Как API Verify от Telesign использует AI и ML для роста?

Омниканальные продажи стали неотъемлемой частью любой организации, надеющейся на масштабное развитие, что подчеркивает важность защиты личности клиентов и борьбы с мошенничеством. Защита личных данных и омниканальных доходов - это растущая и сложная задача для любой онлайн-торговли и интернет-магазинов.

Злоумышленники используют генеративный искусственный интеллект для того, чтобы вывести себя на новый уровень и обманывать интернет-магазины и их клиентов в больших масштабах.

Основным фактором, побуждающим противников активизировать свои атаки, является быстрый рост продаж в омниканальной и онлайн-торговли. В 2023 году объем онлай продаж достиг 5,8 триллиона долларов США, и, по прогнозам, будет расти на 39 %, превысив 8 триллионов долларов США к 2027 году. Омниканальные продажи - одна из самых быстрорастущих областей розничной онлайн-торговли, ускоряемая персонализацией покупок на основе искусственного интеллекта.

Ожидается, что в период с 2023 по 2028 год потери магазинов от мошенничества при онлайн-платежах превысят 362 миллиарда долларов США. Ожидается, что в период с 2023 по 2028 год глобальные потери от мошенничества в онлайн-торговли между предприятиями и потребителями (B2C) будут расти более чем на 40 % среднегодовых темпов роста (CAGR).

Омниканальные каналы находятся в осаде

Чем успешнее атака мошенников, тем больший ущерб она наносит бренду. Мошенничество в онлайн-безнесе разрушает бренды и доверие к ним, уводя покупателей к конкурентам. ИТ-директора и директора по связям с общественностью должны обеспечить правильное обнаружение онлайн мошенничества и реагирование на него. По данным Telesign, 94 % клиентов считают, что компании несут ответственность за защиту их цифровой конфиденциальности.

Компания Sift обнаружила, что киберпреступники и мошенники полагаются на искусственный интеллект и передовые методы автоматизации, которые облегчают доступ, что приводит к появлению новых видов мошенничества. Одним из наиболее заметных и высоко подписываемых является FraudGPT. Мошеннические схемы становятся настолько распространенными, что 24% опрошенных сообщили, что видели в Интернете предложения поучаствовать в схемах захвата счетов. Sift также выяснил, что 73% потребителей считают, что бренд несет ответственность за атаки и отвечает за защиту учетных данных.

Индекс доверия Telesign показал, что 44% пострадавших от утечки данных советуют друзьям и близким не связываться с брендом, подвергшимся утечке, а 43% отказываются от сотрудничества с ним. Что еще больше усугубляет ситуацию для брендов, пострадавших от утечки данных, - 30% клиентов делятся информацией об инциденте в социальных сетях, что еще больше усиливает эффект от произошедшего.

Борьба с онлайн-мошенничеством с помощью более интеллектуальных API

Торговые операции злоумышленников постепенно становятся все более эффективными благодаря сочетанию искусственного интеллекта, вредоносного ПО и наборов для мошенничества, включая FraudGPT, которые доступны в dark web. Усиление интерфейсов прикладного программирования (API) с помощью комбинации AI и машинного обучения (ML) позволяет сократить масштабы мошенничества за счет защиты идентификационных данных и транзакций, передаваемых по нескольким каналам проверки.

Подход на основе AI и ML к добавлению контекстного интеллекта в API, а также консолидация омниканального проверочного трафика в едином API упрощает транзакции и снижает риски мошенничества. Компания Telesign уже давно заметила потребность в API с поддержкой искусственного интеллекта, которые могли бы объединить каналы верификации, и начала работать над этой идеей вместе со своими клиентами. В течение нескольких месяцев то, что начиналось как концепция, разработанная по инициативе заказчика, превратилось в Verify API.

В недавнем интервью VentureBeat генеральный директор Telesign Кристоф Ван де Вейер рассказал о том, как компания использует AI и ML для создания Intelligence API. "Машинное обучение позволяет постоянно изучать поведение мошенников. Оно может изучать типичное поведение пользователей для создания базовых показателей и построения моделей риска. В Telesign наш API Intelligence, который можно использовать в паре с API Verify, использует AI для анализа телефонных номеров, адресов электронной почты, IP-адресов и многого другого".

На вопрос о том, как Telesign использует свой опыт в использовании телефонных номеров для проверки личности в сочетании с AI/ML, Ван де Вейер ответил: "Это помогает выявлять "красные флажки" на основе активности и моделей телефонных номеров. Он ищет аномальное поведение, анализируя скорость и продолжительность звонков, в том числе просматривая шаблоны звонков и их использование, чтобы помочь отметить рискованные номера. Этот процесс лежит в основе рекомендаций по рискам и баллов, которые выдает Intelligence API, и которые могут быть использованы клиентом для лучшего понимания того, когда следует усилить процессы аутентификации".

Почему API Telesign Verify определяет будущее омниканальной верификации

Брендон О'Донован, вице-президент по GTM-стратегии компании Telesign, в недавнем интервью VentureBeat рассказал о том, как Verify API использует опыт Telesign в области машинного обучения. "Verify API работает с нашими продуктами машинного обучения AI, и мы постоянно работаем над поиском новых готовых способов, которые позволят вам включить его и рекомендовать, хотите ли вы проверить риск этого телефонного номера перед отправкой OTP (одноразового пароля)".

API Verify от Telesign примечателен тем, что это первый омниканальный API, в который встроена широкая база алгоритмов искусственного интеллекта/ ML, позволяющих снизить риск мошенничества, повысить безопасность идентификации и сократить расходы на верификацию.

Вот ключевые области, которые определяют, как Verify API определяет будущее омниканальной проверки и онлайн-торговли:

• Интеграция с семью ведущими каналами проверки пользователей и выбор оптимального канала на основе стоимости, опыта и надежности в зависимости от страны или региона:SMS, Silent Verification, Push, Email, WhatsApp, Viber и RCS (Rich Communication Services) в единый API. Благодаря единой интеграции API Verify от Telesign позволяет компаниям легко масштабировать новые каналы аутентификации с минимальными затратами ресурсов на разработку.
• Поддержка алгоритмов AL и ML во всех API обеспечивает реагирование в режиме реального времени на любые омниканальные транзакции и проверку личности:ИИ и машинное обучение - неотъемлемые компоненты нового API Verify от Telesign, поскольку они расширяют возможности платформы по борьбе с мошенничеством и обеспечивают безопасную проверку личности.
• Оценка рисков и выявление мошенничества, предусмотренные в новой библиотеке API:API Verify от Telesign работает в сочетании с продуктами искусственного интеллекта с машинным обучением, такими как Intelligence, для получения оценки репутации телефонного номера. Эта оценка формируется на основе алгоритмов машинного обучения, которые анализируют глобальные схемы трафика, атрибуты телефонных данных и всестороннюю информацию о телефонном номере. Оценивая эти факторы, система может рекомендовать риск мошенничества и выявлять необычные шаблоны, которые могут указывать на мошенническую деятельность.
• Обнаружение аномалий на основе атрибутов устройства : ИИ в Verify API может обнаруживать аномалии на основе атрибутов устройства. Например, предположим, что номер телефона был недавно перенесен на новое устройство или сменена sim-карта. В этом случае система может отметить это как высокий риск и предпринять соответствующие действия, например, не отправлять OTP или потребовать дополнительных шагов верификации.
• Определение уровня взаимодействия и каналов связи: компании используют ИИ для определения необходимого уровня взаимодействия для конкретной транзакции на основе оценки риска. Это означает, что для транзакций с высоким уровнем риска организация может ввести дополнительные шаги по проверке. И наоборот, для взаимодействия с меньшим риском процесс может быть упрощен для улучшения пользовательского опыта.
• Интеграция с существующими моделями мошенничества : API Telesign может интегрироваться с внутренними моделями мошенничества компании, используя искусственный интеллект для улучшения защиты от синтетического мошенничества с идентификацией личности, атак IRSF, злоупотреблений при продвижении и т. д. Такая интеграция позволяет обеспечить более комплексную защиту от различных видов мошенничества.

Концепция Verify API заключается в обеспечении экономически эффективной и безопасной многоканальной передачи сообщений в масштабе.

В ходе интервью с VentureBeat де Вейер подчеркивал двойственную природу использования AI/ML в качестве основной части архитектуры Verify API. Снижение риска мошенничества и защита личности - это одно, а снижение стоимости каждого сообщения - другое.

Де Вейер сказал в интервью VentureBeat на прошлой неделе, что "обмен SMS-сообщениями повсеместно распространен и не требует больших затрат, но компании, которые тратят их много, могут столкнуться с растущей и часто непредсказуемой стоимостью каждого сообщения в зависимости от страны (или стран), в которой они находятся. С помощью Verify API клиенты могут выбирать основной и резервный каналы по направлениям, что помогает контролировать расходы, улучшать качество обслуживания клиентов и доставлять сообщения по предпочтительному каналу в данной стране или регионе".

Отвечая на вопрос о том, как эти инновации предоставляются клиентам через Verify API, Ван де Вейер сказал: "Клиенты могут использовать Verify API для настройки проверки и аутентификации по нескольким каналам, таким как WhatsApp, Push или электронная почта, для достижения более стабильной структуры затрат и более безопасного опыта. SMS по-прежнему является распространенным запасным вариантом, если и когда предпочтительный канал не работает. Общая цель - более надежная структура затрат, лучший опыт работы с клиентами и меньшее количество мошенничества, независимо от географического местоположения клиента".