现在有什么不同？欺诈者是否会继续利用数字交易的增长？如何在这场打击网络犯罪的真正竞赛中保持领先？出席活动的专家广泛讨论了这些问题和其他问题，包括为任何与预防和打击欺诈有任何关系的人提供的重要提示和见解。
考虑到当前的相关性以及合作使市场更安全、更可靠 柬埔寨电话号码数据 的重要性，ClearSale 跟踪了该活动，现在总结了所涵盖的主要主题。一探究竟！
也针对欺诈者的变化
本期反复出现的主题是，Covid-19 大流行期间数字市场的明显变化与此前零售、技术活动等领域的情况略有不同。
在 MRC 2021 上发言的专家表示，有必要从欺诈者的角度来应对这些变化，因为他们还需要应对市场的新特点、消费者行为的变化以及大规模的欺诈行为。技术的使用等
正如反欺诈公司在 2020 年大力投资预防和打击欺诈一样，主要是由于电子商务的指数级加速增长，欺诈者也投资使用机器人和新技术来规避反欺诈工具。
比特币洗钱
在新冠病毒大流行期间，诈骗者在新的洗钱活动上投入了大量精力：比特币洗钱。对于活动发言人来说，追踪此类犯罪（100%发生在数字环境中）的难度才是真正吸引犯罪分子的原因。
据他们称，涉及比特币的网络犯罪已经变得越来越普遍，包括收取比特币来恢复被盗数据，尽管将其转化为真实货币的官僚机构仍然是欺诈者没有兴趣处理的一个摩擦。
无论如何，就像任何涉及货币化的方式一样，有必要谨慎对待增长，因为它也不可避免地会吸引虚拟环境中此类犯罪分子的注意。
礼品卡的探索日益增多
从打击欺诈的角度来看，礼品卡在美国得到了绝对的巩固，并且在巴西仍在增长，已成为一个主要关注点。
这种已经在增长的模式在大流行期间变得更加流行，尤其是在美国。人们用它们来支持朋友的生意，向亲人表达对他们的思念，甚至向有需要的人发送慈善捐款。
自大流行开始以来，礼品卡一直是美国最受欢迎的礼物。举个例子，与 2019 年相比，2020 年在线购物者在礼品卡上的支出增加了 17.6%。在同一比较中（2020 年 x 2019 年），每位买家涉及礼品卡的平均交易数量增加了 12.3%。它是 2020 年美国最常用的礼品模式（增长 48%）。
与此同时，这种受欢迎程度也给打击欺诈带来了挑战，因为这个行业一直对欺诈者有吸引力。不幸的是，与市场上所有引人注目的事物一样，欺诈者看到了犯罪的好机会，因为礼品卡易于转移（用于送礼）、提供流动性、易于货币化、难以追踪、即时交付（反欺诈压力） -欺诈分析），而且随着它们越来越受欢迎，欺诈者更容易匿名行事，就好像他们能够隐藏在人群中一样。
2020 年涉及在线礼品卡的欺诈攻击数量比 2019 年增加了 820%。2020 年美国四分之一的欺诈受害者表示，他们遭遇了与礼品卡相关的诈骗。仅 2020 年第三季度，与礼品卡相关的诈骗就造成了近 8000 万美元的损失。
然而，演讲者表示，这是一种极其有利可图的在线商务方式，您不应该害怕使用它，而是要小心，以便充分利用它。
为了解决这个问题，发言人表示，重要的是要考虑在不影响客户体验的情况下这样做。换句话说，没有太多摩擦，尽管在某些极端情况下，这对于遏制大规模攻击来说可能是最低限度的必要。
专家们还谈到了与同一领域的公司合作和交换信息的重要性，因为这也会产生网络效应，可以防止重大攻击的成功。
机器人：欺诈者利用自动化来获利
疫情导致全球网络钓鱼攻击激增，仅欧洲就增加了 718%。人们在数字化方面变得更加脆弱，他们需要一夜之间开始通过互联网做一些他们不习惯做的事情，这会带来经验不足，这对欺诈者来说是一件大事。
活动中，所谓的“欺诈机器”增长了 146%，这些机器是经过完全编程来实施诈骗的工具（机器人）。专家称，机器人是欺诈的瑞士军刀：它们创建虚假账户、违反凭证、测试卡并进行真正的欺诈袭击。这是欺诈者的规模收益
随着新技术变得越来越稳定，其稳定性不再有任何疑问，因此每个人都很快开始使用它们，尤其是在Covid-19大流行期间，在这个时期，在日常生活中几乎不可能选择不使用技术。使用它的人越多，欺诈就越多。例如，电子商务中的订单越多，欺诈就越多。
这场流行病为欺诈机器人的蓬勃发展创造了理想的条件：在线销售的大幅增长、全新一代在线购物者以及对得来速提货感到兴奋的购物者为被编程为欺诈的机器人成功创造了完美的风暴。
零售商需要做好实施快速变革的准备，并了解他们希望维持或扩大疫情期间所做的哪些变化。如何阻止欺诈机器人几乎是从玩家的角度来思考如何度过每个场景，如何分析每种情况并创建解决方案（在打击机器人的情况下是可扩展的）。
据演讲者介绍，有必要使用大量机器学习和人工智能来快速识别人类眼中不可能的模式，例如在几秒钟内创建无数帐户。
另一个基本提示：不要在使用技术或人类智能之间犹豫不决。两者之间的平衡至关重要，仅其中之一是不行的。技术允许扩展和加速分析，但在这项工作中，专业的人性化接触并不是可有可无的。
认为机器可以完全取代专门的人类分析是错误的。然而，该机器对于大规模实时分析至关重要。