同社は、リスクの高いデバイスやその他の隠れた異常を特定するCookieに頼ることなく、デジタル指紋を作成する機能を追加しました。
TransUnion Global Fraud Solutionsのクリント・ローリー氏は、機械学習モデルをベースとしたこのサービスは、複数のセッションやプラットフォームにわたる不審なアクティビティをリアルタイムで検知・警告すると同時に、正規の顧客による組織体験の向上も可能にすると述べています。
注目すべき点として、人工知能（AI）時代において、不正行為は企業に年間5,340億ドルの損害を与えています。
しかし、より巧妙な手口が出現するにつれて、この額は増加すると予想されています。
インシデント発生による企業コストは、不正取引の遠隔追跡に多大な費用がかかると推定されています。
リモートアクセスツールなどから生成される不正取引は、デバイス検出システムによる自動検出など、オンラインの正規アカウントにとってより困難になります。
しかし、目立たないプロファイラーによる不正取引の標的化率は、今年これまでのところ2025年頃に高まっています。
専門家は、サイバー犯罪化戦略が依然として高い水準にあり、収益の減少に対してより脆弱であり、調査活動が時間とともに急速に拡大する可能性があると警告しています。
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