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O número de transações digitais disparou. À medida que os consumidores continuam a gastar e a interagir online, eles têm expectativas crescentes em relação à segurança e à verificação de identidade . À medida que os fraudadores se tornam mais espertos e oportunistas, há uma necessidade cada vez maior de as empresas protegerem os clientes contra fraudes e, ao mesmo tempo, fornecerem uma experiência on-line perfeita.
Ao mesmo tempo, as empresas têm a capacidade de aceder a mais informações e dados do que nunca, mas podem não estar a aproveitar as soluções tecnológicas mais eficazes para identificar e autenticar com precisão os consumidores online.
As preocupações com fraude e as expectativas de segurança continuam a aumentar
As condições económicas incertas e o que parece ser uma enxurrada de novas fraudes tornaram os consumidores e as empresas mais preocupados com a fraude online .
O Relatório de Identidade e Fraude dos EUA de 2023 da Experian descobriu que mais da metade dos consumidores se sente mais alvo de fraude do que há apenas um ano. Além disso, metade das empresas reporta um elevado nível de preocupação com o risco de fraude.
O relatório descobriu que as pessoas se preocupam mais com roubo de identidade (64%), roubo de informações de cartão de crédito (61%) e privacidade online (60%). Por outro lado, as empresas estão preocupadas com fraudes em pagamentos push autorizados (40%) e fraudes em pagamentos transacionais (34%). Além disso, quase 70% das empresas afirmaram que as perdas por fraude aumentaram nos últimos anos e a maioria das empresas informou que planeia aumentar os seus orçamentos de gestão de fraude em pelo menos 8%, até 19%.
Apesar dos seus planos para aumentar os seus orçamentos para a prevenção da fraude, os dados mostram que as empresas podem não estar completamente alinhadas com as expectativas dos consumidores.
Por exemplo, 85% das pessoas relatam a biometria física , como reconhecimento facial e impressões digitais, como o método de autenticação que as faz sentir mais seguras. No entanto, esse método de autenticação de identidade é atualmente utilizado por apenas um terço das empresas para detetar e proteger contra fraudes, mostrando que ainda existe uma desconexão entre as preferências dos consumidores e o que as empresas oferecem.
Por último, os consumidores não só sublinham a importância de uma melhor segurança, mas também esperam que as suas experiências online sejam sem atritos. Isto é evidente nos dados – enquanto 51% consideraram abandonar a abertura de uma nova conta devido a uma experiência negativa, 37% disseram que uma experiência má os levou a levar o seu negócio para outro lugar. É crucial que as empresas implementem soluções antifraude que sejam capazes de verificar adequadamente os clientes reais, ao mesmo tempo que identificam e tratam a fraude e proporcionam uma experiência positiva.
O aprendizado de máquina é necessário para prevenção de fraudes
As empresas entendem a necessidade de incorporar o aprendizado de máquina em suas estratégias antifraude.
Os principais benefícios de incorporar o aprendizado de máquina no gerenciamento de fraudes é que ele pode:
- Habilite a detecção de fraudes em tempo real: o aprendizado de máquina pode ajudar as empresas a detectar e prevenir ameaças de fraude em tempo real, ajudando a identificar ameaças conhecidas e desconhecidas para ficar à frente dos fraudadores. Ele também pode detectar anormalidades que podem ser difíceis de detectar ao executar esses processos manualmente.
- Analise grandes transações: O aprendizado de máquina permite que as empresas analisem automaticamente uma grande quantidade de transações e conjuntos de dados, estendendo as medidas de prevenção de fraudes a todo o portfólio de clientes. Isso ajuda a identificar rapidamente riscos de fraude novos e existentes. Também garante que os clientes legítimos possam continuar a fazer transações com a empresa sem atritos.
- Ajude a desenvolver estratégias aprendendo com o tempo e a experiência: Outro grande benefício do aprendizado de máquina é que ele aprende continuamente com transações anteriores e novos padrões de fraude. Isto significa que as empresas que incorporam a aprendizagem automática na sua abordagem de prevenção de fraudes colherão agora os benefícios à medida que mais dados forem incorporados na solução para obter resultados melhores e mais rápidos.
Uma abordagem multicamadas à fraude que aproveite dados, aprendizagem automática e análises avançadas é crucial para as empresas que tentam manter-se à frente das tendências de fraude. O aprendizado de máquina moderniza a identificação e a prevenção de fraudes, permitindo que as empresas combatam novas e antigas formas de fraude à medida que ocorrem, ao mesmo tempo que proporcionam aos seus clientes uma experiência positiva e contínua.
FONTE: HELP NET SECURITY