การเติบโตอย่างไม่หยุดยั้งของอีคอมเมิร์ซและผลกระทบที่ตามมาดูเหมือนจะเพิ่มความเสี่ยงต่อการฉ้อโกงออนไลน์ ยิ่งไปกว่านั้น การโจมตียังขยายวงกว้างขึ้นเรื่อยๆ เนื่องจากเทคโนโลยีที่แฮกเกอร์นำมาใช้นั้นมีประสิทธิภาพและน่าเชื่อถือมากขึ้นทุกวัน ความผิดปกติที่เพิ่มขึ้นที่เกี่ยวข้องกับการฉ้อโกงการชำระเงินออนไลน์นั้นร้ายแรงอย่างยิ่ง และจำเป็นต้องมีกลยุทธ์ที่ยอดเยี่ยมสำหรับบริษัท ธนาคาร และแม้แต่บุคคลทั่วไป ณ จุดนี้ เทคโนโลยีจึงเข้ามาช่วยเหลือเราในรูปแบบของการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning)
การวิเคราะห์ภัยคุกคาม
ภัยคุกคามต่างๆ เช่น การยึดบัญชี การละเมิดข้อมูล และการโจรกรรมข้อมูลส่วนบุคคล กำลังกลายเป็นเรื่องธรรมดาในโลกดิจิทัล นอกจากผลกระทบทางการเงินแล้ว บุคคลทั่วไปยังต้องเผชิญกับปัญหาต่างๆ เช่น ประเด็นทางกฎหมาย ค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องที่สูงขึ้น และปัญหาอื่นๆ อีกมากมาย การฉ้อโกงการชำระเงินออนไลน์กำลังสร้างภาระให้กับผู้ใช้อย่างมาก ดังนั้น ผลสำรวจล่าสุดจึงแสดงให้เห็นว่าจำนวนครัวเรือนที่ซื้อสินค้าออนไลน์ลดลงเนื่องจากการทุจริตการชำระเงิน
เหตุใดการตรวจสอบด้วยตนเองจึงมักจะล้มเหลว?
อีเมลฟิชชิ่งและมัลแวร์สามารถเจาะเข้าไปในข้อมูลส่วนบุคคลและข้อมูลความปลอดภัยที่เป็นความลับของลูกค้าได้อย่างง่ายดาย เมื่อได้ข้อมูลมาแล้ว ระบบจะถือว่าการเข้าสู่ระบบทุกครั้งถูกต้องตามกฎหมาย การตรวจสอบโดยมนุษย์จึงไม่มีประสิทธิภาพเพียงพอที่จะตรวจสอบธุรกรรมออนไลน์ ปัจจุบันธุรกรรมอีคอมเมิร์ซ 26 เปอร์เซ็นต์ได้รับการตรวจสอบด้วยตนเอง ซึ่งยืนยันว่าผู้ฉ้อโกงยังคงสามารถก่อกวนธุรกรรมออนไลน์ได้ อย่างไรก็ตาม ด้วยการนำ Machine Learning มาใช้ในพื้นที่การชำระเงินออนไลน์ อีกไม่นานเราจะสามารถเอาชนะผู้ฉ้อโกงการชำระเงินและทำให้การฉ้อโกงออนไลน์กลายเป็นอดีตได้
การนำเทคนิคการติดตามตัวตนไปใช้
ชุดข้อมูลบัตรเครดิตและบัตรเดบิตนั้นมีลักษณะที่เข้าถึงได้ยากและเป็นความลับอย่างยิ่ง สถาบันการเงินส่วนใหญ่นิยมตรวจสอบตัวตนของผู้ซื้อเพื่อยืนยันความถูกต้องของธุรกรรม ด้วยการใช้ Machine Learning และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ขั้นสูง พฤติกรรมของลูกค้าจะถูกติดตามอย่างละเอียด การติดตามตัวตนดิจิทัลเป็นข้อกำหนดเบื้องต้นทางออนไลน์ที่ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถติดตามการชำระเงินได้ ซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยงจากการฉ้อโกงออนไลน์ให้เหลือน้อยที่สุด กิจกรรมออนไลน์ที่น่าสงสัยใดๆ ก็สามารถระบุและแจ้งเตือนได้ทันที ระบบติดตามตัวตนส่วนใหญ่มีความสามารถในการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ จึงช่วยปรับปรุงและปรับแต่งข้อมูลที่มีอยู่ให้มีความถูกต้องแม่นยำอย่างไม่มีใครเทียบได้
การปรับใช้การวิเคราะห์ขั้นสูง
เป็นข้อเท็จจริงที่พิสูจน์แล้วว่าผู้ค้าปลีกใช้รายได้ถึง 7 เปอร์เซ็นต์ไปกับการระบุและต่อสู้กับการฉ้อโกงออนไลน์ การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนสำคัญของกรอบการป้องกันนี้ ในที่สุดก็สรุปได้เป็นเทคนิคการวิเคราะห์สามประการสำหรับการต่อสู้กับการฉ้อโกงการชำระเงินออนไลน์
1. การวิเคราะห์เชิงพรรณนา
ซึ่งรวมถึงแง่มุมของการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน ซึ่งการวิเคราะห์เชิงพรรณนามีบทบาทสำคัญในการตรวจจับพฤติกรรมการทำธุรกรรมที่ผิดปกติ แนวทางการเรียนรู้ของเครื่องนี้พิจารณาพฤติกรรมของลูกค้าโดยเฉลี่ย และผสมผสานหลักการของกฎความสัมพันธ์ การจัดกลุ่ม และการวิเคราะห์กลุ่มเพื่อน
2. การวิเคราะห์เชิงทำนาย
หลักการเรียนรู้ของเครื่องเมื่อนำมารวมกับการเรียนรู้แบบมีผู้สอน (supervised learning) ถือเป็นเสาหลักของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ วิธีนี้ช่วยในการตรวจจับภัยคุกคามแบบเรียลไทม์ แต่ไม่สามารถระบุกิจกรรมฉ้อโกงที่สรุปผลได้ อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นวิธีที่ดีเยี่ยมในการป้องกันอันตรายจากการฉ้อโกงออนไลน์ โดยการนำการถดถอยเชิงเส้นและข้อมูลเชิงลึกด้านลอจิสติกส์มาใช้ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ยังใช้ประโยชน์จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เครือข่ายประสาทเทียม และแบบจำลองการตรวจจับภัยคุกคามที่ซับซ้อน
3. การวิเคราะห์โซเชียล
หนึ่งในเครื่องมือตรวจจับการฉ้อโกงที่ดีที่สุดคือ Social Network Analytics (SNA) ซึ่งใช้เครื่องมือวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพและเทคนิคการตรวจจับชุมชน การวิเคราะห์ทางสังคมยังช่วยให้บุคคลได้รับข้อมูลเชิงลึกที่เฉพาะเจาะจงเกี่ยวกับการดำเนินการทางการเงินและการเชื่อมโยงที่มีอยู่ระหว่างกรณีที่เกี่ยวข้อง
เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องจะดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากชุดข้อมูล ช่วยสร้างแบบจำลองเฉพาะ และจัดเตรียมชุดฝึกอบรมสำหรับการคาดการณ์และป้องกันการทุจริตการชำระเงินออนไลน์ ปัจจุบัน ในฐานะธุรกิจ เราใกล้จะปรับใช้พื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อรับมือกับการทุจริตการชำระเงินแล้ว อย่างไรก็ตาม เรายังจำเป็นต้องเพิ่มความเร็วและความแม่นยำในการตัดสินใจของเรา
วิวัฒนาการของโซลูชั่นการชำระเงินที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น
กลยุทธ์การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) สะท้อนได้ดีที่สุดจากโซลูชันการชำระเงินดิจิทัลที่เป็นนวัตกรรม 73% ของธุรกิจการเงินกำลังใช้อัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อเสริมความแข็งแกร่งให้กับขอบเขตธุรกิจ นอกจากนี้ IoT ยังได้พัฒนาเป็นเทคโนโลยีที่ก้าวล้ำ ซึ่งช่วยให้ผู้บริโภคสามารถเริ่มต้นธุรกรรมผ่านผู้ช่วยดิจิทัลที่ปลอดภัย ผลสำรวจของเพจเผยให้เห็นว่า 24% ของผู้ตอบแบบสอบถามเชื่อว่าในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ลูกค้าจะเริ่มทำธุรกรรมออนไลน์ส่วนใหญ่ผ่านเครื่องใช้ไฟฟ้าอัจฉริยะ ดังนั้น เราจึงสามารถยืนยันได้อย่างมั่นใจว่าการเรียนรู้ของเครื่องคืออนาคตของการชำระเงินออนไลน์ การเรียนรู้ของเครื่องมีพลังในการเอาชนะการฉ้อโกงการชำระเงินออนไลน์ และเปลี่ยนระบบนิเวศการชำระเงินออนไลน์ทั้งหมดให้เป็นพื้นที่ที่ปลอดภัยและชาญฉลาดยิ่งขึ้น
ในฐานะพันธมิตรด้านความปลอดภัยไอทีสำหรับธุรกิจของคุณ Seqrite มอบความปลอดภัยที่ครอบคลุมจากภัยคุกคามทางไซเบอร์ขั้นสูง หากต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติม
