ジャカルタ - イーロンマスクのTwitterの買収オファーは、偽アカウントがビジネスに及ぼす破壊的な影響を再び実証しています。これをさらに強調すると、昨年Facebookが65億の「悪い」アカウントを削除し、いくつかの見積もりでは、Instagramのアカウントのほぼ半分が偽物であると報告されました。
しかし、ソーシャルメディア企業はこの問題に単独で取り組んでいるわけではありません。オンライン小売、電子商取引、銀行、その他いくつかの企業も危険にさらされています。これらの組織はなぜ偽のアカウントに注意する必要があり、どのように害を及ぼす可能性がありますか?カスペルスキーの不正防止のエキスパートは、最も一般的なケースを以下に概説しました。
ボーナス盗難企業がロイヤルティプログラムに予算を割り当てるとき、目標は新しい顧客を引き付け、彼らと相互に有益な関係を築くのを助けることです。しかし、偽のアカウントを作成する詐欺師は、これらの取り組みを大きく損なう可能性があります。
これらのオンライン詐欺師は、48兆米ドル(672兆ルピア)の未使用のロイヤルティポイントが世界中で蓄積され、利益の可能性に魅了されています。ウェルカムボーナスを提供するプログラムなど、これらのプログラムの多くは、通常、サインアップが簡単で、多くの場合、2要素認証によって保護されていないため、詐欺の機会が多く残っています。
詐欺師は、ウェルカムボーナス、プロモーションコード、またはその他のサインアップ賞品を使用または再販したり、複数のアカウントから参加することでプロモーションで賞品を獲得する可能性を高めることができます。非公式の再販業者もこのスキームを利用してウェルカムボーナスを使用し、別のサイトで再販することもできます。これには、より多くのロイヤルティプログラムボーナスポイントと潜在的な金銭的報酬の追加の利点が伴います。
偽のアカウントは、割引なしで目的のアイテムを購入することになったり、すでに購入されているために限られた製品を購入する機会を失ったりする買い物客に害を及ぼします。この状況は小売業者やブランドにも悪影響を及ぼし、ブランドに対する顧客の信頼を損ない、マーケティング活動を無力化し、実際のバイヤーとの長年の関係を損ないます。
偽のレビュー消費者の93%は、オンラインレビューが購入決定に影響を与えると述べています。偽のレビューが一般的になっているのは驚くことではありません。この状況は、一部の悪質なディーラーにとっては有益かもしれませんが、長期的には、売り手と製品をリストする市場の両方に害を及ぼす可能性があります。
最近の調査によると、消費者の67%がレビューの信頼性を懸念しており、54%が製品レビューが偽物であると思われる場合、購入を放棄することが明らかになりました。虚偽のレビューの掲載を許可するプラットフォームは、関連当局によって消費者法に違反していると非難されることもあります。
マネロン金融機関は顧客口座の信憑性について非常に深刻ですが、多くの詐欺的な個人もここで見つけることができます。これはマネーロンダリングであり、無責任な当事者が犯罪資金をロンダリングするために使用するアカウントです。実在の人物によって作成されたとしても、意図した目的には使用されず、代わりに違法な財政を自分の口座に受け入れ、他の当事者に転送します。
オンライン詐欺師は、このマネーロンダリングスキームを実行するために洗練されたトリックを使用しています。自動化ツール、プロキシー・サーバー、リモート管理ツール、および TOR ネットワークを使用して、検出を回避し、それらのアクティビティーを以前のスキームと関連付けないようにします。
顧客ベースに高レベルのマネーロンダリングが存在すると、マネーロンダリング防止(AML)法の違反や銀行への深刻な評判の低下につながる可能性があります。組織にとって、彼らは違法行為を幇助していると疑われる可能性があり、マネーロンダリングの調査中に法執行機関の注意を引く可能性があります。
偽造は匿名性の暗い側面であり、インターネットが私たちに与える利点です。偽のアカウントを作成するのが簡単である限り、詐欺師はこの機会を利用して金銭的利益を得たり、世論を操作したりし続けます。
これに対処するために、各デジタルプラットフォームは、認証手順を大幅に複雑にするために調整を行うことができます。ただし、ユーザーエクスペリエンスにも影響し、潜在的な顧客損失につながる可能性があります。
増加傾向にあるさまざまな詐欺スキームを根絶するために使用されるもう1つの方法は、詐欺防止技術を使用することです。人工知能、機械学習、予測分析により、偽のアカウントや疑わしい行動を見つけることができます。このソリューションは、オンライン施設の利便性に影響を与えることなく、偽のユーザーと正当なユーザーを区別することもできます。
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