Telesign 的 Verify API 与 AI 和 ML 相结合，以确保全渠道增长

对于任何希望实现大规模增长的组织来说，全渠道销售现在都是赌注，这凸显了保护客户身份和打击欺诈的重要性。对于每个在线商家和电子商务企业来说，保护身份和全渠道收入是一项日益复杂的挑战。

从流氓攻击者到民族国家，各种对手都依靠生成式人工智能将他们的交易技巧提升到一个新的水平，以大规模欺骗在线零售商及其客户。

促使对手提高攻击能力的主要驱动力是全渠道和电子商务销售的增长速度。2023 年全球零售电子商务销售额估计达到 5.8 万亿美元，预计将以 39% 的增长率增长，到 2027 年将超过 8 万亿美元。全渠道销售是零售电子商务中增长最快的领域之一，基于人工智能的购物个性化加速了这一增长。

预计 2023 年至 2028 年间，全球商家因在线支付欺诈造成的损失将超过 3620 亿美元。从 2023 年到 2028 年，全球企业对消费者 （B2C） 电子商务欺诈损失预计将以 40% 以上的复合年增长率 （CAGR） 增长。

全渠道受到围攻

欺诈攻击越成功，对品牌的损害就越大。电子商务欺诈摧毁了品牌、商誉和信任，将客户赶向竞争对手。首席信息官和首席信息安全官有责任正确检测和响应电子商务欺诈。Telesign 发现，94% 的客户要求企业承担责任，并认为他们必须负责保护他们的数字隐私。

Sift 发现，网络犯罪分子和欺诈者依靠人工智能和尖端自动化技术来实现访问民主化，从而产生新的欺诈即服务产品。其中最引人注目和订阅率最高的是 FraudGPT。欺诈计划正变得如此普遍，以至于 24% 的受访者表示曾在网上看到参与账户接管计划的邀请。Sift还发现，73%的消费者认为该品牌应对ATO攻击负责，并负责保护帐户凭据。

Telesign 信任指数发现，44% 的数据泄露受害者告诉朋友和家人不要与被泄露的品牌联系，43% 的人退出与该品牌的联系。对于遇到违规行为的品牌来说，更糟糕的是，30% 的客户受害者在社交媒体上分享了这一事件，进一步放大了这一事件。

使用更智能的 API 打击在线欺诈

通过一代人工智能、勒索软件即服务和欺诈工具包（包括 FraudGPT）的组合，对手的贸易技巧正在逐步提高性能，所有这些都可以在暗网上获得。通过人工智能和机器学习 （ML） 的结合来强化应用程序编程接口 （API），可以通过保护在多个验证渠道之间共享的身份和交易来减少欺诈。

采用基于 AI 和 ML 的方法向 API 添加上下文智能，同时将全渠道验证流量整合到单个 API 中，从而简化交易并降低欺诈风险。Telesign 看到了对支持 AI 的 API 的需求，这些 API 可以尽早整合验证渠道，并开始与客户合作开发这个想法。在短短几个月内，最初以客户为导向的概念变成了 Verify API。

在最近接受 VentureBeat 采访时，Telesign 首席执行官 Christophe Van de Weyer 解释了该公司如何使用 AI 和 ML 来提供其 Intelligence API。“机器学习有能力不断了解欺诈者的行为方式。它可以研究典型的用户行为，以创建基线并构建风险模型。在 Telesign，我们的 Intelligence API 可以与 Verify API 配对，它使用 ML 来分析电话号码、电子邮件地址、IP 地址等。 

当被问及 Telesign 如何利用其使用电话号码与 AI/ML 结合验证身份的专业知识时，Van de Weyer 解释说：“它有助于根据电话号码活动和模式识别危险信号。它通过分析呼叫速度和持续时间来查找异常行为，包括查看呼叫模式和使用情况，以帮助标记有风险的号码。此过程通知 Intelligence API 提供的风险建议和评分，客户可以使用这些建议和评分来更好地了解何时加强其身份验证过程。

为什么 Telesign Verify API 定义了全渠道验证的未来

Telesign GTM 战略副总裁 Brendon O'Donovan 在最近接受 VentureBeat 采访时解释了 Verify API 如何利用 Telesign 的机器学习专业知识。“Verify API 适用于我们的机器学习 AI 产品，我们一直在努力寻找新的交钥匙方法，让您打开它，并建议您是否要在发送 OTP（一次性密码）之前检查此电话号码的风险。”

值得一提的是，Telesign 的 Verify API 是第一个嵌入到公司广泛的 AI/ML 算法基础中的全渠道 API，可降低欺诈风险、提高身份安全性并降低与验证相关的成本。

以下是定义验证 API 如何定义全渠道验证和电子商务未来的关键领域：

• 整合七大用户验证渠道，根据国家或地区的成本、经验和可靠性选择最佳渠道： SMS、静默验证、推送、电子邮件、WhatsApp、Viber 和 RCS（富通信服务）集成到一个统一的 API 中。通过单一集成，Telesign 的 Verify API 使企业能够以最少的开发资源轻松扩展新的身份验证渠道。
• 对所有 API 的 AL 和 ML 算法支持可确保对任何全渠道交易和身份验证的实时响应：人工智能和机器学习是 Telesign 新验证 API 不可或缺的组成部分，因为它们增强了平台打击欺诈和提供安全验证的能力。
• 风险评估和欺诈检测设计到新的 API 库中：Telesign 的 Verify API 与 Intelligence 等机器学习 AI 产品结合使用，以提供电话号码信誉评分。该分数来自机器学习算法，该算法分析全球流量模式、电话数据属性和全面的电话号码情报。通过评估这些因素，系统可以推荐欺诈评分风险，并识别可能表明欺诈活动的异常模式。
• 基于设备属性的异常检测：验证 API 中的 AI 可以根据设备的属性检测异常。例如，假设某个设备最近将电话号码移至新设备或更改了 SIM 卡。在这种情况下，系统可以将其标记为高风险并采取适当的措施，例如不发送 OTP 或要求执行额外的验证步骤。
• 摩擦和沟通渠道确定：企业使用人工智能根据评估的风险确定给定交易的适当摩擦水平。这意味着对于风险较高的交易，组织可能会引入额外的验证步骤。相反，对于风险较低的交互，可以简化流程以改善用户体验。
• 与现有欺诈模型集成：Telesign 的 API 可以与公司的内部欺诈模型集成，利用 AI 来改进对合成身份欺诈、IRSF 攻击、促销滥用等的保护。这种集成可以更全面地防御各种类型的欺诈。

Verify API 的愿景是大规模提供经济高效、安全的多渠道消息传递

在接受 VentureBeat 采访时，de Weyer 强调了将 AI/ML 作为 Verify API 架构核心部分的双重性质。降低欺诈风险和保护身份是一方面，降低每封邮件的成本是另一方面。

De Weyer在上周的采访中告诉VentureBeat，“短信无处不在，使用起来摩擦相对较低，但花费大量短信的公司可能会面临不断上涨的，而且往往是不可预测的每条消息的成本费用，这取决于他们所在的国家。借助 Verify API，客户可以按终端目的地选择主渠道和后备渠道，以帮助控制成本、改善客户体验，并在给定国家或地区的首选渠道上传递消息。

当被问及如何通过Verify API服务客户交付这些创新时，Van de Weyer说：“客户可以使用Verify API在WhatsApp、Push或电子邮件等多个渠道上定制他们的验证和身份验证，以实现更稳定的成本结构和更安全的体验。如果首选频道出现故障，SMS 仍然是常见的回退。总体目标是更可靠的成本结构、更好的客户体验和更少的欺诈，无论客户位于何处。

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