API Verify от Telesign использует ИИ и машинное обучение для повышения безопасности и многоканального роста.

Омниканальная продажа: Критический сдвиг в безопасности электронной коммерции

В условиях современной конкурентной среды омниканальная продажа становится необходимостью для организаций, стремящихся к устойчивому росту. Защита идентичности клиентов при борьбе с мошенничеством представляет собой сложную задачу для онлайн-торговцев и предприятий электронной коммерции.

Преступники, в том числе злоумышленники и государства, все чаще используют генеративный ИИ для усиления своих мошеннических действий, нацеливаясь на интернет-магазины и их клиентов. Рост глобальных продаж в электронной коммерции, который в 2023 году достиг приблизительно 5,8 триллиона долларов и, по прогнозам, превысит 8 триллионов долларов к 2027 году, подстегивает эти атаки. Омниканальная продажа, поддерживаемая ИИ-технологиями персонализации покупок, особенно уязвима.

Предполагается, что убытки торговцев от онлайн-мошенничества превысят 362 миллиарда долларов по всему миру в период с 2023 по 2028 годы, при этом потери от мошенничества в сфере B2C электронной коммерции растут с составным ежегодным темпом (CAGR) более 40%.

Влияние мошенничества в электронной коммерции на бренды

Успешные мошеннические атаки не только приводят к финансовым потерям, но и наносят серьезный ущерб репутации брендов и доверию клиентов, заставляя потребителей обращаться к конкурентам. Согласно опросу Telesign, 94% клиентов ожидают, что компании будут нести ответственность за защиту их цифровой конфиденциальности.

Киберпреступники теперь используют продвинутые технологии ИИ и автоматизации, например, FraudGPT, что приводит к распространению схем захвата аккаунтов. По данным Sift, 73% потребителей считают, что бренды должны защищаться от инцидентов захвата аккаунтов. Индекс доверия Telesign показывает, что 44% жертв утечки данных предупреждают друзей о необходимости избегать подозрительных брендов, а 30% делятся своим опытом в социальных сетях, усиливая ущерб.

Инновационные решения против онлайн-мошенничества

Преступники улучшают свои схемы, используя инструменты, доступные на даркнете, включая программное обеспечение для вымогательства и мошеннические наборы. Укрепление интерфейсов прикладного программирования (API) с помощью ИИ и машинного обучения может защищать идентичности и обеспечивать безопасность транзакций через каналы верификации, что снижает уровень мошенничества.

Внедрение ИИ и машинного обучения улучшает API, добавляя контекстную inteligence и объединяя омниканальную верификацию в едином, оптимизированном процессе. Понимая эту потребность, Telesign разработал свой Verify API, ориентируясь на отзывы клиентов.

В интервью генеральный директор Telesign Кристоф Ван де Вейер подчеркнул эффективность их Intelligence API, заявив: «Машинное обучение непрерывно изучает поведение мошенников, анализирует поведение пользователей и строит модели рисков. Наш Intelligence API оценивает различные факторы, такие как номера телефонов, адреса электронной почты и IP-адреса».

Ван де Вейер также объяснил, как изучение шаблонов телефонных номеров может выявлять потенциальные угрозы, улучшая оценки рисков и процессы аутентификации.

Будущее омниканальной верификации с Verify API от Telesign

Брендон О’Донован, вице-президент Telesign по стратегии GTM, обсудил инновационные возможности Verify API: «Он без шва интегрируется с нашими продуктами на базе машинного обучения, позволяя бизнесу оценивать риски номеров телефонов перед отправкой одноразовых паролей (OTP)».

Verify API от Telesign выделяется как первый омниканальный API, укрепленный обширными алгоритмами ИИ и машинного обучения. Ключевые функции включают:

1. Интегрированная верификация пользователей: соединяется с семью основными каналами верификации — SMS, Silent Verification, Push, Email, WhatsApp, Viber и RCS — предлагая варианты в зависимости от стоимости, опыта и надежности в разных странах.

2. Реакции в реальном времени с использованием ИИ и машинного обучения: усиливает безопасность транзакций и предотвращение мошенничества через анализ в реальном времени.

3. Оценка рисков и выявление мошенничества: использует машинное обучение для создания репутационного балла телефонных номеров, анализируя различные данные для рекомендации баллов риска мошенничества.

4. Выявление аномалий устройств: идентифицирует потенциальные риски на основе изменений устройств или необычной активности, позволяя принимать проактивные меры верификации.

5. Оптимизация взаимодействия и снижения трения: ИИ оценивает риски транзакций, корректируя процессы верификации, улучшая пользовательский опыт без ущерба для безопасности.

6. Интеграция с внутренними моделями борьбы с мошенничеством: поддерживает лучшие оборонительные меры против различных типов мошенничества, соотносясь с существующими антифрод-стратегиями.

Видение Telesign: Экономичное и безопасное многоканальное общение

Во время интервью Ван де Вейер акцентировал, как ИИ и машинное обучение являются составными частями структуры Verify API, сосредотачиваясь на снижении рисков мошенничества и оптимизации затрат на сообщения.

Он объяснил: «Verify API позволяет клиентам устанавливать основные и резервные каналы связи, обеспечивая контроль над затратами и улучшая пользовательский опыт в зависимости от региональных предпочтений. Наша цель — обеспечить надежную структуру затрат, улучшить взаимодействие с клиентами и снизить уровень мошенничества в разных регионах».