Vertrouwen is alles in de e-commerce.

Aangezien klanten u gevoelige informatie verstrekken, zoals hun persoonlijke gegevens, creditcardnummers, adressen enz., is het uw taak om deze gegevens te beschermen. Helaas zijn oplichters er altijd op uit om deze gegevens te stelen, wat uw reputatie en toekomstige omzet in gevaar brengt.

Veel online winkels veronachtzamen een degelijke beveiliging. Misschien hebben ze ooit wel eens enkele best practices geïmplementeerd, maar zijn ze daar niet meer consequent mee doorgegaan. Het gevolg is dat we verbazingwekkende voorbeelden zien van grote webwinkels die in de val lopen van sluwe hackers. Het punt is dat hackers voortdurend nieuwe manieren leren om bestaande beveiligingsmaatregelen te omzeilen. Je hebt een betrouwbare oplossing nodig die met de tijd steeds slimmer wordt en nieuwe manieren biedt om de informatie veilig op te bergen.

Kunstmatige intelligentie is precies wat u nodig hebt. Wanneer AI wordt geïntegreerd in tools voor fraudedetectie, kan het verdachte transacties, gedragingen, inconsistenties in locatiegegevens en zelfs typgedrag signaleren. AI voor fraudedetectie werkt even goed en snel met grote databases en kan zo het groeiende aantal e-commercetransacties aan. Het heeft geen rust nodig, maakt na verloop van tijd steeds minder fouten en versterkt uw imago. En het beste van alles? AI blijft zich voortdurend ontwikkelen. Dat is iets wat tools zonder AI niet kunnen bieden.

In dit artikel gaan we dieper in op AI voor fraudedetectie. Laten we eens kijken hoe dit uw e-commercebedrijf ingrijpend kan veranderen.

Inzicht in e-commercefraude: trends en soorten

Webwinkels zijn een belangrijk doelwit voor fraudeurs vanwege het grote aantal transacties, waardoor ondernemers niet aan elk detail evenveel aandacht kunnen besteden, wat de kans op fraude vergroot.

Deze mensen kunnen bovendien kiezen uit verschillende betaalmethoden. Voeg daar nog de anonimiteit en de fysieke afstand tussen het slachtoffer en de fraudeur aan toe. En voilà: we zien een toenemend aantal gevallen van datalekken.

Wereldwijd neemt e-commercefraude toe. Volgens statistieken van Mastercard bedroegen de daarmee samenhangende verliezen in 2022 41 miljard dollar en in 2023 48 miljard dollar.

Noord-Amerika loopt voorop wat betreft de waarde van frauduleuze transacties en is goed voor meer dan 42% van de wereldwijde e-commercefraude, terwijl ook Europa, met name Duitsland en Frankrijk, met aanzienlijke risico’s te maken heeft.

In Latijns-Amerika gaat naar schatting 20% van de e-commerce-inkomsten verloren door fraude, waarbij 3,7% van de bestellingen frauduleus is. Deze alarmerende cijfers onderstrepen de dringende behoefte aan geavanceerde oplossingen voor fraudedetectie, waarbij gebruik wordt gemaakt van AI, machine learning en gedragsanalyse om deze groeiende dreiging te bestrijden.

Het bedrijf wijst ook op de volgende trends op het gebied van e-commercefraude:

• Misbruik van promoties, dat wil zeggen het misbruik maken van promotionele aanbiedingen (kortingscodes, loyaliteitsbeloningen en andere bonussen);
• Vriendelijke fraude, of terugboekingsfraude, waarbij consumenten legitieme afschrijvingen betwisten ondanks het feit dat de transactie geldig en geautoriseerd is;
• Een toename van account-overnames (ATO), waarbij fraudeurs toegang krijgen tot de accounts van consumenten en deze misbruiken;
• Triangulatiefraude, waarbij valse marktplaatsen worden opgezet om betalingsgegevens te bemachtigen voor ongeoorloofde transacties;
• Het toenemende gebruik van AI door criminelen om steeds geavanceerdere technieken te ontwikkelen.

Het is dan ook een grote fout om AI bij het opsporen van e-commercefraude links te laten liggen. Dit zijn de soorten e-commercefraude die AI kan opsporen:

• Creditcardfraude: wanneer gestolen kaartgegevens worden gebruikt om ongeoorloofde aankopen te doen);
• Het aanmaken van nepaccounts: de identiteit van echte mensen gebruiken om oplichting te plegen of goederen te kopen met hun creditcardgegevens
• Accountkaping: het verkrijgen van toegang tot legitieme gebruikersaccounts om ongeoorloofde aankopen te doen of gevoelige gegevens te stelen.
• Credential stuffing: het gebruik van uitgelekte gebruikersnamen en wachtwoorden om toegang te krijgen tot accounts op verschillende platforms.

De ontwikkeling van fraudedetectie: van handmatige naar AI-gestuurde technieken

Fraudedetectie begon als een handmatig proces. Teams verzamelden zich rond spreadsheets en spitten transactiegegevens door om afwijkingen op te sporen. Dit proces had de volgende kenmerken:

• Tijdrovend;
• Arbeidsintensief;
• Gevoelig voor menselijke fouten
• Reactief in plaats van proactief

Daardoor was het moeilijk om de fraudeurs bij te houden, die altijd een stap voor waren. Toen e-commerce een hoge vlucht nam, werd het duidelijk dat online retailers complexere oplossingen nodig hadden. Naarmate de technologie zich verder ontwikkelde, zorgden tools zoals Salesforce CRM Analytics voor een revolutie in dit proces, waarbij de overstap werd gemaakt van handmatige spreadsheets naar geavanceerde, datagestuurde analyses. Dat was het moment waarop op regels gebaseerde systemen hun intrede deden. Deze technologiegedreven tools waren geprogrammeerd om transacties te markeren die aan bepaalde criteria voldeden (bijvoorbeeld transacties boven een bepaald bedrag of vanuit bepaalde geografische locaties). Het was een baanbrekend alternatief voor handmatige controles.

Toch ontbrak het deze systemen nog aan nuance en aanpassingsvermogen. Zo vond AI zijn weg naar deze sector. Door AI in te zetten bij fraudedetectie konden handelaren razendsnel enorme hoeveelheden gegevens analyseren. AI-gestuurde fraudedetectiesystemen maken gebruik van complexe algoritmen, houden rekening met een groot aantal factoren en bieden een veel nauwkeurigere en dynamischere methode om fraude op te sporen.

Hoe wordt AI tegenwoordig ingezet bij fraudedetectie? AI-systemen verwerken nieuwe gegevens, leren van bestaande fraudetactieken en voorspellen welke afwijkingen mogelijk verdacht zijn.

Hoe AI-gestuurde fraudedetectie werkt

Fraudedetectie op basis van AI maakt gebruik van machine learning om transacties te analyseren en afwijkingen op te sporen met minimale menselijke tussenkomst, waardoor het proces autonomer en effectiever wordt. Dat is wat de technologie autonomer maakt: het geeft haar de vrijheid om zelfstandig te beslissen of het gedrag van de klant normaal of onrechtmatig is.

Laten we afwijkingsdetectie als voorbeeld nemen. Bij fraudedetectie met behulp van AI gaat het om het opsporen van transacties die aanzienlijk afwijken van de gangbare normen. Een klant kan bijvoorbeeld een specifiek koopgedrag vertonen, zoals het doen van kleine, sporadische aankopen. Zodra deze klant een aankoop van hoge waarde doet, kan het systeem een waarschuwing genereren. Andere factoren waarmee het systeem rekening houdt, zijn de klantgeschiedenis, de locatie en het gebruikte apparaat.

Fraudedetectie op basis van AI maakt ook gebruik van voorspellende analyses op basis van eerdere activiteiten. Hierdoor kan het systeem anticiperen op nieuwe fraudetactieken nog voordat deze op grote schaal worden toegepast. AI draagt ook bij aan de beveiliging tegen fraude door digitale forensische tools te integreren om fraudepreventiestrategieën te verbeteren. Door gebruik te maken van digitale forensische technieken kunnen bedrijven de oorsprong van frauduleuze activiteiten achterhalen, bewijsmateriaal aan het licht brengen en beveiligingsinbreuken snel opsporen en daarop reageren.

Al deze technieken werken samen om een complex beveiligingssysteem te vormen waarin legitieme klanten naadloos kunnen winkelen, terwijl criminelen al bij de eerste stappen worden tegengehouden.

Geavanceerde AI-technieken voor fraudedetectie

De hierboven genoemde afwijkingsdetectie, gedragsanalyse en voorspellende analyses vormen de ruggengraat van fraudedetectie met behulp van AI. Daarnaast zijn er geavanceerde technologieën zoals deep learning en neurale netwerken. Deze verbeteren de manier waarop robots informatie verwerken, leren en voorspellingen doen.

Bij deep learning wordt gebruikgemaakt van meerlaagse neurale netwerken – vandaar de term ‘deep’ – om gegevens op complexe en genuanceerde wijze te verwerken. Het is geïnspireerd op de opbouw en werking van het menselijk brein. Hierdoor is het mogelijk om frauduleuze patronen en afwijkingen te herkennen die te subtiel zijn om door traditionele algoritmen te worden opgemerkt.

Neurale netwerken zijn zeer geschikt voor het opsporen van verbanden in grote datasets, omdat ze bestaan uit onderling verbonden knooppunten die neurale verbindingen nabootsen. Bij fraudedetectie analyseren ze gelijktijdig duizenden transactiekenmerken, waardoor ze een ongekende nauwkeurigheid bieden bij het onderscheiden van legitieme en frauduleuze activiteiten. Dit werkt bijzonder goed in de e-commerce, omdat daar een schat aan complexe transactiegegevens beschikbaar is.

Voorbeelden van fraudedetectie met AI

Rakuten Frankrijk

Screenshot gemaakt op de officiële website van Rakuten Frankrijk

Rakuten France, een van de grootste spelers in de Franse e-commerce, werd voortdurend aangevallen door zeer geavanceerde bots. Deze geautomatiseerde programma’s vormden een aanzienlijk veiligheidsrisico. Ze waren erg vervelend. De medewerkers van Rakuten staken al hun energie in het bestrijden ervan. Uit hun discussies kwam het idee voort om op AI gebaseerde oplossingen in te zetten. Dit was een keerpunt waardoor de technische medewerkers zich konden richten op kernprojecten, terwijl het AI-gestuurde fraudedetectiesysteem aanvallen in realtime wist te voorkomen.

BlaBlaCar

Screenshot van de officiële BlaBlaCar -website

Voor BlaBlaCar, de grootste carpoolgemeenschap ter wereld, was het van cruciaal belang om zijn uitgebreide database te beschermen tegen oplichters. De uitdaging lag in het beveiligen van deze gegevensschat zonder dat dit ten koste ging van de functionaliteit van de app of de gebruikerservaring. Het bedrijf schakelde een bureau in dat geen persoonlijke gegevens nodig had. Hierdoor was er geen onderhoud nodig en waren de gebruikersaccounts van BlaBlaCar veilig.

Praktische voordelen van AI bij fraudepreventie in de e-commerce

Wat houdt het voor een bedrijf in om AI-gestuurde fraudedetectie in te voeren? We weten al dat dit voor meer veiligheid zorgt. Veiligheid betekent vertrouwen. Vertrouwen leidt tot meer omzet, omdat klanten niet hoeven te twijfelen of ze wel of niet bij u zullen kopen. Hier volgen nog enkele voordelen van AI-gestuurde fraudedetectie en -preventie:

• De gebruikerservaring verbeteren: gebruikmaken van AI-systemen om drempels weg te nemen. Legitieme transacties worden soepel en snel verwerkt, wat bijdraagt aan de tevredenheid van de gebruiker dankzij de snelle service.
  
  
• Realtime detectie en voortdurende aanpassing: AI-systemen verbeteren zich continu en reageren onmiddellijk, waardoor vertragingen bij het opsporen van fraude worden voorkomen. Voor e-commercebedrijven betekent dit dat ze zichzelf behoeden voor aanzienlijke financiële verliezen.
  
  
• Het minimaliseren van valse positieven: het ten onrechte als frauduleus markeren van legitieme transacties. AI-gestuurde systemen vertonen minder valse positieven, waardoor wordt voorkomen dat transacties van klanten worden geweigerd.
  
  
• Big data benutten: hierdoor kunnen beveiligingsstrategieën worden geoptimaliseerd op basis van uitgebreide en complexe datasets uit de e-commerce.

De implementatie van AI-fraudedetectie in e-commerceplatforms

Hoe kunt u AI voor fraudedetectie in uw webwinkel integreren? Laten we het proces in overzichtelijke stappen opsplitsen, van het leggen van de basis tot het inspelen op nieuwe uitdagingen.

Stap 1: De behoeften en de omvang in kaart brengen

De eerste stap is het in kaart brengen van uw huidige systeem en hoe dit aansluit op andere tools. Overleg met uw IT-afdeling of partnerbureau om te bepalen welke oplossingen u kunt invoeren en hoe u dat het beste kunt doen zonder uw bedrijfsvoering te verstoren. Het kan bijvoorbeeld zijn dat de door u gekozen oplossing te streng is bij het detecteren van kwaadwillige pogingen en daardoor veel valse meldingen genereert, wat ten koste gaat van de klantervaring.

Analyseer de transactiegeschiedenis van uw platform. Zijn er trends waarneembaar, zoals een hoog percentage terugboekingen binnen een bepaalde productcategorie of uit specifieke geografische regio’s? Beoordeel vervolgens het volume en de complexiteit van uw transacties. Afhankelijk van de omvang van uw bedrijf heeft u wellicht behoefte aan een eenvoudige, kosteneffectieve AI-oplossing of juist aan een geavanceerder systeem.

Stap 2: De juiste AI-oplossing kiezen

Zodra u uw behoeften in kaart heeft gebracht, kunt u een geschikte AI-oplossing kiezen. Hieronder vindt u de punten waarop u moet letten bij het verkennen van AI-tools voor fraudedetectie:

• realtime transactiebewaking;
• gedragsanalyse;
• voorspellende risicobeoordeling;
• ondersteuning voor schaalbaarheid;
• compatibiliteit met uw CMS, betalingsgateways en CRM.

Als je inzicht hebt in de onderliggende uitdagingen op het gebied van cloudbeveiliging, kun je ervoor zorgen dat de AI-oplossing goed wordt geïntegreerd en andere beveiligingslagen niet in gevaar brengt.

Een van de uitdagingen waarmee u hier te maken kunt krijgen, is wanneer de tool te veel overbodige stappen doorloopt om een klant te verifiëren. Als het afrekenproces te lang duurt en de gebruiker CAPTCHA-velden moet invullen en andere waardevolle informatie moet verstrekken, loopt u het risico een potentiële koper te verliezen.

Om deze risico’s tot een minimum te beperken, kunt u de software in een testomgeving uitvoeren. Test de software op een deel van uw transacties om de doeltreffendheid, de eenvoud van de integratie en de invloed op de klantervaring te beoordelen. Deze proef kan cruciale inzichten opleveren en helpen bij het verfijnen van het systeem voordat de tool volledig wordt geïmplementeerd.

Stap 3: Integratie

Nadat u een oplossing hebt gekozen, koppelt u deze aan uw webwinkel. Technisch gezien houdt dit in dat u de instellingen moet aanpassen aan uw transactieprocessen en API’s (Application Programming Interface) moet integreren. Andere technische aspecten waarmee u mogelijk te maken krijgt, zijn onder meer:

• eindpuntconfiguraties;
• gegevensversleuteling;
• beveiligde protocollen voor gegevensoverdracht.

Bij het configureren van de AI-tool moet u parameters instellen waarmee het AI-systeem transactiegegevens kan analyseren en hierop kan reageren. Wees nauwkeurig. Zorg ervoor dat het systeem mogelijke fraude opspoort zonder legitieme klanttransacties te belemmeren. Houd bij het instellen van de parameters rekening met uw bedrijfsvoering, klantprofielen en frauderisiconiveaus.

Controleer vervolgens hoe het AI-systeem samenwerkt met de verschillende onderdelen van uw e-commerceplatform, met name de betalingsgateways. Ook de manier waarop het AI-systeem met klantgegevens omgaat, moet worden getest. Het is van cruciaal belang om ervoor te zorgen dat het AI-systeem de integriteit van klantgegevens respecteert en waarborgt, gezien de toenemende bezorgdheid over gegevensprivacy en de naleving van wetgeving zoals de CCPA en de AVG.

Stap 4: Identiteitscontrole op basis van AI

Identiteitsverificatie op basis van AI is een methode waarmee u uw fraudepreventiestrategie nog verder kunt versterken. Voorbeelden hiervan zijn gezichtsherkenning, stemberekeningen en patroonanalyse. Zo kan AI nagaan of de foto van de klant overeenkomt met die op het officiële document, of de stem van een echt persoon afkomstig is, of de huidige aankoop vergelijken met het gebruikelijke transactiegedrag. Deze technieken verminderen het risico op identiteitsdiefstal en fraude door account-overname.

Stap 5: Opleiding en permanente bijscholing

Het opleiden van je team lijkt misschien een overbodige stap. Toch kun je er niet op vertrouwen dat technologie vanzelf soepel werkt. Er zijn mensen nodig om de technologie correct te configureren en te beheren, en om op de resultaten te reageren. Mentoringsoftware kan in dit proces een onmisbaar hulpmiddel zijn. Het helpt teamleden om nieuwe technologieën te leren gebruiken en de vaardigheden te ontwikkelen die nodig zijn om systemen te repareren wanneer dat nodig is.

Organiseer daarom trainingen en webinars en deel educatief materiaal. Leg uit hoe AI kan worden ingezet, welke functies de tool biedt en hoe de resultaten moeten worden geïnterpreteerd. Het zou geweldig zijn als je een voorbeeld zou kunnen geven van een situatie waarin het systeem een kwaadaardige poging heeft geblokkeerd, en je team door het hele proces zou kunnen begeleiden.

Houd er rekening mee dat AI-tools zich voortdurend verder ontwikkelen, waardoor uw materiaal verouderd kan raken. Werk het bij om misverstanden te voorkomen. Zorg er bovendien voor dat u communicatiekanalen met uw collega’s opzet. Vraag hen om feedback over de tool en ga na of klanten specifieke problemen ondervinden op het gebied van fraudedetectie.

Bepaal welke indicatoren gebruikt moeten worden om de prestaties, nauwkeurigheid en efficiëntie van het AI-systeem te meten. Dit kunnen bijvoorbeeld het aantal gecontroleerde transacties, het aantal opgespoorde frauduleuze transacties en het percentage valse positieven zijn.

Stap 6: Verbetering van de klantenservice

AI in de e-commerce helpt bedrijven hun gegevens te beveiligen en hun klantenservice te verbeteren. Zo analyseert het bijvoorbeeld het gedrag van klanten en biedt het gepersonaliseerde productaanbevelingen.

Door AI aangestuurde chatbots vormen een uitstekend voorbeeld van toepassingen van conversatie-AI: ze bieden directe hulp bij het oplossen van problemen van klanten, van het volgen van bestellingen tot vragen over productinformatie. Dankzij deze directe hulp kunnen deze bots problemen van klanten oplossen, van het volgen van bestellingen tot vragen over productinformatie.

AI kan ook helpen bij de klantenservice door automatische antwoorden aan uw klanten te versturen. Stel dat er vertraging optreedt bij de verwerking van een bestelling. Zodra het systeem dit probleem signaleert, kan het een bericht sturen naar de betreffende klant waarin het probleem wordt uitgelegd en een nieuwe levertermijn wordt voorgesteld. Proactieve communicatie kan het aantal vragen via telefoon en e-mail verminderen en irritatie bij de klant voorkomen.

Zorg ervoor dat het persoonlijke contact behouden blijft wanneer u gebruikmaakt van geautomatiseerde reacties. Zo kan uw klantenservicemedewerker bijvoorbeeld ingrijpen wanneer het om een complex of gevoelig probleem gaat dat persoonlijke aandacht vereist.

Door feedback te verzamelen, kunt u zien hoe klanten hun ervaring met chatbots of aanbevelingssystemen beoordelen. Gebruik deze informatie om AI op een andere manier in te zetten.

De toekomst van AI bij fraudedetectie

Zoals we in 2023 hebben gezien, investeren bedrijven fors in de ontwikkeling van AI-systemen. We ontdekken steeds meer toepassingen van AI, en fraudedetectie vormt daarop geen uitzondering. De vraag „Kan AI fraude opsporen?“ staat inmiddels niet meer ter discussie; het is een feit.

In de toekomst kunnen we rekenen op geavanceerdere voorspellende mogelijkheden. Zo kan AI op basis van economische omstandigheden voorspellen of bepaalde frauduleuze activiteiten in de ene regio zich in een andere regio zouden kunnen voordoen. Waarschijnlijk zullen we een doorbraak zien op het gebied van deep learning, waardoor AI-systemen in staat zullen zijn om zelfs nog complexere beslissingen te nemen met minimale menselijke tussenkomst.

Het is echter van cruciaal belang om rekening te houden met ethische overwegingen en gegevensprivacy. AI-tools slaan informatie uit enorme datasets op en leren daarvan. Daarom moeten de aanbieders van deze tools op verantwoorde wijze met deze gegevens omgaan. De privacy van gebruikers is immers de reden waarom u AI-fraudedetectie in de eerste plaats hebt geïntroduceerd.

Je moet ook rekening houden met het risico op vertekening in AI-systemen. AI-tools kunnen tot discriminerende beslissingen leiden bij het opsporen van fraude als ze zijn getraind op basis van vertekende datasets. De oplossing is om onbevooroordeelde datasets te gebruiken en deze regelmatig op te schonen.

Er zijn mogelijke risico’s verbonden aan de toenemende afhankelijkheid van AI, waaronder overmatige afhankelijkheid. Bedrijven lopen het risico dat ze de noodzaak van menselijk toezicht over het hoofd zien – wat essentieel is voor het opsporen van afwijkingen die AI mogelijk over het hoofd ziet – als ze te veel op AI vertrouwen. Zorg ervoor dat uw menselijke specialisten regelmatig de juistheid en eerlijkheid van AI-beslissingen controleren. Om ervoor te zorgen dat het AI-systeem moreel en functioneel verantwoord blijft, zijn regelmatige controles en updates noodzakelijk.

Zorg voor een veilige toekomst: zet in op AI voor fraudebestrijding

Cyberdreigingen worden steeds veelzijdiger. Traditionele beveiligingsmaatregelen, zoals statische webapplicatie-firewalls (WAF’s) of eenvoudige CAPTCHA-systemen, bieden mogelijk niet het vereiste beveiligingsniveau. Tel daarbij op het aantal bestellingen dat e-commercebedrijven moeten verwerken en de snelheid waarmee dat gebeurt. Daar komt AI om de hoek kijken om frauduleuze activiteiten op te sporen en de reputatie van uw bedrijf te beschermen.

Dankzij AI, in combinatie met ML en andere technologieën, kunnen online retailers deze steeds veranderende bedreigingen effectief het hoofd bieden. Bekijk de beschikbare tools, controleer of ze compatibel zijn met uw e-commerceplatform en blijf op de hoogte van nieuwe trends en software-updates. Wij kunnen u verzekeren dat uw investering in fraudedetectie met AI zich ongetwijfeld zal terugbetalen.