Telesign的Verify API利用AI和机器学习提升安全性与全渠道增长

全渠道销售：电子商务安全的重要转变

在当今竞争激烈的市场中，全渠道销售是希望实现可持续发展的企业的必要策略。对于在线商家和电子商务企业而言，在保护客户身份和打击欺诈之间寻求平衡是一项复杂的挑战。

不法分子，包括恶意攻击者和国家黑客，正日益利用生成式人工智能，增强其欺诈活动，直指在线零售商及其客户。预计到2023年，全球零售电子商务销售额已达约5.8万亿美元，并预计到2027年将超过8万亿美元，这推动了针对这些企业的攻击。而全渠道销售，尤其是依赖人工智能进行个性化购物的模式，尤其脆弱。

预计在2023至2028年期间，全球在线支付欺诈造成的商家损失将超过3620亿美元，而面向消费者的电子商务欺诈损失预计将以超过40%的复合年增长率（CAGR）增长。

电子商务欺诈对品牌的影响

成功的欺诈攻击不仅造成经济损失，还会严重损害品牌声誉和客户信任，令消费者转向竞争对手。根据Telesign的调查，94%的客户希望企业对保护其数字隐私负责。

网络犯罪分子现借助先进的人工智能和自动化技术，如FraudGPT，实施广泛的账户接管计划。Sift的数据显示，73%的消费者认为品牌必须抵御账户接管事件。Telesign信任指数表明，44%的数据泄露受害者会警告朋友不要与受损品牌交易，30%会在社交媒体上分享他们的经历，从而加大损害。

对抗在线欺诈的创新解决方案

不法分子通过暗网获取工具（如勒索软件即服务和欺诈工具包）来增强他们的欺诈手段。通过人工智能和机器学习增强应用程序编程接口（API）可有效保护客户身份，确保各类验证渠道的交易安全，从而减少欺诈行为。

采用人工智能和机器学习可以提高API的智能化程度，将全渠道验证整合为一个简化的流程。Telesign正是基于客户需求开发了Verify API。

Telesign首席执行官Christophe Van de Weyer在采访中强调了其智能API的有效性：“机器学习持续了解欺诈者的行为，分析用户活动并建立风险模型。我们的智能API评估手机号码、电子邮件地址和IP地址等多种因素。”

Van de Weyer进一步解释，研究手机号码模式可以识别潜在风险，从而提升风险评估和身份验证流程。

Telesign Verify API的未来全渠道验证

Telesign的GTM战略副总裁Brendon O'Donovan讨论了Verify API的创新功能。“它与我们的机器学习AI产品无缝集成，允许企业在发送一次性密码（OTP）之前评估手机号码的风险。”

Telesign的Verify API作为首个由大量人工智能和机器学习算法加强的全渠道API，具有以下关键特点：

1. 集成用户验证：与七个主要验证渠道连接，包括短信、静默验证、推送通知、电子邮件、WhatsApp、Viber和RCS，根据各国具体的成本、体验和可靠性量身定制选项。

2. 实时的AI和ML响应：通过AI驱动的实时分析增强交易安全和欺诈防范。

3. 风险评估与欺诈检测：利用机器学习创建手机号码信誉评分，评估多个数据源推荐欺诈风险分数。

4. 设备异常检测：识别基于设备变化或异常活动的潜在风险，从而实施主动验证措施。

5. 摩擦与沟通优化：AI评估交易风险，根据需要调整验证流程，提高用户体验而不影响安全。

6. 与内部欺诈模型整合：通过与现有反欺诈策略对齐，支持更有效的多种欺诈类型防御。

Telesign的愿景：经济高效、安全的多渠道消息传递

Van de Weyer在采访中强调，AI和机器学习是Verify API框架的核心，既关注减少欺诈风险，也关注优化消息成本。他说：“Verify API让客户设定主要及备选沟通渠道，确保控制成本并根据区域偏好提升用户体验。我们的目标是提供可靠的成本结构，改进客户互动，降低各地区的欺诈事件。”