Bảo vệ thanh toán khỏi các vụ chiếm đoạt tài khoản bằng AI

Bởi Daniel Stanbridge, Giám đốc Rủi ro và Tuân thủ tại Kurv.

Lớp trí tuệ cho các chuyên gia fintech biết suy nghĩ độc lập.

Thông tin nguồn chính. Phân tích gốc. Các bài viết đóng góp từ những người định hình ngành công nghiệp.

Được tin cậy bởi các chuyên gia tại JP Morgan, Coinbase, BlackRock, Klarna và nhiều hơn nữa.

Tham gia Vòng tròn Rõ ràng Hàng tuần của FinTech →

Trí tuệ nhân tạo đang biến đổi thanh toán, làm cho quá trình onboarding nhanh hơn, phát hiện gian lận thông minh hơn và trải nghiệm khách hàng mượt mà hơn. Nhưng còn một mặt khác của câu chuyện đó: các kẻ gian lận đang sử dụng cùng các công cụ đó.

Đối với các doanh nghiệp nhỏ và vừa, sự chuyển đổi này là rất lớn. Các công cụ AI ngày càng dễ tiếp cận và rẻ hơn, do đó rào cản để phạm tội gian lận đang giảm xuống. Những cuộc tấn công này trước đây đòi hỏi thời gian và kỹ năng, nhưng bây giờ có thể thực hiện trong vài phút. Các tập đoàn lớn có thể chịu đựng tác động, nhưng các thương nhân nhỏ hơn hoạt động với biên lợi nhuận mỏng, vì vậy ngay cả một số giao dịch gian lận cũng có thể gây ra áp lực nghiêm trọng.

Có hai lĩnh vực đặc biệt mà sự chuyển đổi này đang tác động mạnh mẽ: chiếm đoạt tài khoản qua gian lận danh tính tổng hợp và “gian lận thân thiện” gọi là.

Sự Gia tăng của Gian lận Danh tính Tổng hợp

Trong một chuyển đổi mới, kẻ gian lận giờ đây có thể lấy dữ liệu công khai về các doanh nghiệp hợp pháp, như tên, địa chỉ và thông tin chủ sở hữu, và sử dụng các công cụ AI để tạo ra các nhân vật giả mạo thuyết phục. Bằng cách tạo ra các giấy tờ tùy thân giả mạo phù hợp với dữ liệu bị đánh cắp, họ có thể mở tài khoản, thực hiện giao dịch và biến mất.

Thiệt hại này rơi vào chủ doanh nghiệp hợp pháp. Danh tính của họ đã bị lạm dụng, hồ sơ tín dụng có thể bị ảnh hưởng, và trong một số trường hợp, họ có thể bị truy đuổi vì những thiệt hại mà họ không thực sự gây ra.

Gian lận này ảnh hưởng không cân xứng đến các doanh nghiệp nhỏ hơn, như cửa hàng tiện lợi hoặc cửa hàng sửa chữa ô tô. Điều này đặc biệt đúng trong các ngành công nghiệp rủi ro thấp, vì họ thường có thông tin công khai dễ tiếp cận. Không giống như một doanh nghiệp toàn cầu, một thương nhân nhỏ, địa phương dễ bị bắt chước hơn và khó xác minh chỉ trong một cái nhìn.

Xác minh danh tính phải vượt ra ngoài một kiểm tra duy nhất. AI có thể tạo ra một điểm dữ liệu thuyết phục, nhưng gặp khó khăn khi đối mặt với nhiều kiểm soát lớp.

Gian lận Thân thiện đang Tăng về Áp lực Kinh tế

Cùng lúc đó, “gian lận thân thiện” ngày càng phổ biến hơn. Đây là khi khách hàng hợp pháp giả vờ rằng họ chưa nhận được hàng hóa hoặc không phê duyệt giao dịch, mặc dù họ đã làm. Trong thực tế, điều này thường dẫn đến việc hoàn tiền, nơi khách hàng tranh chấp khoản thanh toán với ngân hàng của họ, và số tiền bị rút lại từ thương nhân trong khi yêu cầu được điều tra.

Áp lực kinh tế đóng vai trò. Khi người tiêu dùng cảm thấy căng thẳng tài chính, các tranh chấp gian lận thân thiện có xu hướng tăng lên. Và khi ai đó thành công nhận khoản hoàn tiền cho một yêu cầu không giao hàng, rào cản để lặp lại hành vi đó giảm đi.

Đối với một thị trường trực tuyến lớn, gian lận thân thiện có thể là một chi phí chấp nhận được trong kinh doanh. Đối với một doanh nghiệp thương mại điện tử nhỏ, vận chuyển một số đơn hàng giá trị cao mỗi tuần, một vài tranh chấp có thể là sự khác biệt giữa lợi nhuận và lỗ trong tháng.

Các thương nhân thường cảm thấy bất lực ở đây. Họ không thể luôn dự đoán ai sẽ nộp đơn tranh chấp. Nhưng họ có thể kiểm soát mức độ chuẩn bị để phản ứng.

Tại sao Các Kiểm soát Lớp lại Quan trọng Hơn Bao Giờ Hết

Không có giải pháp duy nhất trong phòng chống gian lận. Phòng thủ hiệu quả nhất là nhiều lớp.

Các kiểm soát lớp kết hợp nhiều kỹ thuật xác minh và giám sát để không một thất bại nào dẫn đến mất mát. Các kiểm soát đa lớp này có thể bao gồm kiểm tra danh tính xác thực giấy tờ tùy thân của chính phủ và đối chiếu với ảnh, cùng với kiểm tra trang web để phát hiện sự không nhất quán giữa lịch sử giao dịch và tuổi miền. Chúng cũng có thể bao gồm xác minh tài khoản ngân hàng, phân tích hành vi và sinh trắc học, và giám sát giao dịch để nhận diện các mẫu không phù hợp với hành vi điển hình. Một ví dụ là khi một đơn hàng giá trị cao được đặt với địa chỉ thanh toán ở một quốc gia và địa chỉ giao hàng ở quốc gia khác không có liên hệ trước đó với khách hàng.

Mỗi yếu tố riêng lẻ có thể chỉ gây ra một cảnh báo nhỏ, nhưng khi kết hợp lại, chúng kể một câu chuyện. Khi nhiều bất thường xuất hiện cùng lúc, khả năng gian lận tăng lên đáng kể.

Các kiểm soát lớp cũng nên linh hoạt. Các công cụ dựa trên AI có thể giúp xác định các giao dịch có khả năng dẫn đến tranh chấp hoàn tiền trước khi hàng hóa được vận chuyển, tạo cơ hội cho thương nhân tạm dừng và đánh giá lại. Sử dụng đúng cách, AI trở thành một tài sản phòng thủ.

Đừng Quên Các Chiêu Thức Gian lận “Cổ Điển”

Các trò lừa đảo dựa trên AI có thể là mối đe dọa mới nổi trong thanh toán, nhưng các thương nhân chỉ tập trung vào những rủi ro này có thể bỏ qua các chiến thuật gian lận truyền thống. Khi các lớp phòng thủ thay đổi, các kẻ gian lận cũng điều chỉnh.

Các phương pháp xã hội qua điện thoại, gian lận hợp tác, và trộm cắp danh tính cơ bản vẫn xảy ra. Trong một số trường hợp, các phương pháp “cổ điển” này thành công vì sự chú ý đã chuyển sang nơi khác.

Phòng chống gian lận mạnh mẽ cân bằng giữa đổi mới và kinh nghiệm. Các kiểm soát lịch sử đã hoạt động trong nhiều năm không nên bị loại bỏ để nhường chỗ cho các công cụ mới. Thay vào đó, chúng cần được củng cố và nâng cao.

Tìm Mức Ngưỡng Gian lận Phù hợp

Nói một cách đơn giản, gian lận là điều không thể tránh khỏi, và các thương nhân không nên đặt câu hỏi liệu nó có xảy ra hay không. Họ nên hỏi rằng mức độ nào là chấp nhận được cho doanh nghiệp của họ.

Mỗi thương nhân có khẩu vị rủi ro khác nhau. Việc thắt chặt kiểm soát, như “biết khách hàng của bạn” và giới hạn tốc độ, giảm gian lận nhưng có thể gây ra vấn đề, làm mất khách hàng hợp pháp. Thả lỏng chúng để tăng tỷ lệ chuyển đổi, nhưng cũng làm tăng khả năng gian lận.

Câu trả lời nằm ở tỷ lệ phù hợp. Một thị trường toàn cầu có thể chấp nhận mức gian lận cao hơn về tuyệt đối do quy mô và đầu tư công nghệ. Một doanh nghiệp nhỏ độc lập có thể chọn các chính sách nghiêm ngặt hơn vì một mất mát nhỏ hơn có ảnh hưởng lớn hơn.

Không có chiến lược hoặc mục tiêu “không gian lận” bền vững. Các doanh nghiệp nhỏ phải tập trung vào việc bảo vệ doanh thu của mình mà không làm giảm trải nghiệm khách hàng.

Hợp tác là Điều Cần Thiết

May mắn thay, gian lận không phải là vấn đề cạnh tranh, vì các nhà cung cấp dịch vụ thanh toán thường chia sẻ dữ liệu qua các diễn đàn ngành và hệ thống giám sát để giúp xác định các đối tượng xấu và các nhóm gian lận nhanh hơn. Sự hợp tác này củng cố toàn ngành.

Đối với các thương nhân, làm việc chặt chẽ với các đối tác thanh toán là chìa khóa. Chia sẻ dữ liệu sớm, yêu cầu hướng dẫn, và dựa vào các quy trình hỗ trợ tranh chấp. Việc phát hiện gian lận tiềm năng sớm giúp dễ dàng hơn trong việc ngăn chặn thiệt hại.

Trong khi AI đang thay đổi cảnh quan gian lận, nó không phải là vấn đề một chiều, vì cùng công nghệ đó giúp trang bị cho doanh nghiệp các công cụ quyết định tốt hơn.

Con đường phía trước là thực tế. Đầu tư vào các kiểm soát xác minh nhiều lớp, giữ bằng chứng cho các tranh chấp, cân bằng phòng chống gian lận với trải nghiệm khách hàng xuất sắc, luôn cảnh giác với các mối đe dọa mới nổi và truyền thống, và hợp tác tích cực. Hợp tác với một đối tác thanh toán hiện đại là điều then chốt cho các doanh nghiệp, vì các nhà cung cấp dịch vụ thanh toán có thể cung cấp các công cụ dựa trên AI để giúp giảm thiểu gian lận và quản lý tranh chấp hoàn tiền.