ブラジルでは, eコマースはすでに市民の日常の一部となっている, 買い物をするお気に入りの方法の一つである. 基準を持つために, 最近のBigDataCorpの調査データによると、オンライン購入専用のサイト数は2014年以降45%以上増加しました, 合計2000万ページ. さらに, ブラジル電子商取引協会（ABComm）の調査によると、今年の第1四半期だけでこのセグメントの総売上は4,400万レアルを超えた
しかし, 成功しているすべての業界のように, 注意が必要です. それは犯罪者がその人気を利用して企業と消費者の両方を騙そうとするからです, それによって, 簡単にお金を稼ぐ. ジュニパーリサーチのデータによると, 2027年まで, オンライン決済における詐欺による損失は、世界的に3430億ドルに達する可能性がある. ブラジルに関しては, ClearSaleの調査によると, 昨年, 詐欺の試みの価値はR$ 3に達しました,50億
消費者も詐欺によって被害を受けることがあるが, 一般的に、小売業者が損をすることが多い, ほとんどの場合、彼が商品を持っていない上に、彼のプラットフォームで被害を受けた顧客にキャッシュバックを行う必要があるからです. このように, 情報のレベルで, 以下は、eコマースで最も一般的な4つの詐欺と企業がどのように防ぐことができるかです
自動車詐欺
この詐欺の形態では, 犯罪者は通常、eコマースプラットフォームを通じて購入を行います. しかし, 製品の到着後, 彼は苦情を申し立て、商品が配達されていないと主張しています. そう, 商品を手元に持っていても、販売者から返金を受け取る, オンラインストアに二重の損失を与える
個人情報の盗難
盗まれた情報を使用して、クレジットカード番号やCPF, 詐欺師たちはオンラインストアでさまざまな買い物をします, 多くの場合、貧しい被害者の銀行の限度額を超えてしまう. クーデターが発覚したとき, 問題は小売業者のものになる, 商品が手に入らなくなるだけでなく, まだ無断で使用された情報を持つ消費者に補償する必要があります
迎撃攻撃
盗まれたカードを使っていることも, 犯罪者はeコマースで購入し、被害者の住所を登録します. しかし, 注文が完了したら, 悪党たちは電子商取引プラットフォームに連絡し、「場所を間違えた」と主張する, 別の場所への配達をお願いしています.
カードテスト
盗まれたカードを持っている, 犯罪者は、eコマースの不正防止システムが自分たちを検出するかどうかを確認するために、小さな購入を始める. 見落とされる場合, ますます大きな買収を行うようになります, 被害者に財政的な穴を残す
これらの種類の詐欺を避けるために, ある技術が非常に効果的であることが示されています：人工知能. 認定詐欺調査官協会（ACFE）のデータによると, 世界的に, 詐欺対策の分野で働く専門家の18%がすでに仕事にAIと機械学習を利用している. さらに, Nvidiaの研究によると、金融業界の専門家の78%が詐欺に関する課題に対処するためにAIを利用していることが示されました
これは、データ分析と組み合わせたAIを使用するために起こります, 詐欺行為を行う傾向のある個人を特定することは可能です, その人のすべてのバーチャルな足跡を完全に分析する技術があるので, オンラインでの行動を含む. このように, あなたの意図や態度を仮想環境で真に把握することは可能です.
さらに, 機械学習を使って, 機械の自動学習とは何ですか, eコマースのプレイヤーシステムは、最も一般的な詐欺のパターンを認識していきます. それによって, 自動的に, 技術は、特定の仕様を検出できるこのソリューションだけが持つ能力によって、正当な取引と詐欺的な取引を区別します, 詐欺師たちはますます情報を持ち、創造的になっているため, 従来の方法に免疫を持つ
