Hem dolandırıcılar hem de gizliliğine düşkün tüketiciler bulunmak istemez. Bu çatışma artık dijital cüzdanın içinde yaşanıyor.
Bir kartın cüzdana eklenmesi anı, akıştaki en önemli dolandırıcılık kararı haline geldi ve okunması en zor olanı.
Cüzdanlar yapay zeka destekli ticaret için izin katmanına dönüşürken, ilk güven kararını doğru vermek her zamankinden daha önemli hale geliyor.
Dolandırıcılar ve gizlilik bilincine sahip tüketicilerin ortak bir yönü var: İkisi de kolayca bulunmak istemiyor.
Yıllarca bu kesişim pek önemli olmadı. Gizliliğe önem veren tüketiciler verilerinin maruziyetini sınırlamak ve satıcıların kimlik bilgilerini nasıl sakladığını kontrol etmek istiyordu. Dolandırıcılar ise çalıntı kimlikleri ve kart numaralarını gizlemek istiyordu. Farklı motivasyonlar, sistemin farklı köşeleri.
Dijital cüzdanlar bu iki dünyayı aynı odaya taşıdı. Ve bunu, sektörün başka tarafa baktığı noktada yaptı: Kart ekleme (provisioning). Tek bir dolar hareket etmeden önce kart cüzdana ekleniyor ve işte bu noktada iki grup birbirine benzemeye başlıyor.
“Dolandırıcı kart ekleme sistemini geçtiğinde tertemiz görünüyor,” diyor Lithic CEO'su Bo Jiang, PYMNTS CEO'su Karen Webster'a. “Bu token aşağı akıştaki her sağlayıcıya meşru görünüyor ve aynı şekilde incelenmiyor ya da kontrol edilmiyor. Tarihsel olarak olduğundan daha uzun bir süreleri oluyor.”
Bu, sektörün tam olarak kavrayamadığı bir değişim. Dolandırıcılık yatırımlarının çoğu yetkilendirme aşamasına yapılıyor çünkü yıllarca işlem riskli an olarak görüldü. Cüzdanlar riski daha öne çekti. Kart ekleme aşamasını geçen bir kimlik bilgisi, hayatının geri kalanında temiz bir yüzle dolaşır. Karta cüzdana ekleme kararı artık satın alma kadar önemli, ancak daha az inceleniyor.
Neden Daha Fazla Veri Çözüm Değil
İlk akla gelen daha fazla veri toplamak. Jiang bunun işe yaramadığını söylüyor çünkü gizlilik bilincine sahip müşteri ve dolandırıcı aynı sinyalleri üretiyor. Yeni bir cihaz, alışılmadık bir konum, kart ekleme talebi. Biri için sıradan bir Salı günü, diğeri için bir saldırı. Yüzeysel veriler her iki durumda da aynı görünüyor.
Lithic bunu, markanın ilk versiyonu olan Privacy.com'u geliştirirken zor yoldan öğrendi. Privacy.com, kullanıcıların sanal kartlar oluşturmasına, bu kartların nerede kullanılacağını sınırlamasına ve satıcılarla daha az bilgi paylaşmasına olanak tanıyan bir tüketici hizmeti.
“Değer önerisi, verilere yalnızca yüzeysel baktığınızda tam olarak dolandırıcılara benzeyen gizlilik bilincine sahip müşterileri çekiyor,” diyor Jiang. “Bu bizi soruna yeni bir mercekten bakmaya ve verinin yüzeysel seviyesinden niyeti ayırmaya zorladı.”
Niyet oyunun her şeyi ve niyet cüzdanda yaşamaz. Niyet, kartı çıkaran kuruluşta (issuer) yaşar, diyor Jiang. Bankalar ve FinTech'ler müşteriyi gerçekten tanıyanlardır.
“Kart ekleme kararını verirken, kartı çıkaran kuruluşun kendi verileri de masadadır,” diyor Jiang.
Bir talep önce Lithic'in kendi dolandırıcılık kurallarından geçer, ardından kartı çıkaran kuruluşun karar katmanına gider. Jiang, burada kuruluşun cihaz geçmişi, davranış kalıpları ve müşteri bağlamını kullanarak onaylayabileceğini, reddedebileceğini veya ek doğrulama isteyebileceğini belirtiyor. “Bu, yığındaki başka hiçbir oyuncunun sahip olmadığı veridir.”
Yanlış Tahminin Maliyeti
Her iki hata da maliyetli. Dolandırıcıyı içeri alırsanız, ellerinde temiz bir token olur ve kimse fark etmeden önce uzun bir süreleri olur. Bir model gizliliği risk olarak yorumladı diye meşru bir müşteriyi engellerseniz, o gözünde daha güvenli görünmezsiniz. Aksine, bozuk görünürsünüz.
Daha sıkı kart ekleme kontrolleri, şüpheli görünen gerçek müşterileri dışarıda bırakmadan dolandırıcılığı nasıl durdurabilir?
Modelleri daha katı değil, daha keskin yapın, diyor Jiang.
“Gümüş kurşun diye bir şey yok,” diyor Jiang. “Bizim işimiz, kart çıkaran kuruluşlara dolandırıcılığı durduracak araçlar ve kendi özel mantıklarının nasıl performans gösterdiğini doğrulayacak araçlar sağlamak. Gölge modu ve geriye dönük test imkanımız var. Böylece bir kuruluş bu kuralları canlı trafiğe karşı gerçek sonuçları etkilemeden çalıştırabilir veya canlıya geçmeden önce ne olacağını görmek için geçmiş verilere karşı test edebilir. Umudumuz, bu kontrolleri uygularken yanlış pozitifler nedeniyle gerçek müşterileri kaybetmemeleridir.”
Cüzdan Aracıların Bekçisi Oluyor
Cüzdanlar kimlik bilgilerini depolama yeri olmaktan çıkıp yapay zeka destekli ticaret için izin katmanı olarak hareket etmeye başladıkça bu iş kolaylaşmıyor, aksine zorlaşıyor.
Tüketiciler, bir cüzdanın kendileriyle otonom bir aracı arasında durmasına izin vermeye istekli görünüyor, ancak aracının nasıl harcama yapacağı konusundaki kontrolü devretmeye yanaşmıyor, diyor Webster.
“Tüketiciler hâlâ kontrolü istiyor, yani işlem etrafında olup biten birçok farklı şeyi kontrol etme yeteneğini istiyorlar, ancak cüzdan bir aracı ile tüketici arasında duran güvenilir bir yol,” diyor Webster.
Jiang, özel tokenizasyon mantığının, bu kontroller bir ödeme öncesinde korkuluklar sağladığı ve yalnızca yetkilendirme anında koruma sunmadığı için aracılı ticareti risksiz hale getirebileceğini söylüyor.
“Bir aracıya kart vereceğim’ diyebilmek ve tüm bunlar olmadan önce kart seviyesinde bir limit belirleyebilmek,” diyor Jiang. “Tüm bunların anahtarı, müşteriye proaktif olarak hem gerçek bir kontrol hissi hem de bunu yapabileceği bir arayüz sağlamaya dayanıyor.”
Bu da bizi problemin başladığı yere getiriyor. Cüzdan, gizlilik koruyucusunu dolandırıcıdan bakarak ayırt edemez. Nedenini bilmesi gerekir. Bu cevabın yaşadığı tek yer, müşteriyi zaten tanıyan kartı çıkaran kuruluştur; üstelik kart eklendiği anda.
