预防诈骗

报价上涨的总法律顾问,旨在确保购物者免受骗子的侵害

在线工具可以节省客户购买商品和服务的时间。不幸的是,这些工具还为寻求获取这些客户资金的欺诈者节省了时间。购物者可能很快成为电子商务市场欺诈的受害者,这导致不良行为者在过去两年中在美国赚了全部4.5亿美元。因此,市场(以及金融服务公司,杂货店零售商和其他企业)必须加强保护,以抵御在线攻击浪潮。

这个月的 数字欺诈追踪器™ 探索人工智能(AI)和机器学习等技术如何帮助公司更好地捍卫客户。

围绕数字欺诈世界

最近的一项研究表明,小银行经常因贷款欺诈而损失其总收入的5.8%,是大银行遭受的损失的两倍。但是,金融机构(FI)并非没有资源,而是可以使用高级学习技术来更好地分析客户数据的模式,以指示损失的可能性。

中小型企业(SMB)在接受数字支付时也经常遇到麻烦。这些企业以及许多美国政府机构都报告说,它们受到eSkimming攻击,其中将恶意代码插入平台以窃取客户的付款详细信息。 FBI最近发布了一份综述,解释了这些攻击,并提供了有关如何防御攻击的建议。

欧洲中央银行也报告了重大的欺诈挑战,每年给非法行为者造成20亿美元的损失。卡不存在(CNP)欺诈是一个特别大的威胁,欺诈日益困扰着电子商务和跨境贸易。欧洲支付解决方案提供商Nets和专业服务提供商KPMG最近联手,利用后者的AI驱动的反框架ud引擎可快速分析交易并尽早终止欺诈尝试。

在Tracker中找到有关这些以及其他最新标题的更多信息。

解决千禧一代7100万美元的电子商务欺诈问题

随着购物日益数字化,在线市场需要确保用户安全。即使是精通技术的千禧一代也成为骗局的受害者,在过去两年中,这一代人因电子商务欺诈而损失了7,100万美元。但是,据总法律顾问内森·加内特(Nathan Garnett)称,可以将欺诈水平降至最低的市场是可以生存的市场。 报价上涨,一个人对人(P2P)销售的市场。

在本月的专题故事中,加内特(Garnett)解释了如何使用机器学习工具来检测欺诈的早期迹象,以及为客户提供验证选项和安全提示,以保护自己和他们的资金安全。阅读跟踪器中的完整故事。

深潜:越来越多的僵尸对峙 反对日益复杂的防御

恶意行为者继续开发更高级的恶意bot形式,迫使公司采取相应的防御措施。当今的第五代机器人利用AI和机器学习来进行高级攻击,而防护措施则使用两层检测引擎,应用程序接口(API)等来阻止它们。

本月的Deep Dive详细介绍了最新的恶意机器人威胁,以及为阻止这些威胁所做的努力。

关于追踪器

数字欺诈追踪器™,与 数据访问者,是每月的资源,用于更新数字欺诈世界的趋势和变化。

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新品数据: 零售银行服务’范式转换研究– JANUARY 2021 

关于: Y于2021年1月发布了零售银行服务的范式转变报告,研究了消费者在访问有关各种产品和服务的信息时如何选择与金融中介互动,特别是自大流行以来。

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