Кріс Нагель, генеральний директор Sift – Інтерв’ю

Кріс є генеральним директором компанії Sift. Він має понад 30 років досвіду роботи на керівних посадах у компаніях, що фінансуються风险 інвестиційними фондами та публічних компаніях SaaS, включаючи Ping Identity. Sift пропонує підприємствам можливість припинити платіжні шахрайства, створивши єдину, інтуїтивно зрозумілу консоль. Рішення Sift усуває необхідність у відокремлених інструментах, програмному забезпеченні з одним призначенням та неповних даних, які виснажують операційні ресурси.

У вашій попередній ролі ви були операційним директором платформи ідентифікації безпеки Ping Identity, де ви відігравали критичну роль у виході компанії на біржу в 2019 році. Які були деякі з ваших основних висновків з цього досвіду?

Вихід компанії на біржу – це велике завдання, і я багато чому навчився під час цього процесу. Розробка продуктів і масштабування компанії до та після цього етапу навчили мене того, що потрібно для вирішення складних організаційних проблем, для подальшого інноваційного розвитку та переосмислення досвіду користувача, а також для зростання команд та надання їм можливості робити свою роботу на високому рівні. На всьому своєму професійному шляху я зрозумів, що будь-який успіх у будь-якій ролі повинен починатися з глибокого розуміння клієнтів, партнерів та людей у вашій команді.

Ви приєдналися до Sift як генеральний директор у січні 2023 року. Що привабило вас до цього нового завдання?

Шахрайства – це проблема, яка постійно зростає та еволюціонує, а ставки високі. Глобальні втрати через шахрайства в електронній комерції, як очікується, досягнуть $48 мільярдів до кінця 2023 року (зростання на 16% у порівнянні з 2022 роком), а компанії по всьому світу витрачають у середньому 10% свого доходу на боротьбу з шахрайствами. Але якщо компанія не зможе ефективно боротися з шахрайствами, вона може втратити доходи через виключення або “інсульт” легітимних клієнтів.

Sift має перевагу першопрохідця у вирішенні цієї проблеми за допомогою машинного навчання, а його ядро технологій та глобальна мережа даних відрізняють його у сфері запобігання шахрайствам. Більше 34 000 сайтів і додатків, включаючи Twitter, DoorDash (DASH ), Poshmark та Uphold, покладаються на Sift. Ця диференціація, разом із сильним акцентом на довгострокових партнерствах з клієнтами, зробила мою рішення про приєднання до компанії легким.

Чому генеративне штучне інтелект є величезною загрозою безпеки для підприємств та споживачів?

Генеративне штучне інтелект показує ознаки революційної зміни для шахраїв. Шахрайства раніше були повні помилок у граматиці та орфографії, тому їх було легше відрізнити. З генеративним штучним інтелектом зловмисники можуть більш ефективно імітувати легітимні компанії та обманювати споживачів, щоб вони надали конфіденційну інформацію про входи або фінансові дані через фішингові спроби.

Платформи генеративного штучного інтелекту можуть навіть пропонувати варіанти тексту, які дозволяють шахраю створити кілька різних облікових записів на одній платформі. Наприклад, вони можуть створити 100 нових фальшивих профілів у додатку для знайомств, щоб вчинити шахрайства з романтикою та криптовалютою, з унікальним AI-генерованим обличчям та біографією для кожного. Таким чином, генеративне штучне інтелект забезпечує демократизацію шахрайств, оскільки тепер легше будь-кому, незалежно від технічної грамотності, обманути когось, використовуючи вкрадені дані про платежі або інформацію.

Sift недавно опублікував звіт під назвою: «У часи Ренесансу штучного інтелекту споживачі та підприємства зазнають нападів шахрайств», які були найбільшими сюрпризами для вас у цьому звіті?

Ми знали, що штучний інтелект та автоматизація змінять ландшафт шахрайств, але швидкість та обсяг цієї зміни справді вражаючі. Більше двох третин (68%) споживачів у США повідомили про збільшення кількості спаму та шахрайств з листопада, приблизно в той час, коли інструменти генеративного штучного інтелекту почали набувати популярності, і ми вважаємо, що ці дві тенденції тісно пов’язані. Аналогічно, ми спостерігаємо зростання атак на захоплення облікових записів (ATO), при цьому кількість атак ATO зросла на 427% у першому кварталі 2023 року порівняно з усім 2022 роком. Очевидно, що ці події пов’язані, оскільки генеративне штучне інтелект дозволяє шахраям створювати більш переконливі та масштабовані шахрайства, що призводить до хвилі атак ATO.

Звіт також показує деякі способи, як «шахрайство як послуга» розвивається. Відкриті форуми, такі як ті, що знаходяться на Telegram, знижують бар’єр для входу для будь-кого, хто хоче вчинити різні види зловживань – це те, що ми називаємо демократизацією шахрайств. Наша команда бачила поширення груп шахрайств, які тепер пропонують атаки ботів як послугу, і ми підкреслили, як один інструмент використовується для обману споживачів, щоб вони надали одноразові паролі для своїх фінансових рахунків. І шахраї роблять ці інструменти легко доступними та доступними для інших за відносно низьку плату.

Чи можете ви розповісти про те, що таке «Платформа цифрового довіри та безпеки Sift»?

З допомогою Sift компанії можуть будувати та розгортати з впевненістю, знаючи, що вони мають інструменти для захисту свого бізнесу від шахрайств. Це виключення злих акторів, одночасно забезпечуючи клієнтам безперебійний досвід – зменшення тертя та збільшення доходу.

Наша місія полягає в тому, щоб допомогти всім довіряти інтернету, а наша платформа використовує машинне навчання та величезну мережу даних для захисту підприємств від різних видів шахрайств та зловживань. Ми були однією з перших компаній, які застосували машинне навчання до онлайн-шахрайств, тому ми накопичили величезну кількість знань, які відображаються у наших глобальних моделях машинного навчання, які обробляють понад 1 трильйон подій на рік. Краса платформи полягає в тому, що чим більше клієнтів ми маємо, тим розумніші наші моделі стають, щоб завжди оптимізувати зупинку шахрайств, одночасно зменшуючи тертя для реальних користувачів та клієнтів.

У рамках платформи ми маємо захист платежів, який захищає від шахрайств з платежами; захист облікових записів, який запобігає атакам на захоплення облікових записів; цілісність контенту, який блокує спам та шахрайства з публікацією у контенті, створеному користувачами; та управління спорами, яке захищає від chargeback та дружнього шахрайства.

Як ця платформа відрізняється від інших інструментів боротьби з шахрайствами?

На ринку немає нестачі виробників засобів боротьби з шахрайствами, але більшість з них належать до двох категорій: рішення з вузьким спектром застосування або рішення як послуга. Рішення з вузьким спектром застосування мають обмежений обсяг та призначені для вирішення однієї задачі, chẳng hạn як виявлення ботів. Рішення як послуга більш комплексні, але не мають багатьох можливостей боротьби з шахрайствами та діють як «чорна скринька» щодо своєї логіки прийняття рішень.

Однією з найбільш характерних особливостей Sift є те, що ми пропонуємо рішення для боротьби з різними видами шахрайств у всіх галузях. Шахрайства – це проблема, яка не залежить від галузі, і ми маємо унікальне розуміння того, як одна галузь шахрайств стає іншою. У всіх наших можливостях – двигунах прийняття рішень, управлінні справами, оркестровці, звітності та симуляції – ми також ставимо на перше місце надання контролю клієнтам. Кожна компанія унікальна, і ця можливість налаштування означає, що логіка може бути змінена за допомогою користувальницьких правил, а симуляції можуть бути змінені всередині платформи. Ми також вважаємо, що найкращий спосіб запобігання шахрайствам полягає в тому, щоб бути прозорим щодо них. Наш двигун прийняття рішень надає пояснення для аналітиків, щоб вони розуміли, чому транзакція була затверджена, викликана або відхилена. Ми також пропонуємо звіти, щоб ви могли виміряти продуктивність моделі та зрозуміти, чи потрібно її调整.

Чи можете ви розповісти про те, що таке «Бал Sift», і як він забезпечує безперервне самозбереження машинного навчання, яке використовується?

Клієнти Sift використовують наші алгоритми машинного навчання для виявлення шахрайських моделей та запобігання атакам на сайті або додатку. Бал Sift – це число від 0 до 100, яке надається алгоритмом кожній події (або діяльності), щоб вказати ймовірність того, що поведінка є шахрайською.

Хоча кожен з наших продуктів підтримується自己的 набором моделей машинного навчання, ми також пропонуємо користувальницькі алгоритми, які налаштовані для клієнтів Sift. Сигнали шахрайств для кожної галузі можуть відрізнятися, якщо ви продаєте страхування, скороминущі продукти харчування або одяг, наприклад. Sift запускає тисячі сигналів, використовуючи нашу величезну глобальну мережу, через кожну модель, аналізуючи деталі, такі як час доби, характеристики адрес електронної пошти та кількість спроб входу. Ці сигнали в поєднанні утворюють бал для певної події, chẳng hạn як входу або транзакції. Бали Sift ніколи не передаються між клієнтами, оскільки кожна модель машинного навчання клієнта унікальна.

Чи можете ви розповісти про продукт, який називається Text Clustering, який розроблений у Sift для боротьби зі шахрайствами та спамом?

Спам-текст заважає онлайн-платформам, а спамери часто публікують相同ний або дуже схожий контент повторно. Ми створили функцію Text Clustering як частину цілісності контенту, щоб зробити легше виявлення цього типу тексту та групування його разом, щоб аналітик міг вирішити, чи взяти масові заходи. Виклик полягає в тому, що не весь повторюваний текст є спамом. Наприклад, продавець електронної комерції може розмістити相同ний продукт та опис на кількох сайтах.

Щоб ефективно вирішити цю проблему, нам потрібно було знайти спосіб позначити нові види шахрайств, які ми хотіли виявити, а також надати аналітикам остаточний контроль над діями. За допомогою поєднання нейронних мереж та машинного навчання Text Clustering тепер може групувати подібний текст, навіть якщо є незначні варіації. Цей текст позначається разом, і якщо це справді спам, аналітик може взяти масові заходи для його видалення.

Як підприємства можуть найкраще захистити себе від зловмисних атак або інших видів зловмисних атак, які здійснюються за допомогою генеративного штучного інтелекту?

Більше половини споживачів (54%) вважають, що вони не повинні нести відповідальність у разі, якщо вони ненавмисно надали свої дані про платежі шахраю, який пізніше використав їх для здійснення шахрайської покупки. Майже чверть (24%) вважають, що підприємство, де була зроблена покупка, повинно нести відповідальність. Це означає, що відповідальність за зупинку шахрайств лежить на платформах та послугах, на які споживачі покладаються щодня.

Ми ще на початку розвитку генеративного штучного інтелекту, а загрози сьогодні не будуть тими ж загрозами, які ми побачимо за шість місяців. Однак підприємства повинні боротися з вогнем за допомогою вогню, використовуючи технології штучного інтелекту, такі як машинне навчання, для боротьби з шахрайствами та їх зупинки до того, як вони трапляться. Машинне навчання в режимі реального часу є важливим для підтримки масштабу, швидкості та складності шахрайств. Торговці, які не відмовляються від застарілих або ручних процесів, відстануть від шахраїв, які вже автоматизують. Компанії, які приймають цей підхід від початку до кінця в режимі реального часу, покращують точність виявлення шахрайств на 40%. Це означає краще визначення шахраїв та зупинку їхніх дій до того, як вони зможуть нашкодити вашому бізнесу чи клієнтам.

Чи є щось інше, що ви хотіли б поділитися про Sift?

Одна з ініціатив, яку ми недавно реалізували для подальшого розвитку нашої місії, – це наша спільнота клієнтів, Sifters. Вона відкрита для всіх користувачів Sift та діє як міст між нашими клієнтами, внутрішніми експертами та цифровою мережею торговців та даних. Це стало цінним центром для збору промислових знань та вирішення міжгалузевих проблем у сфері запобігання шахрайствам. І це бачить величезне прийняття. Створення спільноти для борців зі шахрайствами абсолютно необхідно, оскільки шахраї мають свої спільноти, де вони співпрацюють для шкоди підприємствам та споживачам. Як ми кажемо, для боротьби з мережею потрібно мати мережу.