年末购物节:AI技术助力企业，让消费者安心“买买买”
2023-12-20 18:12:48 责任编辑：yuan
不管是国内的双12，还是国外的黑色星期五购物节，当消费者沉浸于“买买买”的快乐中时，诈骗分子也高度活跃于购物、社交和短视频等平台，进行虚假购物或服务诈骗、刷单返利诈骗、冒充电商物流客服诈骗等等。而近几年生成式人工智能（AI）等技术的发展更是让网络诈骗手法变得越来越精妙，只要消费者稍不小心，就会成为被骗的“羔羊”。
诈骗活动到底有多猖獗？全球人工智能和数据分析领导者SAS委托3Gem调研公司对16个国家13,500名消费者进行的调查显示，70%的消费者曾至少遭遇过一次欺诈，40%的消费者曾经两次或多次成为欺诈受害者。
层出不穷的诈骗活动正在改变消费者对购物服务商的选择。86%的消费者表示，他们比过去对诈骗活动更为警惕。由于遭遇欺诈或者为了寻求更多安全保障，2/3的消费者考虑更换购物平台或支付服务商。此外，90%的消费者认为企业应采取更多反欺诈措施，以保护其用户免受骗子之害。
交易延迟和核查会使消费者不满？事实并非如此
在互联网电商平台刚刚崛起之时，网页的加载时间和购物的流畅程度一度成为平台吸引消费者的利器。此外，为了保护个人隐私，消费者也希望尽可能少地向平台提供个人信息。而今，随着消费者的反欺诈意识不断增强，消费者对购物体验的追求也逐渐从“更快速”向“更安全”转变，且愿意向企业提供更多个人数据：
· 3/4的消费者表示，他们赞成企业花费更多时间进行交易核查，以更好的防止欺诈。
· 80%的消费者愿意在支付和交易中使用生物识别技术，例如面部识别、手部几何分析、视网膜或语音识别等。
· 57%的消费者表示，比起输入固定的密码，他们更喜欢在交易时使用生物识别等唯一标识符进行身份验证。
· 70%的消费者表示，他们愿意与服务商分享更多个人数据（如位置、行为等），以加强反欺诈效果。
以基于AI的反欺诈技术实现“速度”与“安全”的平衡
值得注意的是，随着诈骗分子不断利用生成式AI和其他创新的深度伪造技术，他们能够更加轻易地“蒙骗”传统的欺诈检测软件，达成欺诈目的。在这样的趋势下，购物服务商也应加快采用紧跟AI、机器学习（ML）和高级分析等前沿技术的反欺诈数据分析平台，来达到反欺诈目的。
事实证明，采用基于AI和ML的数据分析平台可以帮助企业更早、更快地检测到欺诈行为，同时提高实施防御策略的及时性与准确度。不仅如此，AI和ML还可以帮助企业不断学习和防范快速演化的欺诈手段，比传统的极易试验并规避的反欺诈规则更为有效。这无疑有助于购物平台和金融服务商在快速服务和安全交易之间找到最佳平衡。
最近几年，尤其是在ChatGPT面世以来，SAS、微软、IBM、蚂蚁集团等前沿科技公司便积极升级其基于AI的反欺诈数据分析平台。其中，SAS公司不久前宣布将于未来三年投资10亿美元，为银行、政府、保险、医疗保健、零售、制造和能源等行业量身定制由AI赋能的云原生、大规模并行分析解决方案。
作为领先技术市场的开拓者，SAS今年再度被Chartis评为Risktech象限®反欺诈和反洗钱（FRAML）解决方案类别领导者。Chartis在评估了包括SAS在内的35家供应商的反欺诈和反洗钱解决方案后，授予SAS该殊荣，并表示：“SAS的欺诈管理和金融犯罪解决方案基于一个统一的、由AI和机器学习驱动的决策架构。他们可以部署特定的反欺诈和反洗钱解决方案，支持以模块化的方式进行能力增强，能够提高运营效率并优化风险管理。”
弥合企业的“韧性鸿沟”，给予消费者更强保护
深受欺诈之害的不仅是普通消费者，还有各种规模的公司，尤其是银行、保险、支付服务商等金融机构。相关专家在接受采访时谈到，企业通过基于AI的数据分析平台不仅可以增强反欺诈能力，还可以解决运营问题，评估外包有效性，监控管理风险等，从而提升企业韧性，给予消费者更优质的服务和更全面的保护。
谈到企业韧性，SAS另一项对全球2,414名高管开展的调查显示，在经历了持续三年的疫情影响和动荡的经济考验后，只有不到一半(47%)的高管认为其所在公司具备韧性。此外，约1/2的高管表示，他们还没有完全做好应对颠覆性挑战的准备，而且在应对数据安全、生产力和推动技术创新等方面存在困难。
该调查也同样表明，数据和分析在提升企业韧性方面起着关键作用。几乎所有高韧性企业的管理层(96%)都使用了内外部数据来进行分析，以便为决策提供洞察，而这正是应对市场变化和确保业务连续性的关键。高韧性企业领导层表示，他们比低韧性的同行更多地使用了数据工具(93% vs. 22%)。
SAS专门开发了一个韧性评估工具（https://blogs.sas.com/content/resiliency/），企业可免费使用这一在线评估工具，并根据报告中确定的五个核心“韧性原则”来评估自己的韧性系数。
生成式AI等新兴技术的发展固然给企业反欺诈带来了更多的挑战，然而，基于AI的数据分析平台可以帮助企业提高风险管理能力，增强运营韧性，从而更好地应对欺诈危胁，保护消费者的权益，并促进业务增长。我们相信，在数据分析和人工智能等科技的支持下，未来的商业世界将更为安全、高效和科学。
诈骗活动到底有多猖獗？全球人工智能和数据分析领导者SAS委托3Gem调研公司对16个国家13,500名消费者进行的调查显示，70%的消费者曾至少遭遇过一次欺诈，40%的消费者曾经两次或多次成为欺诈受害者。
层出不穷的诈骗活动正在改变消费者对购物服务商的选择。86%的消费者表示，他们比过去对诈骗活动更为警惕。由于遭遇欺诈或者为了寻求更多安全保障，2/3的消费者考虑更换购物平台或支付服务商。此外，90%的消费者认为企业应采取更多反欺诈措施，以保护其用户免受骗子之害。
交易延迟和核查会使消费者不满？事实并非如此
在互联网电商平台刚刚崛起之时，网页的加载时间和购物的流畅程度一度成为平台吸引消费者的利器。此外，为了保护个人隐私，消费者也希望尽可能少地向平台提供个人信息。而今，随着消费者的反欺诈意识不断增强，消费者对购物体验的追求也逐渐从“更快速”向“更安全”转变，且愿意向企业提供更多个人数据：
· 3/4的消费者表示，他们赞成企业花费更多时间进行交易核查，以更好的防止欺诈。
· 80%的消费者愿意在支付和交易中使用生物识别技术，例如面部识别、手部几何分析、视网膜或语音识别等。
· 57%的消费者表示，比起输入固定的密码，他们更喜欢在交易时使用生物识别等唯一标识符进行身份验证。
· 70%的消费者表示，他们愿意与服务商分享更多个人数据（如位置、行为等），以加强反欺诈效果。
以基于AI的反欺诈技术实现“速度”与“安全”的平衡
值得注意的是，随着诈骗分子不断利用生成式AI和其他创新的深度伪造技术，他们能够更加轻易地“蒙骗”传统的欺诈检测软件，达成欺诈目的。在这样的趋势下，购物服务商也应加快采用紧跟AI、机器学习（ML）和高级分析等前沿技术的反欺诈数据分析平台，来达到反欺诈目的。
事实证明，采用基于AI和ML的数据分析平台可以帮助企业更早、更快地检测到欺诈行为，同时提高实施防御策略的及时性与准确度。不仅如此，AI和ML还可以帮助企业不断学习和防范快速演化的欺诈手段，比传统的极易试验并规避的反欺诈规则更为有效。这无疑有助于购物平台和金融服务商在快速服务和安全交易之间找到最佳平衡。
最近几年，尤其是在ChatGPT面世以来，SAS、微软、IBM、蚂蚁集团等前沿科技公司便积极升级其基于AI的反欺诈数据分析平台。其中，SAS公司不久前宣布将于未来三年投资10亿美元，为银行、政府、保险、医疗保健、零售、制造和能源等行业量身定制由AI赋能的云原生、大规模并行分析解决方案。
作为领先技术市场的开拓者，SAS今年再度被Chartis评为Risktech象限®反欺诈和反洗钱（FRAML）解决方案类别领导者。Chartis在评估了包括SAS在内的35家供应商的反欺诈和反洗钱解决方案后，授予SAS该殊荣，并表示：“SAS的欺诈管理和金融犯罪解决方案基于一个统一的、由AI和机器学习驱动的决策架构。他们可以部署特定的反欺诈和反洗钱解决方案，支持以模块化的方式进行能力增强，能够提高运营效率并优化风险管理。”
弥合企业的“韧性鸿沟”，给予消费者更强保护
深受欺诈之害的不仅是普通消费者，还有各种规模的公司，尤其是银行、保险、支付服务商等金融机构。相关专家在接受采访时谈到，企业通过基于AI的数据分析平台不仅可以增强反欺诈能力，还可以解决运营问题，评估外包有效性，监控管理风险等，从而提升企业韧性，给予消费者更优质的服务和更全面的保护。
谈到企业韧性，SAS另一项对全球2,414名高管开展的调查显示，在经历了持续三年的疫情影响和动荡的经济考验后，只有不到一半(47%)的高管认为其所在公司具备韧性。此外，约1/2的高管表示，他们还没有完全做好应对颠覆性挑战的准备，而且在应对数据安全、生产力和推动技术创新等方面存在困难。
该调查也同样表明，数据和分析在提升企业韧性方面起着关键作用。几乎所有高韧性企业的管理层(96%)都使用了内外部数据来进行分析，以便为决策提供洞察，而这正是应对市场变化和确保业务连续性的关键。高韧性企业领导层表示，他们比低韧性的同行更多地使用了数据工具(93% vs. 22%)。
SAS专门开发了一个韧性评估工具（https://blogs.sas.com/content/resiliency/），企业可免费使用这一在线评估工具，并根据报告中确定的五个核心“韧性原则”来评估自己的韧性系数。
生成式AI等新兴技术的发展固然给企业反欺诈带来了更多的挑战，然而，基于AI的数据分析平台可以帮助企业提高风险管理能力，增强运营韧性，从而更好地应对欺诈危胁，保护消费者的权益，并促进业务增长。我们相信，在数据分析和人工智能等科技的支持下，未来的商业世界将更为安全、高效和科学。