Vietnamo Pramonės ir prekybos ministerijos E-komercijos ir skaitmeninės ekonomikos departamentas neseniai atskleidė informacijos technologijos bei elektroninės prekybos greitą plėtrą. Vartotojai dabar mėgaujasi patogumu vykdyti internetinius sandorius, tuo pačiu sutaupant laiką ir pinigus. Tačiau ši perėjimo kryptis taip pat sukelia padidėjusią riziką dėl saugumo pažeidimų ir sukčiavimo veiklos elektroninėje prekyboje.
Įmonės kovoja su saugumu, kai padidėja skaitmeniniai incidentai ir elektroninės komercijos apgaulė. Asmeniniai duomenų nutekėjimai Vietnamo teritorijoje iškėlė signalą, kad įvyksta dažni vagysčių, kuriuose dalyvauja mokėjimo informacija ir prisijungimo kredencialai, kurių rezultatas yra vartotojų didelės nuostolės. Šalyje santykinai dideli e-komercijos sukčiavimo nuostoliai 2022 m. pasieko milijardų dongų, skatindami Viešųjų saugumo ministeriją reaguoti į dešimtis milijonų duomenų privatumo incidentų.
Su 9,5% padidėjimu 2023 vietnamiečių organizacijų patirtų skaitmeninių atakų, vidutiniškai registruota 1 160 mėnesio atvejų, kurių tikslas yra vartotojų duomenys ir mokėjimo informacija. Dažni e-komercijos sukčiavimai apima mokėjimo sukčiavimą, prekių pristatymą, neatitinkantį aprašymo, ir klaidingos informacijos naudojimą pirkimams. Prognozuojama, kad 50–60% iš visų prekybos sukčiavimų kils iš e-komercijos sukčiavimo per ateinančius 2–3 metus, atspindint sukčiavimo problemos sunkumą Vietnamo skaitmeniniame prekybos rinkoje.
Globaliai, 2023 m. skaitmeniniai nusikaltimai sukėlė stulbinančias 8 trilijonų JAV dolerių žalą. Besiplečiantis skaitmeninių nusikaltimų mastas yra ne tik ekonominis naščio, bet ir pakenkia vartotojų pasitikėjimui, tai veikia įmonių reputaciją ir pardavimus. Reaguodama į šias grėsmes, dirbtinis intelektas emerge kaip kritinis įrankis kovojant su sukčiavimu ir užtikrinant naudotojų duomenų saugumą internete.
Dirbtinio intelekto inovacijos puoselėja saugumo protokolus identifikuodamos įtarimą keliančias veiklas ir apsaugodamos sandorius nuo neleistino prieigos. Biometrinės patvirtinimo metodai, tokių kaip pirštų atspaudų nuskaitymas, veido atpažinimas ir balso identifikavimas, trukdo informacijos vagysčiai ir sąskaitų sukčiavimui. Šios technologijos, be apsaugojant pirkėją, taip pat ginčo įmonių interesus.
Elgesio analizė per dirbtinį intelektą leidžia stebėti vartotojų veiklą, atskleidžiant modelius, kurie gali reikšti sukčiavimo ketinimus. Pavyzdžiui, pasikeitimai pristatymo adresu ar nepastovus pirkimo modelis gali rodyti potencialų e-komercijos sukčiavimą. Dirbtinio intelekto galimybė ištirti milžiniškus sandorius padeda atpažinti ir mažinti sukčiavimo mokėjimo praktikas, saugant tiek vartotojus, tiek įmones.
Svarbūs klausimai:
1. Kaip dirbtinis intelektas padeda kovoti su e-komercijos sukčiavimu ir skaitmeninėmis grėsmėmis?
2. Kokios iššūkiai kyla, įgyvendinant dirbtinio intelekto saugumo priemones?
3. Ar yra trūkumų ar kontroversijų, susijusių su dirbtinio intelekto naudojimu skaitmeninės ekonomikos saugumui e-komercijoje?
Atsakymai:
1. Dirbtinis intelektas padeda kovoti su e-komercijos sukčiavimu ir skaitmeninėmis grėsmėmis per pažangius algoritmus, kurie gali analizuoti didelius transakcijų duomenų rinkinius realiuoju laiku. Jis aptinka anomalijas, naudoja biometrinius patvirtinimo metodus ir atlieka elgesio analizę, kad būtų galima nustatyti potencialiai sukčiavimo veiklas.
2. Iššūkiai apima užtikrinimą, kad dirbtiniai intelektiniai sistemos būtų atnaujintos ir atpažintų naujas sukčiavimo taktikas, saugodamos klientų privatumą, susidūrimą su dirbtinio intelekto integravimo sudėtingumais ir išbandymu, ar neatsiranda nepagrįstų teigiamų, kurie galėtų sutrikdyti teisėtus sandorius.
3. Kontroversijos ir trūkumai gali apimti dirbtinio intelekto etiškumą, įskaitant rūpesčius dėl klientų duomenų privatumo, galimus išankstinius dirbtinio intelekto algoritmų pasibaisėjimus ir darbuotojų darbo vietų praradimą dėl automatizavimo.
Dirbtinio intelekto pranašumai e-komercijos sukčiavimo aptikime:
– Didėjantis atradimo greitis: Dirbtinis intelektas gali apdoroti transakcijas ir analizuoti elgesį daug greičiau nei žmogaus komandos.
– Tikslumas: Dirbtinio intelekto algoritmai gali mokytis ir prisitaikyti aptikti subtilius sukčiavimo požymius.
– Mastas: Dirbtinių intelektinių sistemų lengvai galima išplėsti, kaip auga e-komercijos veikla, be tiesioginai proporcingo priežiūros išteklių padidėjimo.
– Nuolatinis mokymas: Dirbtiniai intelektiniai sistemos nuolat mokosi iš naujų duomenų, tokiu būdu gerindamos savo tikslumą laikui bėgant.
Dirbtinio intelekto trūkumai e-komercijos sukčiavimo aptikime:
– Aukštos pradinės sąnaudos: Dirbtinio intelekto sistemų įdiegimas gali būti brangus ir reikalauja svarbių pradinio investavimo išteklių.
– Sudėtinga integracija: Dirbtinio intelekto integravimas su esamomis sistemomis gali būti techniškai iššūkis.
– Duomenų privatumo rūpesčiai: Asmeninių duomenų naudojimas dirbtinio intelekto paremtai analizei gali kelti privatumo klausimus.
– Dirbtinio intelekto įtaka: Jei netinkamai treniruojamos, dirbtinės intelektinės sistemos gali paveldėti treniravimo duomenyse esančius išankstinius nusistatymus.
Kontroversijos ir etiniai apmąstymai:
Dirbtinio intelekto naudojimas sukčiavimo aptikime taip pat kelia etinius apmąstymus, tokius kaip padidėjusi stebėsenos galimybė, asmeninių duomenų piktnaudžiavimas ir klausimai dėl informuoto sutikimo.
Susijęs nuoroda:
Papildomai informacijai apie dirbtinį intelektą ir saugumą internete galite rasti pramonės lyderių pagrindinėse svetainėse, tokių kaip IBM ar Symantec. Norėdami aplankyti jų svetaines, naudokite šį formatą:
IBM
Symantec
Šie nuorodai nukreips jus į jŗ pasirinktų domenų pagrindinius puslapius, kuriuose galėsite ištirti jų veiklą skirtą dirbtinio intelekto ir saugumo sprendimams.