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 ty đại chúng, bao gồm Ping Identity. Sift cung cấp một cách cho các doanh nghiệp để chấm dứt gian lận thanh toán, được xây dựng với một bảng điều khiển duy nhất, trực quan, giải pháp từ đầu đến cuối của Sift loại bỏ nhu cầu về các công cụ bị ngắt kết nối, phần mềm có mục đích duy nhất và thông tin không đầy đủ khiến cạn kiệt tài nguyên hoạt động.

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

Đưa một công ty ra công chúng 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 cả 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, và 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 thách thức mới này?

Gian lận là một vấn đề đang phát triển và thay đổi liên tục, và những gì đang xảy ra là rất 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 cách sử dụng học máy, và công nghệ cốt lõi và mạng dữ liệu toàn cầu của nó đã giúp nó nổi bật trong không gian phòng chống gian lận. Hơn 34.000 trang web và ứng dụng, bao gồm Twitter, DoorDash (DASH ), Poshmark và Uphold, phụ thuộc vào Sift. Sự khác biệt này, cùng với sự tập trung mạnh mẽ vào các quan hệ đối tác khách hàng dài hạn, đã khiến quyết định tham gia của tôi trở nên dễ dàng.

Tại sao trí tuệ nhân tạo tạo ra là một mối đe dọa bảo mật lớn đối với doanh nghiệp và người tiêu dùng?

Trí tuệ nhân tạo tạo ra đang cho thấy những dấu hiệu đầu tiên là một yếu tố thay đổi cuộc chơi cho những kẻ gian lận. 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 tạo ra, 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 tạo ra thậm chí có thể đề xuất các biến thể văn bản cho phép một kẻ gian lận tạo ra 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 mới để thực hiện các vụ lừa đảo tình yêu tiền điện tử, mỗi hồ sơ có một khuôn mặt và tiểu sử được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo. Theo cách này, trí tuệ nhân tạo tạo ra đang cho phép việc dân chủ hóa gian lận vì nó dễ dàng hơn cho bất kỳ ai, bất kể sự thông thạo về công nghệ, để lừa đảo ai đó 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 Trí tuệ nhân tạo, Người tiêu dùng và Doanh nghiệp bị ngập trong Gian lận”, những điều gì là những bất ngờ lớn nhất đối với bạn trong báo cáo này?

Chúng tôi biết rằng trí tuệ nhân tạo 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 tạo ra 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 vọt 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 tạo ra cho phép những kẻ gian lận tạo ra các vụ lừa đảo thuyết phục và có quy mô lớn hơn, dẫn đến một làn sóng các cuộc tấn công chiếm tài khoản.

Có thể bạn có thể thảo luận về “Nền tảng Tin cậy và An toàn Kỹ thuật số của 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 cung cấp cho khách hàng một trải nghiệm không bị gián đoạn – giảm 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 mạng dữ liệu lớn để bảo vệ các doanh nghiệp khỏi các loại gian lận và lạm dụng khác nhau. Chúng tôi là một trong những 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. Sự đẹp đẽ của nền tảng là càng có nhiều khách hàng, các mô hình của chúng tôi càng trở nên thông minh hơn để luôn tối ưu hóa việc ngăn chặn gian lận trong khi giảm ma sát cho người dùng và khách hàng thực sự.

Làm thế nào nền tảng này khác biệt so với các công cụ chống gian lận khác?

Không có sự thiếu hụt các nhà cung cấp phòng chống gian lận trên thị trường, nhưng hầu hết đều 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 của ngành khác. Trong tất cả các khả năng của chúng tôi – động cơ quyết định, quản lý trường hợp, điều phối, báo cáo và mô phỏng – chúng tôi cũng ưu tiên đặt quyền kiểm soát vào tay khách hàng của mình. Mỗi công ty đều duy nhất, 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 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 có thể thảo luận về “Điểm Sift” là gì và làm thế nào nó cho phép sự tự cải thiện liên tục cho 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.

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 được 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 thương nhân và dữ liệu. Nó đã trở thành một trung tâm có giá trị để thu thập thông tin về ngành và giải quyết các thách thức trên thị trường trong việc phòng chống gian lận. Và nó đang chứng kiến sự áp dụng khổng lồ. Việc tạo ra một cộng đồng cho những người chiến đấu chống gian lận là tuyệt đối cần thiết vì những kẻ gian lận 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 chiến đấu chống lại một mạng lưới.