Kris Nagel, Giám đốc điều hành của Sift – Loạt phỏng vấn

Kris là Giám đốc điều hành tại Sift. Ông mang lại hơn 30 năm kinh nghiệm trong các vị trí lãnh đạo cấp cao tại các công ty SaaS được hỗ trợ bởi vốn đầu tư mạo hiểm và công khai, bao gồm cả Ping Identity. Sift cung cấp một cách để các doanh nghiệp chấm dứt gian lận thanh toán, được xây dựng với một bảng điều khiển trực quan duy nhất, giải pháp end-to-end của Sift loại bỏ nhu cầu các công cụ không kết nối, phần mềm đơn mục đích và thông tin không đầy đủ khiến nguồn lực hoạt động cạn kiệt.

Trong vai trò trước của bạn, bạn là Giám đốc điều hành tại nền tảng bảo mật danh tính Ping Identity, nơi bạn đã đóng một vai trò quan trọng trong việc đưa công ty lên sàn vào năm 2019, những kiến thức chính mà bạn đã rút ra từ kinh nghiệm này là gì?

Việc đưa một công ty lên sàn là một việc lớn, và tôi đã học được rất nhiều thông qua quá trình này. Phát triển sản phẩm và mở rộng công ty trước và sau khi đạt được cột mốc này đã dạy tôi về những gì cần thiết để giải quyết các thách thức tổ chức phức tạp, để tiếp tục đổi mới và tưởng tượng lại trải nghiệm người dùng, cũng như để phát triển đội ngũ và trao quyền cho họ để làm việc tốt nhất. Tôi đã học được trong suốt sự nghiệp của mình rằng bất kỳ thành công nào trong bất kỳ vai trò nào phải bắt đầu từ sự hiểu biết sâu sắc về khách hàng, đối tác và những người trong đội ngũ của bạn.

Bạn đã gia nhập Sift với tư cách là Giám đốc điều hành vào tháng 1 năm 2023. Điều gì đã thu hút bạn đến với thách thức mới này?

Gian lận là một vấn đề ngày càng tăng và不断 phát triển, và các rủi ro là rõ ràng. Thiệt hại do gian lận thương mại điện tử toàn cầu được ước tính sẽ đạt $48 tỷ vào cuối năm 2023 (tăng 16% so với năm 2022), và các doanh nghiệp trên toàn cầu đã chi trung bình 10% doanh thu của họ để quản lý gian lận. Nhưng nếu một công ty không quản lý gian lận một cách hiệu quả, nó có thể mất doanh thu bằng cách loại trừ hoặc “tấn công” khách hàng hợp pháp.

Sift có lợi thế tiên phong trong việc giải quyết vấn đề này bằng học máy, và công nghệ lõi và mạng dữ liệu toàn cầu của nó đã giúp công ty này khác biệt trong không gian phòng chống gian lận. Hơn 34.000 trang web và ứng dụng, bao gồm Twitter, DoorDash, Poshmark và Uphold, phụ thuộc vào Sift. Sự khác biệt này, cùng với sự tập trung mạnh mẽ vào quan hệ đối tác khách hàng dài hạn, đã khiến quyết định của tôi gia nhập công ty trở nên dễ dàng.

Tại sao trí tuệ nhân tạo sinh (generative AI) lại là một mối đe dọa bảo mật lớn đối với doanh nghiệp và người tiêu dùng?

Trí tuệ nhân tạo sinh đang cho thấy những dấu hiệu ban đầu là một yếu tố thay đổi cuộc chơi cho những kẻ lừa đảo. Các vụ lừa đảo trước đây thường bị lỗi chính tả và ngữ pháp, vì vậy chúng dễ dàng phân biệt. Với trí tuệ nhân tạo sinh, những kẻ xấu có thể bắt chước các công ty hợp pháp một cách hiệu quả hơn và lừa người tiêu dùng cung cấp thông tin đăng nhập hoặc tài chính nhạy cảm thông qua các cuộc tấn công lừa đảo.

Các nền tảng trí tuệ nhân tạo sinh thậm chí có thể đề xuất các biến thể văn bản cho phép một kẻ lừa đảo tạo nhiều tài khoản giả mạo khác nhau trên một nền tảng duy nhất. Ví dụ, họ có thể tạo 100 hồ sơ hẹn hò giả mạo để thực hiện các vụ lừa đảo tình yêu tiền điện tử, với mỗi hồ sơ có một khuôn mặt và tiểu sử được tạo bởi trí tuệ nhân tạo. Theo cách này, trí tuệ nhân tạo sinh đang cho phép việc dân chủ hóa gian lận vì nó trở nên dễ dàng hơn cho bất kỳ ai, bất kể trình độ kỹ thuật, để lừa đảo người khác bằng thông tin đăng nhập hoặc thanh toán bị đánh cắp.

Sift gần đây đã phát hành một báo cáo có tiêu đề: “Trong thời kỳ Phục hưng AI, người tiêu dùng và doanh nghiệp bị ngập trong gian lận”, những điều gì là bất ngờ nhất đối với bạn trong báo cáo này?

Chúng tôi biết rằng AI và tự động hóa sẽ thay đổi cảnh quan gian lận, nhưng tốc độ và khối lượng của sự thay đổi này thực sự đáng kinh ngạc. Hơn hai phần ba (68%) người tiêu dùng ở Mỹ đã báo cáo sự gia tăng các thư rác và lừa đảo kể từ tháng 11, ngay vào thời điểm các công cụ trí tuệ nhân tạo sinh bắt đầu được áp dụng, và chúng tôi tin rằng hai xu hướng này có liên quan chặt chẽ. Tương tự, chúng tôi đã quan sát thấy một sự gia tăng của các cuộc tấn công chiếm tài khoản (ATO), với tốc độ ATO tăng 427% trong quý đầu tiên của năm 2023 so với cả năm 2022. Rõ ràng, những sự kiện này có liên quan, vì trí tuệ nhân tạo sinh cho phép những kẻ lừa đảo tạo ra các vụ lừa đảo thuyết phục và có thể mở rộng quy mô, từ đó dẫn đến một làn sóng các cuộc tấn công ATO.

Báo cáo cũng cho thấy một số cách mà “dịch vụ gian lận” đang phát triển. Các diễn đàn công khai như những diễn đàn trên Telegram đang giảm thiểu rào cản gia nhập cho bất kỳ ai muốn thực hiện các loại lạm dụng khác nhau – đó là những gì chúng tôi gọi là việc dân chủ hóa gian lận. Đội ngũ của chúng tôi đã chứng kiến sự phổ biến của các nhóm gian lận hiện cung cấp các cuộc tấn công bot như một dịch vụ, và chúng tôi đã nhấn mạnh cách một công cụ được sử dụng để lừa người tiêu dùng cung cấp mã một lần cho tài khoản tài chính của họ. Và những kẻ lừa đảo đang làm cho những công cụ này dễ dàng tiếp cận và có sẵn cho người khác với một khoản phí tương đối nhỏ.

Có thể bạn hãy thảo luận về “Nền tảng Tin cậy và An toàn Kỹ thuật số Sift” là gì?

Với Sift, các công ty có thể xây dựng và triển khai với sự tự tin biết rằng họ có các công cụ để bảo vệ doanh nghiệp của mình khỏi gian lận. Đó là việc giữ cho những kẻ xấu ra ngoài trong khi vẫn mang lại cho khách hàng một trải nghiệm liền mạch – giảm thiểu ma sát và tăng doanh thu.

Sứ mệnh của chúng tôi là giúp mọi người tin tưởng vào internet, và nền tảng của chúng tôi sử dụng học máy và một mạng dữ liệu khổng lồ để bảo vệ các doanh nghiệp khỏi mọi loại gian lận và lạm dụng. Chúng tôi là một trong những công ty đầu tiên, nếu không phải là công ty đầu tiên, áp dụng học máy vào gian lận trực tuyến, vì vậy chúng tôi đã tích lũy được một lượng kiến thức đáng kinh ngạc được phản ánh trong các mô hình học máy toàn cầu của chúng tôi, xử lý hơn 1 nghìn tỷ sự kiện mỗi năm. Điểm đẹp của nền tảng là càng có nhiều khách hàng, mô hình của chúng tôi càng trở nên thông minh hơn để luôn tối ưu hóa việc ngăn chặn gian lận trong khi giảm thiểu ma sát cho người dùng và khách hàng thực sự.

Trong nền tảng, chúng tôi có Bảo vệ Thanh toán, bảo vệ chống lại gian lận thanh toán; Phòng thủ Tài khoản, ngăn chặn các cuộc tấn công chiếm tài khoản; Tính toàn vẹn Nội dung, chặn thư rác và lừa đảo được đăng trong nội dung do người dùng tạo; và Quản lý Tranh chấp, bảo vệ chống lại các khoản hoàn trả và gian lận thân thiện.

Nền tảng này khác biệt với các công cụ chống gian lận cạnh tranh như thế nào?

Không có sự thiếu hụt các nhà cung cấp phòng chống gian lận trên thị trường, nhưng hầu hết thuộc hai loại: giải pháp điểm hoặc quyết định như một dịch vụ. Các giải pháp điểm thường có phạm vi hẹp và được thiết kế để giải quyết một trường hợp sử dụng, chẳng hạn như phát hiện bot. Các giải pháp quyết định như một dịch vụ toàn diện hơn nhưng thiếu nhiều khả năng quản lý gian lận và hoạt động như một “hộp đen” về logic quyết định của chúng.

Một trong những đặc điểm khác biệt nhất của Sift là chúng tôi cung cấp một giải pháp để chống lại nhiều loại gian lận trên tất cả các ngành. Gian lận là một thách thức không phân biệt ngành, và chúng tôi có cái nhìn sâu sắc về cách vấn đề gian lận của một ngành trở thành vấn đề của ngành khác. Trong tất cả các khả năng của chúng tôi – động cơ quyết định, quản lý trường hợp, sắp xếp, báo cáo và mô phỏng – chúng tôi cũng ưu tiên việc trao quyền cho khách hàng của mình. Mỗi công ty đều độc đáo, và khả năng tùy chỉnh này có nghĩa là logic có thể được sửa đổi với các quy tắc tùy chỉnh và mô phỏng có thể được điều chỉnh trong nền tảng. Chúng tôi cũng tin rằng cách tốt nhất để ngăn chặn gian lận là minh bạch về nó. Động cơ quyết định của chúng tôi cung cấp lời giải thích cho các nhà phân tích để họ hiểu tại sao một giao dịch được phê duyệt, thách thức hoặc từ chối. Chúng tôi cũng cung cấp báo cáo để bạn có thể đo lường hiệu suất của một mô hình để hiểu nếu nó cần được điều chỉnh.

Có thể bạn hãy thảo luận về “Điểm Sift” là gì và làm thế nào nó cho phép cải thiện liên tục đối với học máy được sử dụng?

Khách hàng của Sift sử dụng các thuật toán học máy của chúng tôi để phát hiện các mẫu gian lận và ngăn chặn các cuộc tấn công trên một trang web hoặc ứng dụng. Điểm Sift là một số, từ 0-100, được thuật toán gán cho mỗi sự kiện (hoặc hoạt động) để chỉ ra khả năng hành vi đó là gian lận.

Mặc dù mỗi sản phẩm của chúng tôi được hỗ trợ bởi một tập hợp các mô hình học máy riêng, chúng tôi cũng cung cấp các thuật toán tùy chỉnh được thiết kế cho khách hàng của Sift. Các tín hiệu gian lận cho mỗi ngành có thể khác nhau nếu bạn bán bảo hiểm, thực phẩm dễ hỏng hoặc quần áo, ví dụ. Sift chạy hàng nghìn tín hiệu, dựa trên mạng dữ liệu toàn cầu của chúng tôi, thông qua mỗi mô hình tùy chỉnh, phân tích các chi tiết như thời gian trong ngày, đặc điểm của địa chỉ email và số lần đăng nhập thử. Những tín hiệu này kết hợp lại tạo thành một điểm số cho một sự kiện cụ thể như đăng nhập hoặc giao dịch. Điểm Sift không bao giờ được chia sẻ giữa các khách hàng vì mỗi mô hình học máy của khách hàng là khác nhau.

Một sản phẩm thú vị được phát triển tại Sift để chống lại lừa đảo và thư rác được gọi là “Nhóm văn bản”, điều này cụ thể là gì?

Thư rác văn bản làm phiền các nền tảng trực tuyến, và những kẻ gửi thư rác thường đăng nội dung giống nhau hoặc rất giống nhau nhiều lần. Chúng tôi đã xây dựng tính năng Nhóm văn bản của mình như một phần của Tính toàn vẹn Nội dung để làm cho nó dễ dàng hơn để xác định loại văn bản này và nhóm chúng lại với nhau để một nhà phân tích có thể quyết định có nên thực hiện hành động hàng loạt hay không. Thử thách là không tất cả văn bản lặp lại đều là thư rác. Ví dụ, một người bán hàng trực tuyến có thể liệt kê cùng một sản phẩm và mô tả trên nhiều trang web.

Để giải quyết hiệu quả thách thức này, chúng tôi cần một cách để gắn nhãn các loại nội dung gian lận mới mà chúng tôi muốn phát hiện, đồng thời trao cho các nhà phân tích quyền kiểm soát cuối cùng để thực hiện hành động. Thông qua sự kết hợp của mạng nơ-ron và học máy, Nhóm văn bản có thể nhóm các văn bản tương tự, ngay cả khi có các biến thể nhỏ. Nội dung được gắn nhãn này được nhóm lại với nhau, và nếu đó thực sự là thư rác, một nhà phân tích có thể thực hiện hành động hàng loạt để loại bỏ nó.

Làm thế nào các doanh nghiệp có thể bảo vệ mình tốt nhất khỏi các cuộc tấn công đối đầu hoặc các loại tấn công độc hại khác được thực hiện bởi trí tuệ nhân tạo sinh?

Hơn một nửa số người tiêu dùng (54%) tin rằng họ không nên chịu trách nhiệm trong trường hợp họ vô tình cung cấp thông tin thanh toán của mình cho một kẻ lừa đảo sau đó được sử dụng để thực hiện một giao dịch gian lận. Gần một phần tư (24%) tin rằng doanh nghiệp nơi giao dịch được thực hiện nên chịu trách nhiệm. Điều đó có nghĩa là gánh nặng ngăn chặn gian lận nằm trong tay các nền tảng và dịch vụ mà người tiêu dùng dựa vào hàng ngày.

Chúng tôi vẫn còn trong những ngày đầu của trí tuệ nhân tạo sinh và các mối đe dọa ngày nay sẽ không phải là những mối đe dọa mà chúng tôi sẽ thấy sáu tháng từ bây giờ. Dù vậy, các doanh nghiệp cần phải chống lại lửa bằng lửa bằng cách sử dụng các công nghệ AI như học máy để chống lại và ngăn chặn gian lận trước khi nó xảy ra. Học máy thời gian thực là rất quan trọng để theo kịp quy mô, tốc độ và sự tinh vi của gian lận. Các thương nhân không chuyển đổi khỏi các quy trình lỗi thời hoặc thủ công sẽ bị tụt lại phía sau những kẻ lừa đảo đã tự động hóa. Các công ty áp dụng phương pháp toàn diện, thời gian thực này cải thiện độ chính xác phát hiện gian lận lên 40%. Điều này có nghĩa là việc xác định gian lận và ngăn chặn chúng trong hành động trước khi chúng có thể gây hại cho doanh nghiệp hoặc khách hàng của bạn.

Có điều gì khác mà bạn muốn chia sẻ về Sift?

Một sáng kiến mà chúng tôi gần đây đã triển khai để thúc đẩy sứ mệnh này là cộng đồng khách hàng của chúng tôi, Sifters. Nó mở cho tất cả người dùng Sift, và nó hoạt động như một cầu nối giữa khách hàng của chúng tôi, chuyên gia nội bộ và mạng kỹ thuật số của các thương nhân và dữ liệu. Đó là một trung tâm quý giá để thu thập thông tin chi tiết về ngành và giải quyết các thách thức gian lận trên nhiều thị trường. Và nó đang chứng kiến sự áp dụng lớn. Việc tạo ra một cộng đồng cho những người chống gian lận là tuyệt đối cần thiết vì những kẻ lừa đảo có cộng đồng của riêng họ, nơi họ cộng tác để gây hại cho doanh nghiệp và người tiêu dùng. Như chúng tôi thường nói, nó cần một mạng lưới để chống lại một mạng lưới.