人工智能(AI)是否足以用于电子商务欺诈管理?

发布时间:2019-03-15 10:23:33

打击欺诈并不容易。这是耗时的,具有挑战性,而且价格昂贵。采用人工智能(AI)方法似乎是一种更好的策略。


毕竟,AI可以快速分析大量客户数据,以识别新出现的欺诈模式。通过近乎实时地将这种洞察力纳入欺诈风险评分算法,企业可以降低他们成为欺诈受害者的风险。


AI优势 


AI擅长的是它能够快速审查传入的交易。算法可以比手动审阅者更快地计算欺诈风险分数,这意味着对于必须处理大量传入订单的企业而言,AI可能是快速批准和心怀不满的客户之间的差异。


这也是一个成本方面。由于对收到的订单的初始审核可以自动进行,因此企业无需花费宝贵的(阅读:昂贵的)工时审核每个订单。这可以极大地降低运营成本,并使组织能够将分析师的注意力仅集中在那些需要进一步调查的特定订单上。


最后,AI可以非常有助于发现欺诈中模糊不清的模式,这对普通评论者来说可能并不明显。如果企业拥有大量关于过去订单的高质量,经过验证的信息,则尤其如此。


但是,对于基于AI的欺诈解决方案可以提供的所有好处,该技术在评估信用卡交易时确实存在一些限制。


基于AI的缺点 


也就是说,在某些情况下,只有AI不足以管理电子商务欺诈,甚至可能阻止企业最大化销售。


1.自动拒绝订单


人工智能在自动批准好订单和标记潜在欺诈性订单方面表现出色。但人工智能本身永远不 应该  被信任自动拒绝订单。统计数据显示  虚假下降  - 即意外拒绝实际合法的订单 - 对电子商务商家来说是一个非常高的,非常真实的风险。


无论如何,AI应该被用来标记可能是欺诈性的订单; 但是在拒绝之前他们总是需要额外的审查。虚假下降使企业成本  比信用卡欺诈高13倍。Organziaitons需要验证每个拒绝决定,并确信他们不会无意中破坏与优秀客户的关系,因为他们试图将礼物运送到不同的地址(这是虚假拒绝的常见原因)。


2.缺乏高质量的数据


AI只与收到的数据一样好。如果产品是全新的或非常独特的,基于AI的欺诈解决方案可能没有准确批准决策所需的数据。在这些情况下,人工智能解决方案最终可能会导致订单减少 - 而AI算法可能会随着时间的推移而无意中变得更加保守,并且会越来越多的未来订单下降。


对于这些类型的产品,灵活性将是确保商家在不增加退款的情况下最大化销售的关键。这可能需要关闭(或放松标准)AI解决方案,同时密切监控实际销售和欺诈趋势。企业应该研究他们的潜在风险,并根据他们的学习情况修改他们的欺诈策略。


3.欺诈过滤器的麻烦


许多AI解决方案的核心是无处不在的欺诈过滤器。欺诈过滤器使用规则来评估传入的交易; 如果交易符合特定条件,交易将被标记为审核或自动拒绝。


因此,问题在于是否正确设置了欺诈过滤器。人们很容易认为,如果一个欺诈过滤器发现了一些欺诈行为,那么更多的欺诈过滤器会捕获更多的欺诈行为。不幸的是,情况并非总是如此。错误地分层过滤器可能导致一些规则取消其他过滤器,让您像没有欺诈保护一样易受攻击。


此外,智能欺诈者知道如何“玩”欺诈过滤器游戏。例如,欺诈者用一系列订单测试系统并不是非常困难,并最终了解到1000美元以下的订单通常是批准的,而通常会审查超过1,000美元的订单。一旦他们了解到这一点,他们将以999美元的订单淹没系统,使他们能够在欺诈过滤器的雷达下飞行,完全未被发现。


一个获胜的方法= AI +人类


也许最聪明的方法是结合两者的优点:企业应该实施综合欺诈管理解决方案,将人工智能技术与专家欺诈分析相结合。


这种多层次的方法使组织能够利用人工智能的所有效率优势,因此他们不必减慢订单审批流程 - 并且还可以保护企业免受其最佳客户意外自动拒绝订单的风险。在这种类型的方法中,AI可能用于自动批准良好的订单并标记可疑的订单,而理解欺诈细微差别的人工分析师可以手动审查并验证订单或确认拒绝决策。