为什么安全仍然是数字支付进一步增长的一个问题？
已发表: 2020-05-24创新和颠覆性技术将在加强在线交易安全方面发挥关键作用
采用非接触式卡、二维码和令牌化等新支付方式有助于降低风险
提高意识和让用户敏感对于避免潜在风险同样重要
在 Covid-19 危机之后，由于该国仍处于封锁状态，并且考虑到感染可能通过现金或纸币传播，因此现金交易稳步下降。 随着人们和企业继续保持社交距离并寻找更安全和非接触式的交易方式，可以肯定地说，数字支付正迅速成为我们生活中必不可少的一部分。
最近的一项消费者调查强调，在 Covid-19 危机期间，印度人甚至包括老年人在内的印度人都在迅速采用数字支付方式。 根据这项研究，在当前情况下，印度各年龄段消费者的数字支付使用率最高，为 75%，其次是全球平均水平，为 45%。
然而，随着越来越多的人开始长期采用数字支付，这给我们带来了一个潜在的问题：我们如何才能让数字交易更安全？ 随着我们着眼于未来成为“少现金”经济体，突然推动“走向数字化”将广泛测试现有的安全和欺诈控制框架。
每天都会发生不同规模的数据泄露事件，用户不断面临泄露个人信息和损失金钱的风险。 最普遍的威胁包括移动恶意软件、网络钓鱼攻击、复制 SIM 卡和物理盗窃。 此外，从数字生态系统中提取欺诈者使用的关键财务数据的新方法可能会让用户感到困惑。 仅在 2018-19 财年，就有多达 1,477 起涉及 ATM/借记卡和网上银行交易的欺诈行为，金额超过 10 万印度卢比。
自大流行开始以来，数字支付数量显着增加，无现金交易增加了 40%，网络安全风险（如网络钓鱼、病毒攻击或恶意软件）的风险也在增加。
根据最近的一项研究，到 2020 年，全球信用卡欺诈损失将超过 350 亿美元。因此，对于组织和政府而言，建立意识并加强安全和身份验证工作变得更加重要。 当今，必须正确使用新时代技术来增强数字交易的安全性，以解决跟踪未监控、交互点和独立设备的欺诈者的风险。
采用新时代技术
技术在加强网络安全方面发挥着关键作用。 通过添加生物识别、动态身份验证技术（如 3D Secure）进行多因素身份验证等措施； 人工智能和机器学习 (AIML) 有助于更快地检测和遏制欺诈交易。
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采用非接触式卡、二维码和令牌化等新的支付方式也有助于降低风险并使数字支付变得简单和安全。 凭借其一触即发技术，非接触式卡交易提供了一种更快、更安全的数字支付方式。 同样，二维码既安全又便宜，不仅可以在商店使用，还可以在电子商务平台和即时消息应用程序上使用。
另一方面，令牌化允许在不暴露实际帐户详细信息的情况下处理付款，并且唯一的数字标识符（称为令牌）取代了 16 位数的帐号。
这些最新技术促进了高级智能以评估行为模式并创建分层防御以防止未经授权的人员访问信息并避免在线欺诈。 虽然 3D 安全技术改进了电子商务和移动商务环境的身份验证，但由 AI/ML 提供支持的算法会主动发现支付流程中的任何异常情况并实时提醒银行。
为了减少响应时间和遏制威胁，有效使用支持 AI 和 ML 的系统可以轻松预测支付过程中的任何违规行为，并在正确的时间采取正确的预防措施。
让最终用户敏感
让用户了解新平台的安全使用对于提高对潜在风险和安全交易方式的认识也至关重要。 欺诈者倾向于通过各种有针对性的攻击来利用用户缺乏意识，这些攻击包括身份冒充和敏感信息的网络钓鱼。
人们不要随意披露他们的 OTP 和其他付款细节，这一点非常重要。 恶意软件攻击是印度的另一个大问题。 它可以访问电子邮件或银行详细信息，以及与信用卡相关的信息，并导致严重的数据泄露。
解决这一问题的关键方法之一是企业加大力度在互联网用户中建立数字金融知识。 而且，人们在打开任何可能让黑客访问设备和存储在设备上的信息的可疑电子邮件或附件时应保持谨慎。
演唱会
部署适当网络安全措施的关键驱动因素之一包括强大的监管和客户补救框架。 印度储备银行 (RBI) 中央支付欺诈登记处发布欺诈数据，以使用户了解新出现的风险。
这样的框架不仅增强了数字安全性，还增强了客户的信任和信心。 RBI 还发布了涉及 ATM 交易、卡交易和网上银行的指导方针，作为数字支付的安全和风险缓解措施。
当今世界面临的现状确实加速了数字支付解决方案的采用，使人们更加关注支付领域安全和保障的重要性。 而且，我们肯定会在这个领域看到更多的创新和颠覆。
毕竟，今天的消费者期望在他们进行的每笔交易中都能获得由强大的安全解决方案支持的高效数字体验。 随着竞争环境的不断变化，成熟的市场参与者将不得不不断发展并引入新技术，以实现成为真正“少现金”经济体的目标。