Munculnya industri e-commerce telah membawa kemudahan dan peluang besar bagi bisnis dan konsumen. Namun, pertumbuhan ini telah bertemu dengan peningkatan aktivitas penipuan, yang menyebabkan kerugian finansial yang signifikan bagi perusahaan. Kerugian pedagang terkait penipuan pembayaran online diperkirakan akan melebihi $343 miliar pada tahun 2027. Untuk mengatasi ancaman yang terus-menerus ini, industri e-niaga dapat memanfaatkan kekuatan kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin (ML), dan otomatisasi proses robot (RPA). ) untuk membantu mengurangi kerugian ini, mempersiapkan upaya penipuan baru dan memastikan bahwa pengalaman pelanggan tetap terjaga.
Memanfaatkan solusi operasi keuangan otomatis (FinOps) yang didukung AI memungkinkan pemantauan transaksi real-time yang berkelanjutan. Teknologi ini dapat secara efektif meningkatkan langkah-langkah keamanan dengan memungkinkan vendor memantau transaksi secara real-time, membandingkannya dengan data historis, dan melindungi dari aktivitas penipuan dengan mengidentifikasi aktivitas mencurigakan yang menyimpang dari perilaku normal. Selain itu, sifat adaptif AI memberdayakannya untuk terus belajar dan beradaptasi dengan taktik tidak jujur yang muncul, menjadikannya aset yang sangat diperlukan dalam pertempuran tanpa henti melawan aktivitas terlarang.
Deteksi dan Pencegahan Penipuan Sejak Dini
97 persen pembuat keputusan pencegahan penipuan global di perusahaan e-niaga mengalami penipuan dalam 24 bulan terakhir. Untuk mengurangi masalah ini, banyak yang beralih ke AI dan ML untuk mengatasi masalah yang berkembang. Algoritme AI dan ML telah terbukti sangat efektif dalam mengidentifikasi pola dan anomali dalam kumpulan data besar. Teknologi ini dapat mendeteksi aktivitas penipuan sejak dini dan mencegah kerugian finansial dengan menganalisis data transaksi historis dan perilaku pengguna. Model pembelajaran mesin dapat belajar dari pola perilaku penipuan dan terus berkembang untuk mendeteksi jenis penipuan baru. Untuk menandai aktivitas mencurigakan secara real time, sistem deteksi penipuan yang didukung AI dapat mengevaluasi riwayat pembelian, detail pembayaran, informasi perangkat, geolokasi, dan pola penelusuran.
Otentikasi Pengguna yang Ditingkatkan
Pencurian identitas dan pengambilalihan akun adalah teknik penipuan umum di industri e-commerce. Sistem autentikasi berbasis nama pengguna dan kata sandi tradisional tidak lagi memadai untuk melawan ancaman semacam itu. AI dan ML dapat meningkatkan autentikasi pengguna dengan menerapkan pengidentifikasi biometrik seperti pengenalan wajah, pemindaian sidik jari, atau pengenalan suara. Teknologi ini menawarkan tingkat keamanan yang lebih tinggi dengan mempersulit penipu untuk menyamar sebagai pengguna yang sah. Selain itu, algoritme ML dapat terus belajar dan beradaptasi dengan teknik penipuan yang berkembang, memastikan perlindungan yang kuat terhadap akses tidak sah dan melindungi akun asli pelanggan.
Batasi Tantangan Kekurangan Staf
Banyak perusahaan lintas industri terus berurusan dengan kerumitan kekurangan tenaga kerja, tetapi AI dapat membantu meredakan stresor ini. Ketika bisnis pernah mempekerjakan beberapa orang yang berdedikasi untuk meninjau transaksi, akuntansi otomatis yang menampilkan AI dan ML dapat menganalisis jutaan poin data untuk menandai ketidakberesan. Bisnis e-niaga yang memanfaatkan kekuatan solusi FinOps dapat merasa tenang mengetahui bahwa tolak bayar dan tagihan berlebihan pasar e-niaga yang mahal sedang ditangani, mengidentifikasi kesalahan dalam klaim, menduplikasi penagihan, dan lebih dari 100 kategori tolak bayar potensial.
Deteksi Pola Penipuan
AI dan ML dapat membantu dalam mengidentifikasi pola dan hubungan kompleks yang sering terlewatkan oleh sistem deteksi penipuan berbasis aturan tradisional. Misalnya, algoritme ML dapat mendeteksi perilaku pembelian yang tidak biasa, seperti pesanan bernilai tinggi yang tiba-tiba atau beberapa pesanan dari lokasi berbeda menggunakan kartu kredit yang sama. Dengan mengenali pola-pola ini, platform e-commerce dapat menyelidiki transaksi mencurigakan secara proaktif dan mengambil tindakan yang tepat untuk mengurangi potensi kerugian.
Peningkatan Penilaian Risiko Transaksi
Mengintegrasikan AI dan ML dalam platform e-niaga dapat mengarah pada pengembangan model penilaian risiko yang canggih. Model ini menetapkan skor risiko untuk setiap transaksi berdasarkan perilaku pelanggan, riwayat transaksi, dan geolokasi. Dengan memanfaatkan data historis dan analitik real-time, penilaian risiko memungkinkan bisnis untuk menerapkan langkah-langkah keamanan yang dinamis, seperti otentikasi peningkatan atau verifikasi tambahan, untuk transaksi berisiko tinggi, mengurangi kemungkinan aktivitas penipuan lolos dari celah.
Investigasi dan Penyelesaian Penipuan yang Disederhanakan
RPA dapat memainkan peran penting dalam merampingkan proses investigasi dan penyelesaian penipuan. Teknologi RPA dapat mengotomatiskan tugas manual berulang yang terlibat dalam investigasi penipuan, seperti pengumpulan data, verifikasi, dan dokumentasi. Bisnis dapat menghemat waktu dan sumber daya yang berharga dengan mengurangi kesalahan manusia dan mempercepat proses investigasi. RPA juga dapat diintegrasikan dengan algoritme AI dan ML untuk menganalisis berbagai sumber data secara bersamaan dan memberikan wawasan yang akurat untuk pengambilan keputusan, memungkinkan penyelesaian kasus penipuan yang lebih cepat.
Kegiatan penipuan secara signifikan mengancam industri e-commerce, yang menyebabkan kerugian finansial yang besar dan merusak kepercayaan pelanggan. Bisnis dapat memperkuat mekanisme pencegahan dan deteksi penipuan mereka dengan memanfaatkan kekuatan AI, ML, dan RPA. Deteksi penipuan dini, otentikasi pengguna yang ditingkatkan, deteksi pola penipuan, penilaian risiko transaksi yang ditingkatkan, proses penyelidikan yang disederhanakan, dan kecerdasan kolaboratif adalah beberapa cara teknologi ini dapat dimanfaatkan untuk mengurangi kerugian terkait penipuan, sehingga bisnis dapat menghabiskan lebih sedikit waktu untuk mengkhawatirkan akuntansi dan banyak lagi. waktu meningkatkan profitabilitas dan mendorong pertumbuhan.
Kredit Gambar: Gustavo Frazao / Shutterstock
Sebagai pendiri DimeTyd, Rohan Thambrahalli adalah pengusaha serial dan inovator yang berfokus pada memajukan E-commerce. Dengan pengalaman lebih dari 20 tahun dalam penjualan, pemasaran, dan pengembangan bisnis, Rohan adalah pemimpin yang bersemangat dalam menyempurnakan dan merekayasa ulang teknologi E-niaga untuk mendorong pertumbuhan eksponensial bagi merek global mulai dari kecantikan, kesehatan, dan perawatan pribadi hingga elektronik, otomotif, dan industri/komersial.
