Vente Omnicanal : Un Changement Critique dans la Sécurité du Commerce Électronique
Dans un paysage concurrentiel actuel, la vente omnicanal est essentielle pour les entreprises souhaitant se développer de manière durable. Protéger l'identité des clients tout en luttant contre la fraude représente un défi complexe pour les commerçants en ligne et les entreprises de commerce électronique.
Les attaquants, y compris ceux malveillants et les États-nations, utilisent de plus en plus l'intelligence artificielle générative pour intensifier leurs activités frauduleuses, ciblant ainsi les détaillants en ligne et leurs clients. La croissance des ventes mondiales de commerce électronique, estimée à 5,8 trillions de dollars en 2023 et prévue pour dépasser 8 trillions de dollars d'ici 2027, alimente ces attaques. Les ventes omnicanal, propulsées par la personnalisation des achats basée sur l'IA, sont particulièrement vulnérables.
Les pertes des commerçants dues à la fraude par paiement en ligne devraient dépasser 362 milliards de dollars dans le monde entre 2023 et 2028, avec les pertes dues à la fraude en commerce électronique B2C augmentant à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de plus de 40 %.
L'Impact de la Fraude Électronique sur les Marques
Les attaques de fraude réussies causent non seulement des pertes financières, mais endommagent également gravement la réputation de la marque et la confiance des clients, poussant les consommateurs vers des concurrents. Une enquête de Telesign a révélé que 94 % des clients s'attendent à ce que les entreprises soient responsables de la protection de leur vie privée numérique.
Les cybercriminels exploitent désormais des techniques avancées d'IA et d'automatisation à l'aide d'offres telles que FraudGPT, entraînant des schémas généralisés de prise de contrôle de comptes. Selon Sift, 73 % des consommateurs estiment que les marques doivent se protéger contre ces incidents. L'indice de confiance Telesign indique que 44 % des victimes de violations de données mettent en garde leurs amis contre les marques compromises, tandis que 30 % partagent leurs expériences sur les réseaux sociaux, amplifiant ainsi les dégâts.
Solutions Innovantes Contre la Fraude en Ligne
Les adversaires améliorent leurs méthodologies grâce à des outils disponibles sur le dark web, y compris des ransomwares en tant que service et des kits de fraude. Renforcer les interfaces de programmation d'applications (API) avec l'IA et l'apprentissage automatique peut protéger les identités et sécuriser les transactions à travers divers canaux de vérification, réduisant ainsi la fraude.
L'adoption de l'IA et de l'apprentissage automatique renforce les API en ajoutant une intelligence contextuelle et en consolidant la vérification omnicanale dans un processus fluide. Reconnaissant ce besoin, Telesign a développé son API Verify, inspirée par les retours clients.
Dans une interview, le CEO de Telesign, Christophe Van de Weyer, a souligné l'efficacité de leur API Intelligence, déclarant : « L'apprentissage automatique apprend continuellement comment agissent les fraudeurs, analyse les comportements des utilisateurs et construit des modèles de risque. Notre API Intelligence évalue divers facteurs tels que les numéros de téléphone, les adresses e-mail et les adresses IP. »
Van de Weyer a également expliqué comment l'analyse des modèles de numéros de téléphone peut identifier des signaux d'alerte, améliorant ainsi les évaluations de risque et les processus d'authentification.
L'Avenir de la Vérification Omnicanale avec l'API Verify de Telesign
Brendon O’Donovan, VP de la stratégie GTM de Telesign, a évoqué les capacités innovantes de l'API Verify. « Elle s'intègre parfaitement à nos produits d'IA machine learning, permettant aux entreprises d'évaluer le risque des numéros de téléphone avant d'envoyer des mots de passe à usage unique (OTP). »
L'API Verify de Telesign se distingue comme la première API omnicanale renforcée par des algorithmes étendus d'IA et d'apprentissage automatique, comprenant les fonctionnalités clés suivantes :
1. Vérification des utilisateurs intégrée : Se connecte à sept canaux de vérification majeurs — SMS, Vérification Silencieuse, Push, Email, WhatsApp, Viber et RCS — en adaptant les options selon les coûts, l'expérience et la fiabilité spécifiques à chaque pays.
2. Réponses IA et ML en temps réel : Renforce la sécurité des transactions et la prévention de la fraude grâce à une analyse en temps réel pilotée par l'IA.
3. Évaluation des risques et détection de fraude : Utilise l'apprentissage automatique pour créer un score de réputation des numéros de téléphone, évaluant divers données pour recommander des scores de risque de fraude.
4. Détection d'anomalies de périphériques : Identifie les risques potentiels basés sur des changements de périphériques ou une activité inhabituelle, permettant des vérifications proactives.
5. Optimisation des frictionnements et de la communication : L'IA évalue les risques de transaction pour ajuster les processus de vérification, améliorant ainsi l'expérience utilisateur sans compromettre la sécurité.
6. Intégration avec les modèles de fraude internes : Renforce les défenses contre divers types de fraude en s'alignant sur les stratégies antifraude existantes.
La Vision de Telesign : Messagerie Multicanale Sécurisée et Rentable
Lors de l'interview, Van de Weyer a souligné comment l'IA et l'apprentissage automatique sont essentiels dans le cadre de l'API Verify, se concentrant sur la réduction du risque de fraude et l'optimisation des coûts de messagerie.
Il a expliqué : « L'API Verify permet aux clients de définir des canaux de communication principaux et de secours, garantissant des coûts maîtrisés et une expérience utilisateur améliorée en fonction des préférences régionales. Notre objectif est de fournir une structure de coûts fiable, d'améliorer les interactions clients et de réduire la fraude à l'échelle mondiale. »
Classement
