điện tử bằng cách phân tích dữ liệu, xác định mẫu và thích ứng với xu hướng. Những công nghệ này làm giảm việc xem xét thủ công và các hệ thống dựa trên quy tắc bằng cách cải thiện độ chính xác và hiệu quả phát hiện gian lận.

Dưới đây là một số cách mà ML và AI có thể được áp dụng để ngăn chặn và phát hiện gian lận thương mại điện tử:

• Phát hiện bất thường: Thuật toán ML phát hiện sự bất thường trong dữ liệu giao dịch. Gắn cờ các điểm bất thường để điều tra.

• Đánh giá rủi ro: Hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) ấn định điểm rủi ro cho các giao dịch dựa trên các yếu tố như lịch sử giao dịch, hành vi của người dùng, vị trí địa lý và thông tin thiết bị. Các giao dịch có mức độ rủi ro cao có thể phải được xem xét thủ công hoặc xác thực bổ sung.

• Phân tích dự đoán: Phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu lịch sử để dự đoán gian lận và giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro.

• Phân tích hành vi: Hệ thống AI có thể phân tích hành vi của người dùng để xác định hoạt động gian lận hoặc cố gắng chiếm đoạt tài khoản hiện có.

• Giám sát trong thời gian thực: Học máy và trí tuệ nhân tạo giúp khả năng giám sát theo thời gian thực trở nên khả thi, cho phép phát hiện và ứng phó ngay lập tức với mối đe dọa.

• Học tập thích ứng: Học tập có khả năng thích ứng có nghĩa là học máy và trí tuệ nhân tạo có thể thích ứng với các xu hướng và chiến lược mới mà những kẻ lừa đảo sử dụng. Hiệu quả của hệ thống phát hiện gian lận có thể được duy trì thông qua việc học hỏi liên tục.

• Giảm dương tính giả: Giảm số lượng dương tính giả Các phương pháp phát hiện gian lận truyền thống tạo ra số lượng dương tính giả cao, dẫn đến khách hàng không hài lòng và bỏ lỡ cơ hội bán hàng. Độ chính xác của việc phát hiện gian lận được cải thiện nhờ ML và AI vì chúng tính đến nhiều yếu tố hơn và có thể điều chỉnh theo thông tin mới.

Cửa hàng trực tuyến và gian lận giao dịch

Phân tích dữ liệu giao dịch lớn là một thách thức. Học máy được những người quản lý gian lận sử dụng để điều tra lý do tại sao một số giao dịch nhất định không bị gắn cờ là có khả năng gian lận. Juniper Research dự đoán các nhà bán lẻ trực tuyến sẽ mất 50.5 tỷ USD do gian lận vào năm 2024.

Sau khi chạy hệ thống ML, bạn có thể tìm hiểu những mặt hàng nào là mục tiêu của những kẻ lừa đảo, thông tin vận chuyển rủi ro và những khoản thanh toán thẻ nào cần chặn để tránh tỷ lệ bồi hoàn cao.

Các phương pháp chính để phát hiện sự bất thường

Việc phát hiện sự bất thường hiệu quả đòi hỏi những cách tiếp cận mạnh mẽ. Các phương pháp phát hiện gian lận phổ biến trong thương mại điện tử:

Phương pháp thống kê

Phương pháp thống kê sử dụng toán học và số liệu thống kê để lập mô hình hành vi và tìm ra những sai lệch. Các phương pháp bao gồm điểm Z, phân phối Gaussian và thuật toán phân cụm.

học máy

Kỹ thuật học máy là công cụ mạnh mẽ trong việc phát hiện sự bất thường. Các thuật toán học từ dữ liệu để phát hiện các mẫu và điểm bất thường.

Học tập không giám sát

Thuật toán học không giám sát phát hiện sự bất thường mà không có dữ liệu được gắn nhãn. Họ học từ dữ liệu bình thường để xác định các ngoại lệ.

phương pháp lai

Các phương pháp tiếp cận kết hợp kết hợp nhiều phương pháp, thường sử dụng số liệu thống kê và học máy. Phương pháp này kết hợp các phương pháp khác nhau để cải thiện độ chính xác của việc phát hiện sự bất thường.

Kết luận

Trong bối cảnh không ngừng phát triển của giá trị thương mại điện tử nghìn tỷ đô la và thế giới tiếp thị kỹ thuật số năng động, việc đi trước những kẻ lừa đảo một bước là một thách thức không ngừng. Phát hiện bất thường là rất quan trọng để phát hiện gian lận thương mại điện tử. Khả năng thích ứng và hiểu biết sâu sắc theo thời gian thực của nó khiến việc phát hiện gian lận trở nên cần thiết. Các nền tảng thương mại điện tử có thể cải thiện tính an toàn và ngăn chặn gian lận bằng cách sử dụng các phương pháp phát hiện bất thường và các phương pháp tiếp cận chính.

Phát hiện gian lận AI rất hữu ích cho các doanh nghiệp thương mại điện tử để ngăn chặn gian lận. Thuật toán AI phân tích dữ liệu để phát hiện gian lận, mang lại lợi ích cho doanh nghiệp bằng cách giảm tổn thất, nâng cao hiệu quả và nâng cao niềm tin của khách hàng. Việc triển khai các hệ thống này có thể gặp khó khăn do các vấn đề về chất lượng dữ liệu, kết quả dương tính giả, sai lệch mô hình, chuyên môn kỹ thuật và các cuộc tấn công đối nghịch. Các doanh nghiệp có thể triển khai các hệ thống phát hiện và ngăn chặn gian lận dựa trên AI bằng cách giải quyết các thách thức và hợp tác với các chuyên gia giàu kinh nghiệm.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.fintechnews.org/in-fraud-detection-for-e-commerce-how-does-anomaly-detection-fit-in-and-what-are-the-key-approaches/