Aug. 2023 | Fraud |

Naarmate de digitale wereld zich meer uitbreidt naar ieder aspect van ons leven, neemt ook de dreiging van cybercrime toe. De sterke stijging van cybercriminaliteit is nauw verbonden met fraude en dwingt online verkopers en dienstverleners tot het opnieuw evalueren van hun fraude-oplossingen.

Moderne fraudedreigingen zijn erg ingewikkeld, en het continu veranderende cyberlandschap maakt het lastig om de op regels gebaseerde systemen aan te passen. Ook is er een kans dat een deel van de klanten onterecht als fraudeur wordt geïdentificeerd.

Bedrijven moeten de juiste balans vinden tussen het detecteren van fraude en het aanbieden van een eenvoudig checkout- of onboardingproces aan klanten. De meest doeltreffende manier om preventiestrategieën te moderniseren, ligt – hoe kan het ook anders – bij Artificial Intelligence (AI), maar dan wel in combinatie met de kracht van machine learning (ML).

Voordelen van fraudebestrijding met Artificiële Intelligentie en Machine Learning

Een combinatie van AI en ML helpt bedrijven bij het nauwkeurig identificeren van fraude en tegelijkertijd het aantal false positives verminderen, zonder dat dit nadelige gevolgen heeft voor de klantervaring. De beste fraudeoplossingen combineren ML met eenduidige regels en apparaat identificatie voor hoge nauwkeurigheid en betrouwbaarheid.

Daarnaast presteert een ML-model beter wanneer er meer data wordt toegevoegd. Hoe groter de dataset voor modelontwikkeling, hoe nauwkeuriger het model. Ook biedt ML de optie om correlaties en patronen op te sporen in data die niet direct duidelijk zijn voor een menselijke fraudespecialist. Het vermogen om trends en onderliggende verbanden te identificeren, is een van de belangrijkste redenen waarom AI beter presteert dan iedere andere soort fraudepreventie-oplossing.

AI-fraudepreventiesoftware heeft ook een aantal voordelen, zoals:

  • Grotere nauwkeurigheid bij het identificeren van zowel fraudeurs als betrouwbare klanten.
  • Betere klantervaring en snellere detectie van bedreigingen, omdat de AI-systemen in realtime werken en transacties vrijwel onmiddellijk classificeren.
  • Kostenvermindering, omdat er één fraudeplatform wordt gebruikt en er minder doorverwijzingen zijn.
  • Schaalbaarheid: groei op lange termijn en piekperiodes zijn makkelijker te beheren, omdat er geen extra medewerkers nodig zijn.
  • Snel inspelen op trends door de flexibiliteit van het ML-model.
  • Minder chargebacks, omdat de software zelfs de meest subtiele signalen van chargeback-fraude detecteert, zelfs voordat deze plaatsvindt.
  • Geen uitvaltijd, omdat AI continu de verkoop monitort en analyseert in tegenstelling tot menselijke fraude-agenten.

Uiteraard hebben bedrijven ook te maken met uitdagingen op het gebied van fraudebestrijding. Denk bijvoorbeeld aan oplopende kosten door het gebruik van meerdere soorten fraudepreventiesoftware; toename van het aantal doorverwijzingen waardoor vertragingen en kosten stijgen; onvoldoende mankracht om modellen, regels en scores snel aan te passen aan nieuwe vormen van fraude; het onvermogen om fraudepreventie en omzetgroei op elkaar af te stemmen; of een gebrek aan fysieke biometrische identiteitsverificaties.

Dit weerhoudt bedrijven bij het succesvol beheren van de kosten en risico’s op het gebied van fraude. En alleen door deze uitdagingen rondom het beheer van fraudepreventie te begrijpen, kun je de oplossing voor fraudepreventie in ML vinden.

Wil je graag de fraudepreventie in je organisatie verbeteren? Met Aidrian, onze krachtige AI-fraudepreventieoplossing, kan je online fraude bestrijden en inkomsten verhogen.