كريس ناجيل، الرئيس التنفيذي لشركة Sift – سلسلة المقابلات

كريس هو الرئيس التنفيذي لشركة Sift. وهو يمتلك أكثر من 30 عامًا من الخبرة في مناصب القيادة العليا في شركات البرمجيات كشركة.ping identity. تقدم Sift طريقة للشركات لإنهاء الاحتيال في الدفع، مع وحدة تحكم واحدة وسهلة الاستخدام، وحلول Sift الشاملة تلغي الحاجة إلى أدوات غير متصلة وبرامج ذات غرض واحد وآراء غير كاملة التي تستهلك الموارد التشغيلية.

في منصبك السابق كنت رئيس العمليات في منصة أمن الهوية Ping Identity، حيث لعبت دورًا حاسمًا في إخراج الشركة إلى السوق في عام 2019، ما هي بعض النقاط الرئيسية التي استنطقتها من هذه التجربة؟

إخراج شركة إلى السوق هو عمل كبير، وتعلمت الكثير من خلاله. تطوير المنتجات وتوسيع الشركة قبل وبعد هذه الحقبة علمتني ما يلزم لتحديات تنظيمية معقدة، ومواصلة الابتكار وإعادة تخيل تجربة المستخدم، وتنمية الفرق، وتمكينهم من القيام بأفضل عمل. لقد تعلمت على مدار مسيرتي أن أي نجاح في أي دور يجب أن يبدأ بفهم عميق للعملاء والشركاء والأشخاص في فريقك.

انضممت إلى Sift كCEO في يناير 2023. ماذا جذبك إلى هذا التحدي الجديد؟

الاحتيال هو مشكلة متزايدة وتطويرية، والمراهنات واضحة. تقدر الخسائر الناجمة عن الاحتيال الإلكتروني على مستوى العالم بأن تصل إلى $48 مليار بحلول نهاية عام 2023 (زيادة بنسبة 16٪ عن عام 2022)، والشركات على مستوى العالم تنفق متوسطًا 10٪ من إيراداتها لإدارة الاحتيال. ولكن إذا فشلت الشركة في إدارة الاحتيال بشكل فعال، يمكن أن تفقد الإيرادات عن طريق استبعاد العملاء الشرعيين أو “إهانتهم”.

تمتلك Sift ميزة البداية في حل هذه المشكلة باستخدام التعلم الآلي، وتكنولوجياها الأساسية وشبكتها العالمية من البيانات جعلتها تبرز في مجال منع الاحتيال. أكثر من 34,000 موقع وتطبيق، بما في ذلك Twitter وDoorDash وPoshmark وUphold، يعتمدون على Sift. هذا التمايز، إلى جانب التركيز القوي على الشراكات الطويلة الأمد مع العملاء، جعل قرار الانضمام سهلًا.

لماذا يشكل الذكاء الاصطناعي التوليدي تهديدًا أمنيًا كبيرًا للشركات والمستهلكين؟

يظهر الذكاء الاصطناعي التوليدي علامات مبكرة كعامل تغيير للاحتيال. كانت الاحتيالات تتسم بأخطاء拼 وتنسيق، لذلك كانت أسهل في التمييز. مع الذكاء الاصطناعي التوليدي، يمكن للمخترقين التمثيل بشكل أكثر فعالية للشركات الشرعية وخداع المستهلكين لتقديم تفاصيل تسجيل الدخول أو المالية الحساسة من خلال محاولات الاحتيال.

يمكن منصات الذكاء الاصطناعي التوليدي حتى اقتراح تنويعات نصية تسمح للمخترق بإنشاء حسابات متعددة متميزة على منصة واحدة. على سبيل المثال، يمكنهم إنشاء 100 ملف تعريف زائف لتوديع الرومانسية باستخدام العملات المشفرة، مع كل منها وجه و سيرة ذاتية مولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي. بهذه الطريقة، يسمح الذكاء الاصطناعي التوليدي بديمقراطية الاحتيال لأنه أسهل لأي شخص، بغض النظر عن مهارات التكنولوجيا، للاحتيال على شخص ما باستخدام بيانات تسجيل الدخول أو المعلومات الدفعية المسروقة.

أصدرت Sift مؤخرًا تقريرًا بعنوان: “في ظل نهضة الذكاء الاصطناعي، يتعرض المستهلكون والشركات للاحتيال”، ما هي بعض أكبر المفاجآت لك في هذا التقرير؟

كنا نعلم أن الذكاء الاصطناعي والآلي سيتغير من مشهد الاحتيال، ولكن سرعة وحجم هذا التحول حقًا مدهش. أكثر من ثلثي (68٪) من المستهلكين الأمريكيين أبلغوا عن زيادة في البريد العشوائي والاحتيال منذ نوفمبر، حول الوقت الذي بدأت فيه أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي في اكتساب الشعبية، ونعتقد أن هذه الاتجاهات متعلقة بقوة. وبالمثل، لاحظنا زيادة في هجمات الاستيلاء على الحساب (ATO)، مع تضخم معدل ATO بنسبة 427٪ خلال الربع الأول من عام 2023 مقارنة بجميع عام 2022. من الواضح أن هذه الأحداث مترابطة، حيث يسمح الذكاء الاصطناعي التوليدي للمخترقين بإنشاء احتيالات أكثر اقناعًا ومتسلسلة، مما يؤدي إلى موجة من هجمات ATO.

يُظهر التقرير أيضًا بعض الطرق التي يتقدم بها “الاحتيال كخدمة”. المناقشات المفتوحة مثل تلك الموجودة على تليجرام تقلل من عتبة الدخول لأي شخص يريد ارتكاب أنواع مختلفة من الإساءة – وهو ما نسميه ديمقراطية الاحتيال. لقد رأى فريقنا انتشارًا لفرق الاحتيال التي تقدم الآن هجمات البوت كخدمة، واشارنا إلى كيفية استخدام أداة واحدة لخداع المستهلكين لتقديم رموز مرور واحدة ل حساباتهم المالية. والمخترقون يجعلون هذه الأدوات سهلة الوصول والمتاحة للآخرين مقابل رسوم معقولة.

يمكنك مناقشة ما هو “منصة Sift الرقمية للثقة والأمان”?

باستخدام Sift، يمكن للشركات بناء وتطوير Products بثقة معينة، مع العلم بأن لديهم الأدوات لحماية أعمالهم من الاحتيال. إنه يحافظ على إبعاد المخترقين بينما يوفر للمستهلكين تجربة سلسة – تقليل الاحتكاك وزيادة الإيرادات.

مهمتنا هي مساعدة الجميع على ثقة الإنترنت، وتستخدم منصتنا التعلم الآلي وشبكة بيانات ضخمة لحماية الشركات من جميع أنواع الاحتيال والإساءة. كنا واحدة من أولى الشركات التي طبقت التعلم الآلي على الاحتيال عبر الإنترنت، لذلك جمعت رؤى رائعة تعكسها نماذج التعلم الآلي العالمية، والتي تعالج أكثر من 1 تريليون حدث في السنة. جمال المنصة هو أن كلما زاد عدد العملاء، أصبحت نماذجنا أكثر ذكاء حتى نتمكن دائمًا من تحسين وقف الاحتيال بينما نقوم بتقليل الاحتكاك للمستخدمين الحقيقيين والعملاء.

داخل المنصة، لدينا حماية الدفع، التي تحمي من الاحتيال في الدفع؛ ودفاع الحساب، الذي يمنع هجمات الاستيلاء على الحساب؛ وصيانة المحتوى، التي تقوم بحظر البريد العشوائي والاحتيال من النشر في المحتوى الذي ي生成ه المستخدم؛ وإدارة النزاع التي تحمي ضد الإرجاع والاحتيال الودي.

كيف تتميز هذه المنصة عن أدوات منع الاحتيال الأخرى؟

لا يوجد نقص في بائعين لمنع الاحتيال في السوق، ولكن معظمهم يقعون في فئتين: حلول النقطة أو القرار كخدمة. حلول النقطة تميل إلى أن يكون لها نطاق ضيق ومصممة لمعالجة حالة استخدام واحدة، مثل كشف البوت. حلول القرار كخدمة شاملة ولكنها تفتقر إلى العديد من قدرات إدارة الاحتيال، وتعمل ك “صندوق أسود” حول منطق القرار.

أحد أبرز مميزات Sift هو أننا نقدم حلًا لمكافحة أنواع متعددة من الاحتيال عبر جميع الصناعات. الاحتيال هو تحدي غير محدد للصناعة، ولدينا رؤى فريدة حول كيفية تحويل مشاكل الاحتيال في صناعة إلى أخرى. عبر جميع قدراتنا – محركات القرار، وإدارة الحالة، والتنسيق، والتقارير، والتحاكي – نقدر أيضًا وضع السيطرة في أيدي عملائنا. كل شركة فريدة، وهذه القدرة على التخصيص تعني أن المنطق يمكن تعديله بقواعد مخصصة وأن المحاكاة يمكن تعديلها داخل المنصة. نحن نعتقد أيضًا أن أفضل طريقة لمنع الاحتيال هي أن تكون شفافة بشأنها. محرك القرار يقدم تفسيرات للanalysts حتى يفهموا لماذا تمت الموافقة على معاملة أو تحديها أو رفضها. كما نقدم تقارير حتى تتمكن من قياس أداء نموذج لتفهم ما إذا كان يحتاج إلى تعديل.

يمكنك مناقشة ما هو “درجة Sift”، وكيف تمكن من التحسين المستمر لتعلم الآلة المستخدم؟

يستخدم عملاء Sift خوارزميات التعلم الآلي لاكتشاف الأنماط الاحتيالية ومنع الهجمات على موقع أو تطبيق. درجة Sift هي رقم، من 0 إلى 100، يمنحه الخوارزمية لكل حدث (أو نشاط) لتحديد احتمال أن السلوك احتيالي.

بينما يتم دعم كل من منتجاتنا بمجموعة من نماذج التعلم الآلي، نقدم أيضًا خوارزميات مخصصة مصممة خصيصًا لعملاء Sift. إشارات الاحتيال لكل صناعة قد تختلف إذا كنت تبيع التأمين أو الأغذية القابلة للتلف أو الملابس، على سبيل المثال. تقوم Sift بتشغيل آلاف الإشارات، مستمدة من شبكتنا العالمية، من خلال كل نموذج مخصص، وتحليل تفاصيل مثل وقت اليوم، خصائص عناوين البريد الإلكتروني، وعدد محاولات تسجيل الدخول. هذه الإشارات مجتمعة تشكل درجة لحدث معين مثل تسجيل الدخول أو المعاملة. لا يتم مشاركة درجات Sift عبر العملاء لأن كل نموذج تعلم آلي للعميل مختلف.

هناك منتج مثير للاهتمام تم تطويره في Sift لمكافحة الاحتيال والبريد العشوائي يسمى “تجميع النص”، ما هو هذا تحديدًا؟

البريد العشوائي النصي يعاني منصات الإنترنت، وغالبًا ما ينشر المخترقون نفس المحتوى أو محتوى مشابه بشكل متكرر. بنينا ميزة تجميع النص كجزء من صيانة المحتوى لجعل من السهل تحديد هذا النوع من النص وتجميعه معًا حتى يتمكن المحلل من تحديد ما إذا كان سيتم اتخاذ إجراء جماعي. التحدي هو أن ليس كل نص متكرر هو بريد عشوائي. على سبيل المثال، قد يُعلن بائع التجزئة عن نفس المنتج والوصف على مواقع متعددة.

لمواجهة هذا التحدي، احتجنا إلى طريقة لتحديد أنواع جديدة من احتيال المحتوى التي نريد اكتشافها، مع منح المحللين السيطرة النهائية على اتخاذ الإجراء. من خلال مزيج من الشبكات العصبية والتعلم الآلي، يمكن لتجميع النص الآن تجميع نصوص متشابهة، حتى لو هناك تغييرات طفيفة. يتم وضع علامة على المحتوى المميز معًا، وإذا كان في الواقع بريدًا عشوائيًا، يمكن للمحلل اتخاذ إجراء جماعي لإزالته.

كيف يمكن للشركات الدفاع عن نفسها بشكل أفضل ضد الهجمات المعادية أو الهجمات الخبيثة الأخرى التي يرتكبها الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

أكثر من نصف المستهلكين (54٪) يعتقدون أنهم لا ينبغي أن يتحملوا المسؤولية في حالة تقديمهم غير مقصود لمعلومات الدفع إلى مخترق استخدمها لاحقًا لشراء احتيالي. يعتقد ربعهم تقريبًا (24٪) أن الشركة التي تم فيها إجراء الشراء يجب أن تتحمل المسؤولية. هذا يعني أن عبء وقف الاحتيال يقع على المنصات والخدمات التي يعتمد عليها المستهلكون يوميًا.

ما زلنا في أيام الذكاء الاصطناعي التوليدي المبكرة، والتهديدات اليوم لن تكون نفس التهديدات التي نراها بعد ستة أشهر. مع ذلك، تحتاج الشركات إلى مكافحة النار بالنار عن طريق استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي لمكافحة الاحتيال ووقفه قبل حدوثه. التعلم الآلي في الوقت الفعلي ضروري لمواكبة حجم وسرعة وتعقيد الاحتيال. سوف تتخلف التجار الذين لا ينتقلون بعيدًا عن العمليات القديمة أو اليدوية عن المخترقين الذين يأوتمنون بالفعل العمليات. الشركات التي تتبنى هذا النهج الشامل في الوقت الفعلي تحسن دقة اكتشاف الاحتيال بنسبة 40٪. هذا يعني تحديد الاحتيال بشكل أفضل ووقفهم في العمل قبل أن يؤذوا أعمالك أو عملائك.

هل هناك أي شيء آخر تود مشاركته حول Sift؟

مبادرة قمنا بتنفيذها مؤخرًا لتعزيز هذه المهمة هي مجتمع عملائنا، Sifters. إنه مفتوح لجميع مستخدمي Sift، ويعمل كجسر بين عملائنا وخبرائنا الداخليين وشبكتنا الرقمية من التجار والبيانات. لقد كان مركزًا قيمًا لجمع رؤى الصناعة ومواجهة التحديات عبر الأسواق في منع الاحتيال. وهو يرى تبنيًا كبيرًا. إنشاء مجتمع للمكافحين ضد الاحتيال أمر أساسي لأن المخترقين لديهم مجتمعات خاصة بهم حيث يتعاونون لتعريض الشركات والمستهلكين للخطر. كما نقول، إنها شبكة لمكافحة شبكة.