Kris Nagel, administrerende direktør i Sift – Intervju-serie

Kris er administrerende direktør i Sift. Han har over 30 års erfaring fra ledende stillinger i venture-backede og offentlige SaaS-selskaper, inkludert Ping Identity. Sift tilbyr en måte for bedrifter å stoppe betalingsbedrageri på, bygget med en enkelt, intuitiv konsoll. Sifts løsning eliminerer behovet for frakoblete verktøy, enkeltformål programvare og ufullstendige innsikter som drener operasjonelle ressurser.

I din tidligere stilling var du chief operating officer i identitetssikkerhetsplattformen Ping Identity, der du spilte en kritisk rolle i å ta selskapet offentlig i 2019. Hva var noen av dine viktigste erfaringer fra denne perioden?

Å ta et selskap offentlig er en stor oppgave, og jeg lærte mye gjennom prosessen. Utvikling av produkter og skaling av selskapet både før og etter denne milepælen lærte meg om hva det tar å løse komplekse organisatoriske utfordringer, å fortsette å innovere og omdefinere brukeropplevelsen, og å vokse team og gi dem mulighet til å gjøre sitt beste arbeid. Jeg har lært gjennom hele min karriere at enhver suksess i enhver rolle må starte med en dyp forståelse av kunder, partnere og menneskene i ditt team.

Du ble ansatt som CEO i Sift i januar 2023. Hva var det som tiltalte deg i denne nye utfordringen?

Bedrageri er et stadig voksende og utviklende problem, og konsekvensene er klare. Global e-handelsbedrageri-tap estimeres å nå $48 milliarder ved slutten av 2023 (en økning på 16% fra 2022), og bedrifter globalt bruker i gjennomsnitt 10% av sin omsetning på å håndtere bedrageri. Men hvis et selskap ikke håndterer bedrageri effektivt, kan det tape omsetning ved å ekskludere eller “insultere” legitime kunder.

Sift har en førstegangsfordel i å løse dette problemet med maskinlæring, og dens kjerne-teknologi og globale datanettverk har satt det fra seg i bedrageribekjempelsen. Over 34 000 nettsteder og apper, inkludert Twitter, DoorDash (DASH ), Poshmark og Uphold, er avhengige av Sift. Denne differensieringen, sammen med en sterk fokus på langvarige kunde-partnerskap, gjorde det enkelt for meg å velge å bli en del av selskapet.

Hvorfor er generativ AI en så stor sikkerhetstrussel for bedrifter og forbrukere?

Generativ AI viser tidlige tegn på å være en game-changer for bedrageri. Svindel var tidligere fullt av feil i grammatikk og stavning, så de var enklere å skille fra legitime handlinger. Med generativ AI kan dårlige aktører mer effektivt etterligne legitime selskaper og lure forbrukere til å gi sensitive innloggings- eller finansielle detaljer gjennom phishing-forsøk.

Generativ AI-plattformer kan også foreslå tekstvariasjoner som gjør det mulig for en bedrager å opprette flere distinkte kontoer på en enkelt plattform. For eksempel kan de opprette 100 nye falske dating-profiler for å begå kryptvaluta-romance-svindel, med hver sin unike AI-genererte ansikt og bio. På denne måten muliggjør generativ AI demokratiseringen av bedrageri, fordi det blir enklere for hvem som helst, uavhengig av teknisk kompetanse, å bedra noen med stjålne legitimasjonsopplysninger eller betalingsinformasjon.

Sift har nylig publisert en rapport med tittelen: «Midt i AI-renessansen, overhvelmet forbrukere og bedrifter med bedrageri», hva var noen av de største overraskelsene for deg i denne rapporten?

Vi visste at AI og automatisering ville endre bedrageri-landskapet, men hastigheten og volumet av denne endringen er virkelig bemerkelsesverdig. Over to tredjedeler (68%) av amerikanske forbrukere har rapportert en økning i spam og svindel siden november, like rundt tiden generative AI-verktøy begynte å bli tatt i bruk, og vi tror disse to trendene er sterkt korrelerte. Likedan har vi observerert en økning i antall konto- overtakelser (ATO), med en økning på 427% i første kvartal 2023 sammenlignet med hele 2022. Det er tydelig at disse hendelsene er relatert, da generativ AI gjør det mulig for bedragere å opprette mer overbevisende og skalerbare svindel, og dermed fører til en bølge av ATO-angrep.

Kunne du diskutere hva “Sift Digital Trust & Safety Platform” er?

Med Sift kan selskaper bygge og distribuere med tillit, vite at de har verktøyene til å beskytte sine bedrifter mot bedrageri. Det handler om å holde ut dårlige aktører samtidig som kundene får en sømløs opplevelse – redusere friksjon og øke omsetning.

Vår misjon er å hjelpe alle til å stole på internettet, og vår plattform bruker maskinlæring og et stort datanettverk til å beskytte bedrifter mot alle typer bedrageri og misbruk. Vi var ett av de første selskapene som brukte maskinlæring til å bekjempe bedrageri på nettet, så vi har samlet en usedvanlig mengde innsikt som er reflektert i våre globale maskinlæringsmodeller, som prosesserer over 1 billion hendelser per år. Skjønnheten ved plattformen er at jo flere kunder vi har, jo smartere blir modellene våre, så vi kan alltid optimalisere for å stoppe bedrageri samtidig som vi reduserer friksjon for ekte brukere og kunder.

Hvordan skiller denne plattformen seg fra andre bedrageribekjempelsesverktøy?

Det er ingen mangel på bedrageribekjempelsesleverandører på markedet, men de fleste faller innenfor to kategorier: punktløsninger eller beslutnings-tjenester. Punktløsninger tenderer å ha et smalt område og er designet for å håndtere ett enkelt brukstilfelle, som bot-deteksjon. Beslutnings-tjenester er mer omfattende, men mangler mange bedragerihåndteringsevner og fungerer som en “black box” omkring deres beslutningslogikk.

En av Sifts mest karakteristiske trekk er at vi tilbyr en løsning for å bekjempe flere typer bedrageri på tvers av alle bransjer. Bedrageri er en bransje-uavhengig utfordring, og vi har en unik innsikt i hvordan ett industris bedrageriproblemer blir en annens. Over alle våre evner – beslutningsmotorer, sakshåndtering, orkestrering, rapportering og simulering – prioriterer vi også å plassere kontrollen i hendene på våre kunder. Hvert selskap er unikt, og denne evnen til å tilpasse betyr at logikken kan modifiseres med tilpassede regler og at simuleringer kan justeres innenfor plattformen. Vi tror også at den beste måten å forebygge bedrageri på er å være åpen om det. Vår beslutningsmotor gir forklaringer for analytikere så de forstår hvorfor en transaksjon ble godkjent, utfordret eller avvist. Vi tilbyr også rapporter så du kan måle ytelsen til en modell for å forstå om den trenger å justeres.

Kan du diskutere hva “Sift Score” er, og hvordan det muliggjør kontinuerlig selvforbedring av maskinlæringen som brukes?

Sift-kunder bruker våre maskinlæringsalgoritmer til å oppdage bedrageriske mønster og forebygge angrep på et nettsted eller en app. Sift Score er et tall, fra 0-100, gitt av algoritmen til hver hendelse (eller aktivitet) for å indikere sannsynligheten for at atferden er bedragerisk.

En interessant produkt som er utviklet i Sift for å bekjempe svindel og spam er kalt Tekst-klustering, hva er dette spesifikt?

Spam-tekst plager nettbaserte plattformer, og spammere poster ofte samme eller svært lik tekst gjentakende. Vi bygde vår Tekst-klustering-funksjon som en del av Innhold-integritet for å gjøre det enklere å identifisere denne typen tekst og gruppere den sammen så en analytiker kan bestemme om å iverksette bulk-handling. Utfordringen er at ikke all gjentakende tekst er spam. For eksempel kan en e-handels-selger liste samme produkt og beskrivelse på flere nettsteder.

Hvordan kan bedrifter best forsvare seg mot motstridende angrep eller andre typer skadelige angrep som er fremmet av generativ AI?

Flere enn halvparten av forbrukerne (54%) tror at de ikke bør holdes ansvarlige hvis de uforvittelig har gitt sine betalingsopplysninger til en svindler som senere har blitt brukt til å gjøre en bedragerisk kjøp. Nesten en fjerdedel (24%) tror at bedriften der kjøpet ble gjort bør holdes ansvarlig. Det betyr at ansvaret for å stoppe bedrageri ligger hos plattformene og tjenestene forbrukerne er avhengige av hver dag.

Er det noe annet du ønsker å dele om Sift?

En initiativ vi nylig implementerte for å fremme denne misjonen er vår kunde-samfunn, Sifters. Det er åpent for alle Sift-brukere, og det fungerer som en bro mellom våre kunder, interne eksperter og vårt digitale nettverk av handlende og data. Det har vært en verdifull hub for å samle bransjeinnsikt og å håndtere tverrmarkeds-utfordringer i bedrageribekjempelse. Og det ser ut til å få enorm tilslutning. Å skape et samfunn for bedrageri-krigere er absolutt essensielt fordi bedragere har sine egne samfunn hvor de samarbeider for å skade bedrifter og forbrukere. Som vi sier, det tar et nettverk å bekjempe et nettverk.