Omnichannel-Verkauf: Ein entscheidender Wandel in der E-Commerce-Sicherheit
Im heutigen Wettbewerbsumfeld ist Omnichannel-Verkauf unerlässlich für Unternehmen, die nachhaltig wachsen möchten. Der Schutz der Kundenidentitäten beim Kampf gegen Betrug stellt für Online-Händler und E-Commerce-Unternehmen eine komplexe Herausforderung dar.
Angreifer, darunter rogue attacker und Staaten, setzen zunehmend generative KI ein, um ihre betrügerischen Aktivitäten zu steigern und online Händler sowie deren Kunden ins Visier zu nehmen. Das Wachstum des globalen Einzelhandels im E-Commerce, das 2023 schätzungsweise 5,8 Billionen USD erreichte und bis 2027 über 8 Billionen USD übersteigen soll, verstärkt diese Angriffe. Insbesondere Omnichannel-Verkäufe, die durch KI-gestützte Einkaufsanpassungen gefördert werden, sind besonders anfällig.
Die Verluste der Händler durch Online-Zahlungsbetrug werden weltweit von 2023 bis 2028 voraussichtlich 362 Milliarden USD übersteigen, wobei die Betrugsverluste im B2C-E-Commerce mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von über 40 % steigen.
Die Auswirkungen von E-Commerce-Betrug auf Marken
Erfolgreiche Betrugsangriffe führen nicht nur zu finanziellen Verlusten, sondern schädigen auch das Markenimage und das Kundenvertrauen erheblich, wodurch Verbraucher zu Wettbewerbern abwandern. Eine Umfrage von Telesign ergab, dass 94 % der Kunden erwarten, dass Unternehmen für den Schutz ihrer digitalen Privatsphäre verantwortlich sind.
Cyberkriminelle nutzen nun fortschrittliche KI- und Automatisierungstechniken mithilfe von Angeboten wie FraudGPT, was zu umfangreichen Account-Übernahme-Schemata führt. Laut Sift sind 73 % der Verbraucher der Meinung, dass Marken sich gegen Account-Übernahmen absichern müssen. Der Telesign Trust Index zeigt, dass 44 % der Opfer von Datenpannen Freunde warnen, keine Transaktionen mit kompromittierten Marken durchzuführen, während 30 % ihre Erfahrungen in sozialen Medien teilen und so den Schaden verstärken.
Innovative Lösungen gegen Online-Betrug
Angreifer verbessern ihre Methoden mit Werkzeugen aus dem Dark Web, darunter Ransomware-as-a-Service und Betrugskits. Die Stärkung von API mit KI und maschinellem Lernen kann Identitäten schützen und Transaktionen über Verifizierungskanäle sichern, wodurch Betrug reduziert wird.
Die Einführung von KI und maschinellem Lernen verbessert APIs durch Hinzufügen kontextueller Intelligenz und die Konsolidierung der Omnichannel-Verifizierung in einem einzigen, optimierten Prozess. Telesign entwickelte den Verify API, inspiriert durch Kundenfeedback.
In einem Interview hob Telesign-CEO Christophe Van de Weyer die Wirksamkeit ihrer Intelligence API hervor und sagte: „Maschinelles Lernen lernt kontinuierlich, wie Betrüger agieren, analysiert Nutzerverhalten und erstellt Risiko-Modelle. Unsere Intelligence API bewertet verschiedene Faktoren wie Telefonnummern, E-Mail-Adressen und IP-Adressen.“
Van de Weyer erklärte weiter, wie die Analyse von Telefonnummernmustern Warnsignale identifizieren kann, was die Risikobewertung und die Authentifizierungsprozesse verbessert.
Die Zukunft der Omnichannel-Verifizierung mit Telesigns Verify API
Brendon O’Donovan, VP der GTM-Strategie bei Telesign, sprach über die innovativen Fähigkeiten der Verify API: „Sie integriert sich nahtlos mit unseren KI-gestützten Produkten, sodass Unternehmen das Risiko von Telefonnummern bewerten können, bevor sie Einmalpasswörter (OTPs) senden.“
Telesigns Verify API ist die erste Omnichannel-API, die durch umfassende KI- und ML-Algorithmen gestärkt wird. Zu den Hauptmerkmalen gehören:
1. Integrierte Benutzerverifizierung: Vernetzt sich mit sieben führenden Verifizierungskanälen—SMS, Silent Verification, Push, E-Mail, WhatsApp, Viber und RCS—und passt Optionen basierend auf landesspezifischen Kosten, Erfahrungen und Zuverlässigkeit an.
2. Echtzeit-Antworten durch KI und ML: Verbessert die Transaktionssicherheit und Betrugsprävention durch KI-gesteuerte Echtzeitanalysen.
3. Risikobewertung und Betrugserkennung: Nutzt maschinelles Lernen zur Erstellung eines Telefonnummern-Reputationsscorings und bewertet verschiedene Daten zur Empfehlung von Betrugsrisikoscoring.
4. Geräteanomalieerkennung: Identifiziert potenzielle Risiken basierend auf Gerätveränderungen oder ungewöhnlichen Aktivitäten, was proaktive Verifizierungsmaßnahmen ermöglicht.
5. Optimierung von Friktionen und Kommunikation: KI bewertet Transaktionsrisiken, um die Verifizierungsprozesse entsprechend anzupassen und die Benutzererfahrung zu verbessern, ohne die Sicherheit zu gefährden.
6. Integration mit internen Betrugsmodellen: Unterstützt bessere Abwehrmechanismen gegen verschiedene Betrugsarten durch Anpassung an bestehende Anti-Betrugsstrategien.
Telesigns Vision: Kosten-effiziente, sichere Multikanal-Kommunikation
Während des Interviews betonte Van de Weyer, wie KI und ML zentraler Bestandteil des Verify API-Frameworks sind, mit Fokus auf der Reduzierung von Betrugsrisiken und der Optimierung von Nachrichtenkosten.
Er erklärte: „Der Verify API ermöglicht es Kunden, primäre und Backup-Kommunikationskanäle festzulegen, um kontrollierte Kosten und verbesserte Benutzererlebnisse basierend auf regionalen Präferenzen zu gewährleisten. Unser Ziel ist es, eine zuverlässige Kostenstruktur, verbesserte Kundeninteraktionen und reduzierte Betrugsfälle in allen Regionen anzubieten.“
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