Juniper Research procjenjuje da će vrijednost transakcija izgubljenih zbog prijevara prvog lica dosegnuti gotovo 16 milijardi dolara do 2031. Takve prijevare nastaju kada kupac ospori legitimnu transakciju kako bi dobio povrat novca ili kada ne prepozna naziv trgovca na izvodu. Trgovcima se preporučuju upozorenja prije chargebacka, jasni opisi transakcija i proaktivni povrati.
Istraživanje Juniper Researcha pokazalo je da će vrijednost transakcija izgubljenih zbog takozvane prijateljske prijevare, odnosno prijevare prvog lica, dosegnuti gotovo 16 milijardi dolara u 2031. To predstavlja rast od 96 posto u odnosu na procijenjenih 8,1 milijardu dolara u 2026.
Udio takvih prijevara u svim povratima terećenja, odnosno chargebackovima, trebao bi porasti s 22 posto u 2026. na 28 posto do 2031. Rast potiče sve rašireniji stav dijela potrošača da su prijevare usmjerene protiv trgovaca „zločini bez žrtve“. Pojavljuju se u različitim oblicima, uključujući pokretanje chargebacka nakon što se kupac predomislio u vezi s uslugom ili pokušaj zadržavanja robe bez plaćanja.
Izvješće navodi da su chargebackovi češći kod transakcija bez fizičke prisutnosti kartice, jer internetska trgovina stvara veću udaljenost između vlasnika kartice i trgovca, zbog čega se korisnici lakše odlučuju na lažno osporavanje. Juniper Research preporučuje upozorenja prije chargebacka i preventivne povrate kako bi se izbjegle visoke naknade povezane sa sporovima.
„S obzirom na troškove chargebackova, nije dovoljno samo pobijediti u sporu. Trgovci moraju djelovati proaktivno ili će snositi visoke naknade“, rekao je Michael Greenwood, viši analitičar u Juniper Researchu. Izvješće je kao dodatni uzrok rasta izdvojilo nesporazume. Roba i usluge kupljene na internetu na bankovnom izvodu često se prikazuju pod nazivom koji se razlikuje od potrošaču poznatog brenda, što može izazvati sumnju u prijevaru. Brendovima se zato preporučuje da opis transakcije u bankovnim aplikacijama usklade s nazivom pod kojim ih kupci prepoznaju.
Visa prijevaru prvog lica opisuje kao osporavanje legitimne kupnje od strane stvarnog vlasnika kartice, bilo namjerno ili zbog zabune. Za trgovca trošak može uključivati izgubljenu robu ili uslugu, vraćeni iznos, naknadu za spor i dodatni operativni rad. Zbog toga ukupni gubitak u pojedinim slučajevima može znatno premašiti izvornu vrijednost transakcije. Jedna od najučinkovitijih mjera jest prikaz jasnog naziva trgovca, datuma, lokacije i detalja narudžbe u bankovnoj aplikaciji. Sustavi za razmjenu podataka prije formalnog spora mogu korisniku odmah pokazati račun, stavke i podatke o dostavi te time ukloniti zabunu.
Trgovci trebaju čuvati dokaze o potvrdi narudžbe, prijavi korisnika, isporuci, korištenju digitalne usluge i komunikaciji s kupcem. Pre-chargeback upozorenja omogućuju povrat novca prije nego što nastanu dodatne naknade i negativan utjecaj na stopu sporova. Ipak, prečesti automatski povrati mogu potaknuti zlouporabu, pa odluke treba temeljiti na obrascima ponašanja i procjeni rizika. Dobar postupak korisničke podrške također smanjuje vjerojatnost da će kupac kao prvi korak odabrati bankovni spor. Učinkovita zaštita zato mora kombinirati transparentnost transakcija, kvalitetnu podršku, analitiku prijevara i disciplinirano upravljanje dokazima.
Istraživanje Juniper Researcha pokazalo je da će vrijednost transakcija izgubljenih zbog takozvane prijateljske prijevare, odnosno prijevare prvog lica, dosegnuti gotovo 16 milijardi dolara u 2031. To predstavlja rast od 96 posto u odnosu na procijenjenih 8,1 milijardu dolara u 2026.
Europska komisija predstavila je akcijski plan za strukturirani odgovor na rizike i iskorištavanje mogućnosti koje napredni AI modeli donose kibernetičkoj sigurnosti. Oslanjajući se na jedinstveni europski pravni okvir za umjetnu inteligenciju i kibernetičku sigurnost, plan će povezati države članice, industriju i organizacije na razini EU-a radi jačanja zaštite digitalnog okruženja od ranjivosti povezanih s naprednim AI sustavima.
AI programiranje mijenja softversko inženjerstvo ugradnjom umjetne inteligencije i agentskih radnih procesa u cijeli razvojni ciklus. Organizacije u različitim industrijama sve češće zapošljavaju stručnjake za uvođenje AI alata u pregled koda, automatizirano testiranje, izradu dokumentacije i upravljanje. Takav pomak ubrzava isporuku softvera, a istodobno bi trebao osigurati dosljednost, sigurnost i usklađenost te omogućiti kvalitetnije rezultate u velikom opsegu, navodi GlobalData.
