Kunstmatige intelligentie (AI) is de laatste tijd een veelbesproken onderwerp. Maar in 2023 wist het de aandacht en verbeelding van een groot deel van de wereld te prikkelen. Sinds de lancering van de baanbrekende chatbot ChatGPT zien we een gestage stroom van nieuwe mogelijke toepassingen voor AI.

Maar hoewel er talloze positieve toepassingen voor AI zijn, zien we ook veel kwaadaardige toepassingen, waaronder enkele die verband houden met betalingsfraude en die je misschien niet zou verwachten. Helaas stelt AI oplichters in staat om veel van hun frauduleuze activiteiten te automatiseren, waardoor communicatie die vroeger door mensen moest worden geschreven om overtuigend over te komen, nu wordt geautomatiseerd.

Hieronder vindt u de nieuwste trends op het gebied van betalingsfraude en enkele mogelijke oplossingen waarmee eigenaren van kleine bedrijven zichzelf, hun bedrijf en hun klanten kunnen beschermen.

Hoe AI de fraude zoals wij die kennen verandert

Ontwikkelingen op het gebied van generatieve AI, zoals de ChatGPT-chatbot, hebben aangetoond dat algoritmen mensachtige geschreven inhoud kunnen genereren die op consumenten is gericht. Uit gegevens blijkt dat 68% van de consumenten in de eerste helft van 2023 een toename heeft waargenomen in het aantal oplichtingspogingen en spam, wat analisten toeschrijven aan de sterke stijging van door AI gegenereerde inhoud.

Dankzij AI kunnen fraudeurs hun activiteiten automatiseren, waardoor het aantal gevallen van oplichting en spam waarschijnlijk zal blijven stijgen. Juniper Research schat dat de wereldwijde verliezen als gevolg van e-commercefraude tegen het einde van dit jaar 48 miljard dollar zullen bedragen, wat neerkomt op een stijging van 16% ten opzichte van vorig jaar. Juniper schat dat de cumulatieve verliezen van handelaren door online betalingsfraude tussen 2023 en 2027 meer dan 343 miljard dollar zullen bedragen.

Helaas hebben oplichters een manier gevonden om in te spelen op de toename van tweefactorauthenticatie door nietsvermoedende slachtoffers ertoe te verleiden hun eenmalige wachtwoorden prijs te geven. Een typische zwendel draait om een forum op het deep web en een bot die het hele proces automatiseert.

De bot vervalst het telefoonnummer van een bedrijf en doet zich voor als dat bedrijf, waarbij het slachtoffer wordt gevraagd zijn eenmalige wachtwoord door te geven. Zodra de oplichter dat wachtwoord heeft, logt hij in op het account van het slachtoffer, steelt hij de betalingsgegevens en gebruikt hij deze om ongeoorloofde betalingen te verrichten.

Sinds de lancering van ChatGPT is ook het aantal gevallen van social engineering-fraude explosief gestegen. Dankzij AI-gestuurde chatbots kunnen fraudeurs hun interacties met de personen die ze willen imiteren automatiseren om zo toegang te krijgen tot hun gegevens. Uit sectorgegevens blijkt dat het aantal geblokkeerde inhoud en betalingen van dezelfde fraudeur met 66% is gestegen tussen de periode van het tweede naar het derde kwartaal van 2022 en de periode van het vierde kwartaal van 2022 naar het eerste kwartaal van 2022-2023.

Zodra de fraudeur toegang heeft gekregen tot de rekening van het slachtoffer, kan hij of zij de gegevens gebruiken om ongeoorloofde aankopen te doen of de rekening volledig over te nemen.

Soorten fraude waar elke handelaar op moet letten

Uit het Global Payments and Fraud Report 2023 blijkt welke soorten fraudeaanvallen het meest voorkomen en waar handelaren op moeten letten. De meest voorkomende vormen van fraude zijn phishing, pharming en whaling, waarbij de laatste twee nieuwere varianten van phishing zijn. Uit het onderzoek blijkt dat 43% van de handelaren aangeeft met dit soort fraude te maken te hebben gehad, een aanzienlijke stijging ten opzichte van de 35% van vorig jaar.

Op de tweede plaats staat„vriendelijke fraude“, gepleegd door een goede vriend of een familielid van het slachtoffer. Meer dan een derde van de winkeliers krijgt te maken met dit soort fraude. De twee andere meest voorkomende vormen van fraude zijn het testen van kaarten en identiteitsdiefstal.

Uit het onderzoek bleek echter dat het aantal gevallen van misbruik van kortingsbonnen, kortingen en terugbetalingen onder winkeliers op jaarbasis aanzienlijk is gestegen , van 25% naar 30% van de winkeliers. Ook het aantal gevallen van doorverzendfraude neemt toe: in het meest recente onderzoek had 20% van de winkeliers hiermee te maken, tegenover 15% in het onderzoek van vorig jaar. Door deze stijging is doorverzendfraude voor het eerst in drie jaar in de top 10 van meest voorkomende vormen van fraude terechtgekomen.

Gemiddeld krijgen winkeliers te maken met drie verschillende soorten fraude; kleine tot middelgrote bedrijven hebben doorgaans te maken met twee soorten, terwijl grote ondernemingen meestal met vier of meer soorten worden geconfronteerd.

Maar hier is het goede nieuws

Gelukkig is het niet allemaal slecht nieuws voor ondernemers. Volgens het onderzoek van MRC/CyberSource is het percentage e-commerce-inkomsten dat wereldwijd door fraude verloren gaat de afgelopen 12 maanden licht gedaald, van 3,6% in 2022 naar 2,9% in 2023.

Bovendien is het percentage afgewezen binnenlandse bestellingen gedaald van 3,4% in 2022 naar 2,7%. Verder is het percentage binnenlandse e-commercebestellingen dat uiteindelijk frauduleus bleek te zijn, gedaald van 3,1% in 2022 naar 2,6% in 2023.

Ten slotte is het percentage e-commercebestellingen dat leidde tot terugboekingen als gevolg van fraude gedaald van 3,1% vorig jaar naar 2,6% in 2023. Het lijkt erop dat slimme ondernemers ook profiteren van de nieuwste AI-technologie, die nieuwe en verbeterde manieren biedt om betalingsfraude tegen te gaan.

Waarom betalingsfraude een steeds grotere last vormt voor ondernemers

Hoewel sommige trends op het gebied van fraude licht verbeteren, dragen handelaren een onevenredig zware last bij het aanpakken van betalingsfraude. Uit een enquête bleek dat meer dan de helft van de consumenten vindt dat zij niet aansprakelijk zouden moeten worden gesteld als zij door oplichting zijn misleid om hun betalingsgegevens af te geven, die vervolgens zijn gebruikt om een ongeoorloofde aankoop te doen.

Hoewel 30% vindt dat hun bank verantwoordelijk moet worden gehouden, legt bijna een kwart de verantwoordelijkheid voor het voorkomen van frauduleuze betalingen volledig bij het bedrijf waar de ongeautoriseerde betaling is gedaan. Daardoor rust de verantwoordelijkheid steeds meer bij de handelaren om hun klanten te helpen betalingsfraude te voorkomen.

Volgens het eerder genoemde onderzoek van MRC besteden webwinkeliers ongeveer een tiende van hun jaarlijkse e-commerce-omzet aan het bestrijden van betalingsfraude, wat in lijn ligt met de afgelopen jaren. Nu oplichters echter steeds grotere bedragen van ondernemers en hun klanten afhandig maken, beseffen webwinkeliers dat ze behoefte hebben aan geavanceerdere beschermingsmaatregelen tegen betalingsfraude.

Hoe AI oplossingen kan bieden voor winkeliers

De voortdurend veranderende strategieën van oplichters en de gestage toename van realtime betalingstransacties wereldwijd onderstrepen hoe belangrijk het is dat handelaren extra waakzaam zijn tegen betalingsfraude. Volgens het rapport „Prime Time for Real-Time 2023“ van ACI Worldwide is het aantal realtime betalingen in 2022 met meer dan 60% gestegen ten opzichte van het voorgaande jaar, tot meer dan 195 miljard, wat nog eens onderstreept dat handelaren zich moeten richten op het voorkomen van betalingsfraude.

Realtime betalingstransacties zijn zowel voor handelaren als voor klanten handig omdat ze tussen bankrekeningen plaatsvinden. Ze verlopen binnen enkele seconden, van initiatie tot afwikkeling en vereffening, ongeacht het tijdstip of de dag van de week. In feite is het geld al verdwenen voordat het slachtoffer iets kan doen om de transactie tegen te houden. Het groeiende aantal handelaren dat gebruikmaakt van realtime betalingssystemen brengt echter nieuwe kwetsbaarheden met zich mee die alleen met AI en machine learning effectief kunnen worden aangepakt.

Traditionele systemen voor fraudedetectie zijn gebaseerd op vooraf vastgestelde regels, waardoor het moeilijk is om nieuwe patronen te herkennen. Deep learning-algoritmen worden weliswaar getraind op basis van historische patronen, maar ze blijven voortdurend leren, waardoor ze nieuwe fraudepatronen kunnen detecteren, zelfs als deze enigszins afwijken van eerdere patronen.

Naarmate het aantal verwerkte realtimebetalingen toeneemt, wordt het voor handelaren steeds moeilijker om het hoofd te bieden aan de groeiende hoeveelheid handmatige controles die deze traditionele, op regels gebaseerde systemen vereisen. Het gebruik van AI-tools zoals Chargeflow om betalingsfraude op te sporen, vermindert dan ook het aantal handmatige controles dat onder die systemen nodig is, omdat AI voortdurend leert en veel minder snel valse positieven genereert dan traditionele fraudedetectiesystemen.

De intelligente algoritmen van Chargeflow doorzoeken binnen enkele minuten miljoenen of miljarden transacties en sporen zo snel nieuwe of opkomende fraudepatronen op. Daarnaast stelt het modellen op die de typische gedragspatronen en relaties tussen verschillende transactiepartijen in kaart brengen.

Het algoritme spoort vervolgens afwijkend gedrag of verbanden op die kunnen wijzen op frauduleuze betalingsactiviteiten. Bovendien kent het aan individuele transacties risicoscores toe op basis van verschillende factoren, waaronder de transactiegeschiedenis van de klant, rekeninggegevens en gebruikelijke betalingspatronen. Transacties met een hoge risicoscore kunnen vervolgens worden geblokkeerd, waardoor fraude wordt voorkomen nog voordat deze plaatsvindt.

Inloganalyses zijn ook belangrijk voor webwinkeliers, omdat ze ongebruikelijke inlogpogingen signaleren die plaatsvinden buiten het land of de regio van het slachtoffer, of op ongebruikelijke tijdstippen, zowel overdag als ’s nachts.

De toekomst van betalingsfraude

Het lijdt geen twijfel dat betalingsfraude in de loop van de tijd steeds geavanceerder zal worden, waardoor de invoering en het gebruik van AI- en machine learning-technologieën steeds belangrijker worden. Handelaars beschikken over een breed en groeiend aanbod aan op AI gebaseerde tools voor het opsporen van betalingsfraude.

Maar de keuze voor het juiste systeem dat aansluit bij uw bedrijfsmodel en een aanzienlijk rendement op uw investering kan garanderen, maakt het verschil. De AI-revolutie is al in volle gang. Ondernemers die traag zijn met het invoeren van dergelijke systemen om het snel groeiende probleem van betalingsfraude aan te pakken, lopen het risico achterop te raken door een gebrek aan vertrouwen bij klanten.

Over de auteur:

Michelle Jones, hoofdredacteur van ValueWalk, een gerenommeerd bedrijf op het gebied van financiële informatie. Daarvoor werkte ze acht jaar lang als producent van televisienieuws bij een NBC-zender.