Warum KI allein nicht alle Anforderungen der Betrugserkennung im E-Commerce erfüllen kann
In der schnelllebigen E-Commerce-Branche ist es eine fortlaufende Aufgabe, betrügerischen Aktivitäten einen Schritt voraus zu sein. Obwohl Künstliche Intelligenz (KI) für viele Unternehmen zum bevorzugten Werkzeug geworden ist, bleiben ihre Grenzen oft im Dunkeln. Dieser Artikel zielt darauf ab, Licht auf diese übersehenen Aspekte zu werfen und die entscheidenden Lücken in der von KI gestützten Betrugserkennung aufzuzeigen.
Die Tendenz übermäßig vorsichtig zu sein
Eines der bedeutendsten Probleme bei der Verwendung von KI in der Betrugserkennung ist ihre Tendenz übermäßig vorsichtig zu sein. Dies kann dazu führen, dass legitime Transaktionen als betrügerisch identifiziert werden. Solche Situationen könnten für die Kunden enttäuschend sein und potenziell ihre Erfahrung sowie ihre Loyalität zum Unternehmen beeinträchtigen. Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem ein Stammkunde unerwartet daran gehindert wird einen Kauf abzuschließen – dies könnte ihn dazu veranlassen, darüber nachzudenken bei Wettbewerbern einzukaufen.
Die Herausforderung der Hochsaison
In Spitzenzeiten wie dem Black Friday ist die effiziente Bewältigung des erhöhten Bestellaufkommens bei gleichzeitiger Betrugsprävention eine Schlüsselfrage. Ohne eine präzise Anpassung an Zeiten hoher Nachfrage laufen KI-Systeme Gefahr, entweder betrügerische Aktivitäten zuzulassen oder legitime Transaktionen zu blockieren. Daher ist es für das Vertrauen der Kunden von entscheidender Bedeutung, dieses Gleichgewicht zu finden.
Betrugsarten, die KI nicht erkennt
Eine Studie aus dem Jahr 2022 zeigte, dass "Friendly Fraud" im E-Commerce weit verbreitet ist. Dies tritt auf, wenn Kunden Dinge kaufen und dann Rückerstattungen verlangen. Obwohl es ein anhaltendes Problem bleibt, sind andere Arten von Betrug, wie das Erstellen von gefälschten Identitäten oder das Ausnutzen von Rückgaberichtlinien, für KI ähnlich herausfordernd. Diese Methoden erfordern ein tieferes Verständnis menschlicher Handlungen und Motive, das KI oft nicht erfasst.
KI und die Komplexitäten menschlichen Verhaltens
Eine große Herausforderung für KI besteht darin, ein umfassendes Verständnis des komplexen menschlichen Verhaltens zu erlangen. Dies gilt insbesondere im Hinblick auf die sich verändernden Taktiken von Betrügern. Diese Taktiken ahmen häufig legitimes Kundenverhalten nach, was für KI-Systeme, die auf historischen Daten und vordefinierten Mustern basieren, eine Herausforderung darstellt. Besonders deutlich wird dies in Fällen von Social-Engineering-Betrug, bei denen eher psychologische Taktiken und zwischenmenschliche Interaktionen als technische Schwachstellen zum Einsatz kommen. In diesen Fällen geht es nicht nur darum, ungewöhnliche Transaktionen zu erkennen - eine Aufgabe, die häufig von KI übernommen werden kann -, sondern vielmehr darum, zu verstehen, wie Menschen in ihren Interaktionen mit anderen manipuliert werden.
Die Notwendigkeit eines mehrschichtigen Ansatzes
Die Identifizierung dieser Probleme ist der entscheidende Schritt, um die Betrugserkennung im E-Commerce zu verbessern. Um einen umfassenderen Ansatz zu erreichen, ist es wesentlich KI neben anderen Methoden einzusetzen. Diese Erkenntnis ist entscheidend, um komplexen Online-Betrug zu bewältigen und Strategien zu entwickeln, die die dynamische und anpassungsfähige Natur der Betrüger selbst widerspiegeln.
Wachstum des E-Commerce fordert raffinierteren Betrug
Für Unternehmen, die sich und ihre Kunden schützen wollen, ist es wichtig zu wissen, was KI bei der Betrugserkennung leisten kann und was nicht. Indem sie diese Lücken identifizieren, können Branchenführer stärkere und flexiblere Lösungen entwickeln, um Betrügern einen Schritt voraus zu sein.