Big Data na straży bezpieczeństwa

Redakcja || 9 lipca 2013

Według raportu Internet Retailer, sklepy internetowe tracą przeciętnie 9000 dolarów na każdy milion swojego przychodu. Powód? Oszustwa online. W walce z nimi przydają się możliwości Big Data, narzędzia dostarczającego szczegółowy wgląd w zachowania klientów.

W czasach elektronicznych nośników danych często nie jesteśmy pewni, że informacje które podajemy w Internecie, banku czy na poczcie są bezpieczne. Najczęściej mamy do czynienia z dwoma przypadkami nadużyć. Pierwszym z nich jest kradzież tożsamości. Ponieważ sprzedawcy nie są w stanie fizycznie zobaczyć kart kredytowych, złodzieje mogą posłużyć się fałszywymi lub skradzionymi środkami płatniczymi. Aby zminimalizować te oszustwa popularne stało się korzystanie z usług takich jak weryfikacja adresu lub kodu CVC zamieszczonego na karcie. Metody te nie są niezawodne, dlatego jeśli otrzymujemy wezwanie do zapłaty, mimo iż nie zawieraliśmy wcześniej żadnej umowy, należy jak najszybciej rozpocząć procedury wyjaśniające.

Inny przypadek nadużyć związany jest ze zwrotami produktów. Najczęściej chodzi tu o trzy sytuacje: zwracanie towarów po ich użyciu, zamawianie większej ilości produktów, co uprawnia do bezpłatnej dostawy, a potem oddanie części, czy fałszywe zgłaszanie producentowi, że produkt w ogóle nie został dostarczony. Jak pokazują wyniki badań, zwrotami kończy się około 10% zamówień w sklepach internetowych, natomiast z nadużyciami prawa od odstąpienia od umowy boryka się aż 75% sprzedawców (Trusted Shops 04.2013).

Nawet stosowanie środków zabezpieczających, takich jak podpisy potwierdzające odbiór produktu, czy monitorowanie osób, które wcześniej dokonywały podobnych zwrotów, nie powodują całkowitego wyeliminowania procederu. Z problemem pomagają radzić rozwiązania oparte o Big Data.

Czego dowiesz się dzięki Big Data? Zaskakujący przypadek.Lokalny sklep w Minneapolis według swojej strategii marketingowej, każdemu klientowi nadaje numer identyfikacyjny. Pod nim, kompletowana jest historia zakupów wraz z informacjami demograficznymi. Zebrane informacje są analizowane i na ich podstawie rozsyłane są rabaty na artykuły z większym prawdopodobieństwem zakupu.

W ubiegłym roku, 15-letnia dziewczyna kupiła tam bezzapachowy balsam do ciała, a już kilka tygodni później otrzymała kupony promocyjne na artykuły dla kobiet w ciąży i produkty dla małych dzieci. Kierownik sklepu został oskarżony przez niezadowolonego ojca o namawianie jej do wczesnej ciąży. Okazało się jednak, że system użyty do analizy danych, wiedział znacznie więcej o sytuacji rodzinnej mężczyzny, niż on sam. Dziewczyna była rzeczywiście w ciąży, a według statystyk, kobiety w tym stanie o wiele częściej wybierają produkty bezzapachowe.

Wygląda na to, że w oparciu o produkty, które kupujemy, można przewidzieć znacznie więcej, niż tylko nasze preferencje. Do tego służy właśnie Big Data.

Odsiewamy ziarna od plew

Big Data pozwala na analizę dotychczas zgłoszonych oszustw, w tym sprawdzenie ich możliwych źródeł. Całościowy przegląd transakcji w konsekwencji obniża ryzyko niezadowolonych klientów, czy utraty zysku. W sprawdzeniu czy produkt został faktycznie dostarczony, pomocna może okazać się analiza danych z terminali czy też monitorowanie lokalizacji przesyłek. Big Data pozwala ponadto identyfikować regiony, produkty i klientów, mające najwyższy współczynnik odnotowanych oszustw.

Dostawcy elektronicznych systemów płatności opracowali specjalne narzędzia analityczne służące do identyfikacji oszustw. Sprawdzanie w aktualnym czasie dokonanych transakcji według ustalonych reguł, w znacznym stopniu zmniejsza ryzyko nieprawidłowości. Reguły o których mowa, obejmują dane związane z geolokalizacją pochodzące z telefonu konsumenta, historię zakupów, zachowanie na stronie, czy po prostu bezpośredni kontakt z klientem.

Dodatkowo, narzędzia opracowane przez PayPal i Amazon zbierają informacje zarówno o stanie finansowym transakcji, o przeglądarce z której korzysta klient, czy o innych danych, zapobiegającym oszustwom np. adres IP. Innym sposobem wykrywania nieprawidłowości w czasie rzeczywistym jest ustalenie danych lokalizacyjnych przesyłki, dzięki czemu sprzedawca dokładnie wie, kiedy zostaje ona złożona na ręce klienta. Tylko odnotowanie błędu pozwala na interwencję. Czy szybką czy nie, zależy już od właściciela sklepu.

Autorem tekstu jest Magdalena Pasionek.

Tagi: Big Data, karty kredytowe, oszustwo

O Autorze

Redakcja