Warum das alte Betrugskonzept im Zeitalter des KI-Handels versagt

Annehmlichkeiten können mit Kosten verbunden sein. Und dieser Nachteil besteht zumindest im gesamten digitalen Handel darin, dass dadurch die Angriffsfläche für Betrug vergrößert wird.

Das Ergebnis ist ein bekanntes Paradoxon: Je nahtloser die Buyer Journey verläuft, desto mehr Möglichkeiten bestehen, sie zu nutzen. Es gibt One-Click on-Checkouts, Abonnementpakete, Treue-Wallets, Optionen zur späteren Bezahlung, Geschenkkarten und großzügige Rückgabebedingungen. Jeder Schritt im digitalen Handel kann die Betrugslandschaft noch weiter verkomplizieren.

Adam HiattVizepräsident für Betrugsstrategie bei Schnellsagte gegenüber PYMNTS, dass zwei Kräfte in der gesamten Branche nun „im Gleichschritt“ agieren. Das erste ist die zunehmende Komplexität von Person Journeys, und das zweite ist die schiere Vielzahl an Grauzonen, die die Komplexität über neue Zustände, Kanten und Übergänge hinweg schafft, die von böswilligen Akteuren ausgenutzt werden können.

„Das Wettrüsten geht weiter und die Verbreitung KI-gesteuerter Instruments wird die Arbeit dieser professionalisierten Betrüger nur noch einfacher machen“, sagte Hiatt.

„Die Benutzererfahrung, die Händler bieten, die Innovation ist phänomenal“, fügte er hinzu. „Aber gleichzeitig ist die ganze Komplexität, die der Händler an den Tag legt, auch eine Probability für die schlechten Akteure.“

Das bedeutet, dass sich die Betrugsprävention von einer eigenständigen Funktion, die von einer Regel-Engine und einer Reihe von Analysten ausgeführt wird, zu einer ständig verfügbaren, plattformübergreifenden Funktion entwickeln muss, die zunehmend der Kernproduktinfrastruktur ähnelt, wenn der digitale Handel in eine neue Part eintritt.

Anpassung der Mikromomente

Die Händler, die den heutigen Betrugsdruck am ehesten zu spüren bekommen, sind diejenigen, deren Wachstum sie dazu gezwungen hat, die Produktpalette zu erweitern. Die Risikokomplexität steigt nicht nur mit dem Transaktionsvolumen; sie steigt mit der Anzahl der Kanten im Geschäftsmodell.

In der Vergangenheit agierten Betrugsteams neben dem Unternehmen und agierten als Verteidigungsfunktion. Ihr Auftrag bestand darin, Verluste zu reduzieren, und ihre Werkzeuge wurden nachträglich eingebaut. Wenn etwas schief ging, fügten sie eine Regel hinzu. Als die Betrugsfälle zunahmen, wurde die Zahl der Mitarbeiter erhöht. Das Ergebnis battle ein wachsender Stapel von Punktlösungen, die jeweils für einen kleinen Risikobereich optimiert waren.

Heute haben sich die Instruments schneller vervielfacht, als viele Unternehmen in der Lage waren, sie zu koordinieren. Das Ergebnis battle nicht Sicherheit, sondern Fragilität, da Entscheidungen widersprüchlich waren, Signale verzögert wurden und einfache Änderungen wochenlange teamübergreifende Verhandlungen erforderten.

„Sie müssen in der Lage sein, eine einheitliche, kontextbezogene Risikoreaktion zu haben“, sagte Hiatt. „Sie müssen ein einzigartiges Profil des Kunden bearbeiten und diese einzigartige Sicht in Echtzeit anwenden.“

In führenden Unternehmen ist die Betrugsprävention heute auf derselben konzeptionellen Ebene angesiedelt wie Identität, Autorisierung, Preisgestaltung und Erfüllungslogik. Es handelt sich nicht mehr um eine Bremse am Rande des Geschäfts, sondern um einen in den Motor eingebetteten Regler, der in der Lage ist, die Geschwindigkeit zu regulieren, ohne die Bewegung anzuhalten.

„Erfolg besteht nicht nur darin, die Artwork und Weise, wie man ‚Ja‘ oder ‚Nein‘ sagt, linear zu verbessern“, sagte Hiatt, sondern darin, den Transaktionsfluss basierend auf dem Risiko in Echtzeit anzupassen.

Aus dieser Sicht geht es bei der Orchestrierung nicht darum, weitere Tore hinzuzufügen; Es geht darum, das richtige Tor zum richtigen Zeitpunkt auszuwählen, ohne den Entscheidungsstapel jedes Mal neu aufbauen zu müssen, wenn sich das Geschäft ändert.

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KI ist kein einseitiger Vorteil für die Angreifer

Auch wenn KI aufgrund ihrer Rolle bei der Demokratisierung von Betrug zu Recht viel Aufmerksamkeit erregt hat, haben Kriminelle kein Monopol auf diese Technologie. Dennoch hat das Aufkommen der KI und ihrer Anwendungen in beliebten und zunehmend industrialisierten Betrugsversuchen die Zeitpläne verkürzt und den Abstraktionsgrad erhöht, auf dem Menschen agieren müssen.

„Die Unterscheidung zwischen Intestine und Böse entwickelt sich zu etwas, das selbst eine gute manuelle Überprüfung nicht leisten kann“, sagte Hiatt. „Früher konnte man Leute auf das Downside werfen, aber das wird immer schwieriger.“

Modelle für maschinelles Lernen bewerten Transaktionen jetzt in Millisekunden und passen sich an Muster an, die kein Mensch aufzählen könnte. Aber Angreifer verwenden ähnliche Instruments, automatisieren Experimente und prüfen Systeme in großem Maßstab. Das Ergebnis ist eine wachsende Grauzone, in der das Verhalten mehrdeutig, statistisch verrauscht und schnelllebig ist.

Dieser Druck verändert die Wirtschaftlichkeit von Betrugsoperationen. Die manuelle Überprüfung wird sowohl ungenauer als auch weniger skalierbar, gerade wenn das Transaktionsvolumen während der Hauptsaison oder bei wichtigen Produktveröffentlichungen stark ansteigt.

„Der beste Weg, dieses Downside zu lösen, ist die Datensynthese“, sagte Hiatt und betonte die Notwendigkeit, Erkenntnisse systemübergreifend zu gewinnen, anstatt sich auf isolierte Instruments zu verlassen, um Signale zu synthetisieren und Reaktionen präzise zu automatisieren.

„Politische Entscheidungen sollten mit der Geschwindigkeit der Entwicklung Schritt halten“, fügte er hinzu.

Politik wird zur Schnittstelle

Die Geschichte von Betrug und Innovation im digitalen Handel verlief bisher relativ geradlinig. Nahtlose Erlebnisse führten zu Komplexität. Komplexität schuf Angriffsflächen. Angriffsflächen erzwingen die Orchestrierung von Betrug. Und jetzt, da die Notwendigkeit einer Betrugsorchestrierung besteht, besteht auch die Notwendigkeit eines Systemdenkens.

„In der Lage zu sein, alle richtigen Informationen zusammenzuführen, um die politischen Entscheidungen zusammenzufassen, die getroffen werden müssen … sowohl in Bezug auf die Benutzererfahrung als auch bei allem, was Sie möglicherweise operativ tun“, sagte Hiatt, ist die Essenz „orchestrierter Entscheidungen“.

Das bedeutet, dass es bei der Modernisierung oft weniger darum geht, neue Instruments zu entdecken, als vielmehr darum, eine Ausrichtung aufzubauen: zu zeigen, wie sich Betrug auf Genehmigungen, Rückbuchungsverluste, Arbeitskosten, Kundenerfahrung und Markenvertrauen auswirkt und, wie Hiatt feststellte, wie Orchestrierung diese Ergebnisse mit einer erklärbaren Richtlinienebene verbinden kann.

Letztlich betrete der digitale Handel eine Ära, in der Vertrauen kontinuierlich berechnet und nicht vorausgesetzt werden müsse, fügte er hinzu. Die Frage ist additionally nicht mehr, ob Unternehmen ausgefeilte Abwehrmaßnahmen benötigen; Es geht darum, ob sie ein Verteidigungsmodell bauen können, das sich skalieren lässt, ohne unter seinen eigenen Werkzeugen zusammenzubrechen.