تعليق: كيف يساعد الذكاء الاصطناعي مزودي BNPL على البقاء آمنين
فحوصات الائتمان المتساهلة، والحد الأدنى من البيانات الشخصية المطلوبة، والموافقة السريعة على القرض. ما الذي لا تحبه في الشراء الآن، والدفع لاحقًا (BNPL) إذا كنت مجرم إنترنت؟ من إنشاء هويات مزيفة إلى استغلال العيوب في أدوات إدارة البيانات لمقدمي الخدمات، سارع الفاعلون السيئون للاستفادة من هذه الخدمات المالية المريحة سريعة النمو.
BNPL هي في الأساس لعبة حديثة في المتجر، وقد شهدت زيادة كبيرة في شعبيتها في الآونة الأخيرة، مع ارتفاع معدلات التبني بمعدل مثير للإعجاب. كما يوحي الاسم، تقدم خدمات BNPL للمتسوقين طريقة سريعة ومرنة لشراء العناصر التي ربما لم يتمكنوا من شرائها على الفور.
لكن المحتالين يحبون BNPL أيضًا – لسببين رئيسيين. أولاً، تتمتع هذه الخدمات بعملية تسجيل رقمي سريعة وبسيطة وشيكات ائتمانية أكثر مرونة مما تجده في البنوك الكبيرة أو مع شركات بطاقات الائتمان التقليدية. يمكن الموافقة على المحتالين من قبل مقرض BNPL في غضون ثوان.
نعم، تمتلك معظم شركات BNPL عملية قوية لمكافحة الاحتيال، ولكن نظرًا لأن الصناعة لا تزال في مرحلة مبكرة نسبيًا، فإن العديد من هذه الشركات تعتمد على مجموعة متنوعة من مصادر البيانات والخدمات لدعم عملياتها الداخلية لتحديد هوية العملاء.
يقودنا هذا إلى السبب الثاني لجاذبية BNPL لمجرمي الإنترنت: كلما أصبح التسجيل أكثر تقدمًا، زاد الضغط على إدارة بيانات الطرف الثالث للحصول على ما لا يمكن الحصول عليه – لتكون خالية من العيوب ولا تترك فجوات مفتوحة لسوء الاستخدام.
يريد مقدمو BNPL أن تكون عملياتهم خالية من الاحتكاك. إنهم بحاجة إلى عملية التسجيل على وجه الخصوص لتفضيل البساطة لبناء حصة سوقية لعلامتهم التجارية، وإدخال أكبر عدد ممكن من العملاء الجدد، ثم الاحتفاظ بهم. لذلك يجب عليهم الاهتمام بالعملاء الجدد وكذلك حماية الحسابات المشروعة من الاستيلاء على الاحتيال وتخفيف عمليات الشراء الزائفة التي تستنزف الأرباح. ويجب أن يكونوا قادرين على اتخاذ قرارات دقيقة في الوقت الفعلي تقريبًا، مع معالجة كميات كبيرة من المعاملات. انظر المأزق؟
الأمر يستحق التكرار: مجرمو الإنترنت يزدادون تعقيدًا يومًا بعد يوم. في فضاء BNPL، من المعروف أن الجهات الفاعلة السيئة تستغل كل شيء بدءًا من التكوينات الخاطئة في إدارة علاقات العملاء إلى الثغرات الأمنية في محركات تسجيل مخاطر BNPL إلى حسابات المستخدم الخمول المحمية بكلمة مرور. يمنح كل تسريب للمعلومات مجرمي الإنترنت مزيدًا من البيانات للاستفادة من – الأسماء والعناوين وأرقام الهواتف ورسائل البريد الإلكتروني – في سعيهم لسرقة الهوية.
يتمثل أحد الحلول التي يتم طرحها مع العديد من مزودي خدمات BNPL الرئيسيين في إضافة تدابير دفاع ضد الاحتيال مدعومة بالذكاء الاصطناعي وتستخدم تقنيات إحصائية متقدمة وتقنيات التعلم الآلي. تراقب طبقات الحماية هذه الأنظمة الأساسية للمزود لكشف أنماط المعاملات الاحتيالية وتعزيز فعالية أنظمة القرار القائمة على المخاطر. يمكن لمحركات المراقبة والكشف الأكثر ذكاءً منع عمليات الاستيلاء على الحسابات من خلال تحديد التغييرات في سلوكيات العملاء، ومنع هجمات الهوية المسروقة باستخدام نماذج تصنيف ذكية وقابلة للتكيف، وتوفير حماية إضافية من خلال تحديد أوجه التشابه بين المعاملات التي تبدو غير ذات صلة والاستفادة منها.
يتيح الجمع بين خوارزميات متعددة للكشف عن أنماط ضعيفة متعددة للحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي اليوم اكتشاف عمليات الاحتيال والتلاعب المتقدمة في وقت مبكر وأسرع من خوارزميات المخاطر القياسية. يفعلون ذلك من خلال البحث عن التناقضات والارتباطات عالية الأبعاد في البيانات التي يمكن بعد ذلك التحقيق فيها بشكل أكبر. يمكن لمحركات الكشف هذه أيضًا تحديد نقاط الضعف والثغرات التي لم يتم تحديدها مسبقًا في أنظمة الجهات الخارجية.
من خلال التمييز بين المصادفات المجردة والمجموعات غير العادية من المعاملات ذات الصلة، تعمل هذه المحركات في تعاون وثيق مع الأنظمة الأساسية الموجودة مسبقًا لتحديد أولويات التنبيهات بناءً على سياق المعاملة الكامل. والنتيجة هي انخفاض كبير في أحجام التنبيهات الإيجابية الزائفة. يعمل ذلك على تحسين كفاءة محللي المخاطر والاحتيال ويقوي تجربة رقمية سلسة تعزز سمعة العلامة التجارية وتبني قاعدة عملاء مخلصين.
تسير صناعة BNPL على حبل مشدود للحفاظ على أمان الأعمال دون التضحية بميزات العلامات التجارية مثل الموافقة السريعة والسهلة وخطط الدفع بدون ضغط. ومع ذلك، من خلال رفع قدرات الأتمتة في الإشراف، يمكن لهؤلاء المزودين الفوز بحصة أكبر في السوق بثقة مع تقليل الاحتيال بشكل كبير.
المصدر: digitaltransactions
قد يهمك:
