坦率地说，旧的欺诈防御措施已经跟不上。根据国家统计局的数据，仅在英格兰和威尔士，欺诈事件就增加了 33%。
这种增加不仅反映了犯罪活动的增加，而且反映了犯罪活动的增加。这表明传统的预防方法是不够的。
许多组织仍然依赖于离线工具和双因素点解决方案的组合 身份验证（2FA）、设备指纹识别和生物识别检查等。
SEON 收入和增长主管。
虽然每个单独提供价值，但它们一起提供复杂性、数据碎片和较慢的检测速度，使欺诈团队落后于自动化和人工智能支持的攻击。
为了更有效地应对，企业需要的不仅仅是增量修复。他们需要彻底改革欺诈行为。
让我们把拼凑的事情留在过去吧
尽管意图良好，但许多组织的运作方式都是碎片化的反欺诈设置，这些设置建立在反应性工具、孤立的修复和过时的思维之上。
这种方法不仅会留下盲点，还会产生其自身的问题，例如重复警报、数据冲突以及团队之间风险评分不一致。
如今，欺诈已不再是单一事件；而是越来越多的事件。这是一个流动的、多步骤的过程。例如，欺诈者可以绕过初始身份检查，然后利用帐户恢复或支付流程。
而不是连续的 得益于监控和相关情报，这些威胁在造成损害之前通常是不可见的。
此外，现在可以通过自动化工具和支持 Deepfake 的欺骗轻松绕过 2FA 等基本安全方法和具有挑战性的问题。
虽然单独的解决方案可以解决特定的风险，但它们也会创建一个繁琐的技术堆栈，从而减慢团队的速度并模糊全局。结论？可见性差、检测速度慢以及关键的欺诈信号被完全忽略。
欺诈创新步伐的加快加剧了这些低效率。随着合成身份、社会工程和人工智能生成内容的兴起，区分真实用户和不良行为者变得前所未有的困难。
从积累到整合的转变
如果碎片化仍然是一个问题，那么整合提供了一个解决方案。统一的反欺诈堆栈不仅能缩小差距，还能缩小差距。通过将数据链接在一起消除它们 客户旅程。
这意味着更快、更准确的决策、更高的批准率和更流畅的用户体验。与单点解决方案不同，基于人工智能和机器学习的系统通过学习每笔新交易、用户模式和已确认的欺诈案例来不断适应。
随着时间的推移，他们可以更早地检测到异常情况，识别新出现的攻击方法，并减少对人工审核的依赖；他们所做的所有这一切都不会损害合法客户的体验。
我们的目标不是不断添加工具，而是将您拥有的工具合并到一个单一的智能系统中：集成的、实时的和战略性的。那么它是什么样子的以及如何构建它呢？
构建统一的欺诈预防堆栈
- 检查您当前的设置 首先了解您已经拥有的东西。评估欺诈、IT、合规性和客户团队的现有工具和流程。这将帮助您识别差距、重叠以及缺少实时功能的区域。
- 投资人工智能 – 并认识到人工智能和机器学习不再是可有可无；它们是现代预防欺诈的引擎。最好的设置将黑盒人工智能（揭示隐藏模式）与白盒人工智能（解释原理）结合起来。这种平衡可以建立信任，减少误报，并允许团队更快地调整他们的系统。
- 实时监控行为 欺诈者不仅模仿身份，还模仿行为。实时行为监控跟踪用户如何与系统交互（点击、设备切换、打字速度）以检测异常情况。随着时间的推移，这有助于区分真实用户与机器人、合成身份和人工智能生成的欺诈行为。
- 将数据与智能结合起来 孤立的信号很容易被错过。现代堆栈将设备数据、行为洞察、交易模式和第三方情报汇集到一个视图中。目标是关联，而不仅仅是收集。您的数据关联性越强，您的风险状况就越清晰。
- 跨堆栈自动化 自动化可以提高速度和一致性，但前提是它适用于整个客户旅程。通过跨系统连接规则、触发器和工作流程，组织可以减少手动审查并实时响应威胁。
面向未来的欺诈预防
随着欺诈变得更加复杂，答案将不是更多的技术，而是更好的协调。现代欺诈堆栈是集成的、智能的并且旨在适应。
它将各个点连接起来，实时学习，并根据威胁进行扩展。它使团队能够更快、更准确地行动，并且减少真实用户的摩擦。
更重要的是，它还打破了团队之间的隔阂，从合规性到欺诈再到客户体验，从而实现更全面的风险视角和更强有力的决策。由于欺诈策略不断发展，组织需要能够更快发展的系统。
统一的方法不仅是竞争优势，也是竞争优势。这也是长期耐用性、客户信心和可持续增长的要求。
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