1. E Ticaret
  2. E-Ticaret Özellikleri
  3. E-Ticaret’te Yapay Zeka Uygulamaları
e-ticarette-yapay-zeka-uygulamalari

E-Ticaret’te Yapay Zeka Uygulamaları

Dolandırıcılıkla mücadele kolay değildir. Zaman alıcı, zorlu ve pahalı bir süreçtir. Bu durumda bir yapay zekâ (AI) yaklaşımı benimsemek daha iyi bir strateji olabilir.

Sonuçta, AI ortaya çıkan sahtekarlık modellerini ortaya koymak için müşteri verilerini hızlı ve kapsamlı bir şekilde analiz edebilir. İşletmeler, sahtekarlık riski puanlama algoritmalarına neredeyse gerçek zamanlı olarak dahil edilerek, kurban olma riskini düşürebilir.

Yapay Zeka (AI)’nın Avantajları

AI’nın üstünlüğü, gelen işlemleri hızlıca gözden geçirme yeteneğinde yatmaktadır. Algoritmalar, sahtekarlık riski puanlarını manuel derleyicilerin elde edebileceğinden çok daha hızlı hesaplayabilir. Bu da yüksek miktarda gelen siparişle uğraşması gereken işletmeler için, onayların hızlanması ve hoşnutsuz müşterilerin azalması gibi faydalar sağlar.

Elbette bunun da bir bedeli vardır. Gelen siparişlerin bu ilk incelemesi otomatikleştirilebildiğinden, işletmelerin her bir siparişi gözden geçirmek için ilave mesai harcamasına gerek kalmaz. Bu, işletme maliyetlerini büyük ölçüde azaltabilir ve kuruluşların analistlerinin dikkatini yalnızca daha fazla araştırma gerektiren belirli siparişlere odaklamalarına yardımcı olur.

Ve son olarak, AI ortalama kabiliyetteki dolandırıcı tarafından kolayca görülmeyen sahtekârlığı tespit etmekte de çok yardımcı olabilir. Bu, özellikle işletmelerin geçmiş siparişler hakkında yüksek kaliteli, doğrulanmış bilgiye sahip olmaları durumunda geçerli bir durumdur.

Ancak, AI tabanlı sahtekarlık çözümlerinin sağlayabileceği tüm avantajlar için, kredi kartı işlemlerini değerlendirebilmesi açısından teknolojinin bazı kısıtlamaları vardır.

Yapay Zeka (Al) Tabanlı Eksiklikler

Bununla birlikte, AI’nın yalnızca e-ticaret sahtekarlığını yönetmek için yeterli olmayacağı ve işletmelerin satışları maksimize etmesini engelleyebileceği birkaç durum vardır.

1- Otomatik azalan siparişler

AI, iyi siparişleri otomatik olarak onaylama ve potansiyel olarak sahte siparişleri işaretleme konusunda harika bir iş çıkarır. Ancak, siparişleri otomatik olarak reddetmek için AI’ya hiçbir zaman tek başına güvenmemek gerekir. İstatistiklerdeki hata kaynaklı düşüşler (yani, gerçekte meşru olan siparişlerin yanlışlıkla reddedilmesi) e-ticaret satıcıları için çok yüksek ve gerçek bir risk oluşturur.

Elbette, AI sahte olabilecek siparişleri tespit etmek için kullanılmalıdır; ancak onları reddetmeden önce her zaman ek bir incelenmeye ihtiyaçları vardır. Yanlış değer, işletmelere kredi kartı sahtekarlığından 13 kat daha fazla maliyet getirir. İşletmelerin her reddetme kararını doğrulamaları gerekir, çünkü sadece farklı bir adrese hediye göndermeye çalıştıkları için (yanlış gerilemelerin ortak bir nedeni olan) mükemmel bir müşteri ile ilişkiyi yanlışlıkla bozmadıklarından emin olmalıdırlar.

2- Yüksek Kaliteli Veri Eksikliği

AI yalnızca sahip olduğu veriler kadar iyidir. Ürün yepyeni veya benzersiz ise, AI tabanlı sahtekarlık çözümü, doğru onay kararları almak için ihtiyaç duyduğu verilere sahip olmayabilir. Bu gibi durumlarda, bir AI çözümü, iyi olan siparişlerin engellenmesine neden olacaktır. AI algoritması, zaman geçtikçe ve daha fazla gelecekteki siparişleri reddettiği zaman istemeden satışları daha sıkı hale gelebilir.

Bu tür ürünler için esneklik, satıcıların geri ödemeleri artırmadan satışları en üst düzeye çıkarmalarını sağlamada kilit rol oynayacaktır. Bu, gerçek satış ve sahtekarlık eğilimlerini yakından takip ederken AI çözümünün aradan çıkartılması (veya standartların gevşetilmesi) gerekebilir. İşletmeler potansiyel risklerini incelemeli ve tecrübelerine dayanarak dolandırıcılık stratejilerini güncellemelidir.

3- Dolandırıcılık Filtreleriyle İlgili Sorunlar

Birçok AI çözümünün merkezinin tamamında dolandırıcılık filtresi bulunur. Dolandırıcılık filtreleri, gelen işlemleri değerlendirmek için kuralları kullanır. Bir işlem belirli kriterleri karşıladığında, işlem inceleme için işaretlenecek veya otomatik olarak reddedilecektir.

Bu nedenle sorun, sahtekarlık filtrelerinin doğru ayarlanıp ayarlanmamasıdır. Bir sahtekarlık filtresinin sahtekarlık tespit etmesi durumunda, daha fazla sahtekarlık filtresinin uygulanmasıyla işlemlerin daha fazla sahtekarlığa yakalanacağını düşünmek mantıklıdır. Ne yazık ki, bu her zaman böyle değildir. Filtreleri yanlış yapılandırmak, bazı kuralların diğerlerini iptal etmesine sebebiyet vererek sizi sahtekarlık korumanız yokmuşçasına savunmasız bırakabilir.

Dahası, akıllı dolandırıcılar, sahtekarlık filtresi oyununu nasıl “oynanacağı”nı iyi bilir. Örneğin, bir sahtekarın bir dizi emri olan bir sistemi test etmesi ve en sonunda 1.000 ABD dolarının altındaki siparişlerin tipik olarak onaylandığını öğrenirken, 1000 ABD dolarının üzerindeki siparişlerin tipik olarak gözden geçirildiğini öğrenmesi çok zor değildir. Bunu öğrendikten sonra, sistemi dolandırıcılık filtrelerinin radarına yakalanmayacak şekilde saptanamayan 999 dolarlık siparişlerle kandırabilirler.

4- Kazanan Bir Yaklaşım = AI + İnsan

Belki de en zeki yaklaşım, her iki tarafın da en iyisini bir araya getirmektir: İşletmeler, AI teknolojisini uzman dolandırıcılık analizi ile birleştiren kapsamlı bir dolandırıcılık yönetim çözümü uygulamalıdır.

Bu çok katmanlı yaklaşım, kuruluşların AI’nın tüm verimlilik avantajlarından yararlanmalarını sağlar, böylece sipariş onay sürecini yavaşlatmaları gerekmez ve ayrıca işletmelerini en iyi müşterilerinden yanlışlıkla otomatik olarak azalan siparişler riskine karşı korur. Bu tür bir yaklaşımda, AI iyi siparişleri otomatik olarak onaylamak ve şüpheli olan siparişleri işaretlemek için kullanılabilir; oysa sahtekarlığın nüanslarını anlayan bir analist siparişi manuel olarak inceleyebilir ve onaylayabilir veya reddetme kararını onaylayabilir.

Şimdi Ücretsiz Dene!

Adınız *

Firma Adı

E-Posta Adresiniz *

Telefon *

OmniTicaret, Türkiye'nin Yeni Nesil
E-Ticaret Çözümü
Siz de 2000'in üzerinde müşterimizin arasına katılın! OmniTicaret ile yeni nesil e-ticaret deneyimini yaşayın
Ücretsiz Dene