Dynamics 365 詐騙保護概觀
如今,經過數字轉型的企業在在線和實時進行大部分業務。 幾乎沒有人為干預。 雖然這種方法有助於降低成本並改善客戶體驗,但它也會讓企業面臨來自嘗試利用在線頻道相對匿名和輔助功能之複雜使用者的嚴重詐騙威脅。 例如,在電子商務中,某些交易是透過遭入侵的帳戶和遭竊的付款方式惡意建立的。 其他惡意活動可能包括帳戶接管、濫用免費試用、假產品評論、保固欺詐、退款欺詐、轉銷商欺詐、濫用方案折扣。 所有這些活動和其他活動都可能會影響企業的盈利能力和聲譽。
由於從事在線欺詐和濫用的欺詐者獲得了高投資報酬率,因此,大部分企業的弱點可能會被探索和利用。 此外,與互聯網早期不同,今天的欺詐交易可以由資金良好且裝備完善的專業人士環組成。 詐騙保護專業人員最適合用來對抗這種威脅。
Microsoft 在保護自己的電子商務企業免於詐騙方面擁有多年的經驗。 我們開發了一個複雜的技術堆疊,使用跨多條企業營運的連線巨量數據,並套用尖端人工智慧(AI),以即時提供更精確的決策。
藉由使用詐騙保護,您可以透過數項創新和進階功能,協助保護您的企業免於詐騙。
- 增強帳戶詐騙偵測 - 使用調適型 AI 學習並適應合法和詐騙帳戶活動模式的功能,協助保護您的帳戶。
- 協助保護具有詐騙保護網路的帳戶 - 深入瞭解帳戶詐騙活動,並瞭解實體行為的相關知識,確保機密資訊和購物者的隱私安全。
- 使用收集裝置和位置屬性的 AI 模型,協助保護具有裝置指紋的帳戶 - 偵測詐騙模式,並識別具有高精確度的傳回裝置。
- 可調整的帳戶規則引擎符合您的需求 - 藉由設定特殊規則和原則,將客戶延遲和摩擦降至最低。
- 協助保護具有 Bot 保護的帳戶 - 協助防範嘗試建立綜合帳戶的 Bot 網路,或使用遭竊的認證來存取帳戶。
- 設定引擎以符合您的業務需求 - 讓客戶能夠傳送自定義承載,並使用可協助保護特殊帳戶活動案例的引擎設定即時決策原則,以及監視儀錶板。
- 使用智慧型手機學習來偵測交易異常 - 讓商店經理能夠藉由識別回報和折扣的異常和潛在詐騙,快速採取行動並減輕損失。
- 協助保護店內外洩 - 使用調適型 AI 偵測傳回和折扣活動的異常模式,以防止遺失。
- 使用多個數據點三角形折扣和傳回詐騙 - 協助偵測異常狀況,特別是在「在線購買、店內退貨」等全方位案例中,並瞭解起始退貨及其位置屬性的裝置。
- 提供清晰且可採取動作的報表 - 協助商店經理採取最新 BI 報告,以及有關商品折扣和退貨異常的見解。
- 自動化探索 - 藉由減少識別風險業務實體和功能所需的手動工作,協助提升營運效率。
- 協助專注於獲利率 - 利用調適型 AI,持續學習並適應付款詐騙模式,協助經理平衡利潤和詐騙損失。
- 共同作業以保護交易 - 利用連線的知識,在全球廣泛了解詐騙活動,同時保持客戶隱私權不變。
- 使用多個數據點三角交易詐騙 - 使用 AI 模型來偵測使用裝置和位置屬性的模式,而進階深度學習模型則會識別傳回具有高精確度的裝置。
- 可適應您的企業 - 使用設定為特殊規則和原則的多用途決策引擎,將客戶延遲和摩擦降至最低。
- 增加交易接受率 - 可讓商家與發行銀行分享交易信託知識,以協助提高其接受率。
- 協助改善客戶呈報 - 藉由提供每個交易的詳細風險深入解析來改善客戶支援。