為什麼安全仍然是數字支付進一步增長的一個問題？
已發表: 2020-05-24創新和顛覆性技術將在加強在線交易安全方面發揮關鍵作用
採用非接觸式卡、二維碼和令牌化等新支付方式有助於降低風險
提高意識和讓用戶敏感對於避免潛在風險同樣重要
在 Covid-19 危機之後，由於該國仍處於封鎖狀態，並且考慮到感染可能通過現金或紙幣傳播，因此現金交易穩步下降。 隨著人們和企業繼續保持社交距離並尋找更安全和非接觸式的交易方式，可以肯定地說，數字支付正迅速成為我們生活中必不可少的一部分。
最近的一項消費者調查強調，在 Covid-19 危機期間，印度人甚至包括老年人在內的印度人都在迅速採用數字支付方式。 根據這項研究，在當前情況下，印度各年齡段消費者的數字支付使用率最高，為 75%，其次是全球平均水平，為 45%。
然而，隨著越來越多的人開始長期採用數字支付，這給我們帶來了一個潛在的問題：我們如何才能讓數字交易更安全？ 隨著我們著眼於未來成為“少現金”經濟體，突然推動“走向數字化”將廣泛測試現有的安全和欺詐控制框架。
每天都會發生不同規模的數據洩露事件，用戶不斷面臨洩露個人信息和損失金錢的風險。 最普遍的威脅包括移動惡意軟件、網絡釣魚攻擊、複製 SIM 卡和物理盜竊。 此外，從數字生態系統中提取欺詐者使用的關鍵財務數據的新方法可能會讓用戶感到困惑。 僅在 2018-19 財年，就有多達 1,477 起涉及 ATM/借記卡和網上銀行交易的欺詐行為，金額超過 10 萬印度盧比。
自大流行開始以來，數字支付數量顯著增加，無現金交易增加了 40%，網絡安全風險（如網絡釣魚、病毒攻擊或惡意軟件）的風險也在增加。
根據最近的一項研究，到 2020 年，全球信用卡欺詐損失將超過 350 億美元。因此，對於組織和政府而言，建立意識並加強安全和身份驗證工作變得更加重要。 當今，必須正確使用新時代技術來增強數字交易的安全性，以解決跟踪未監控、交互點和獨立設備的欺詐者的風險。
採用新時代技術
技術在加強網絡安全方面發揮著關鍵作用。 通過添加生物識別、動態身份驗證技術（如 3D Secure）進行多因素身份驗證等措施； 人工智能和機器學習 (AIML) 有助於更快地檢測和遏制欺詐交易。
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採用非接觸式卡、二維碼和令牌化等新的支付方式也有助於降低風險並使數字支付變得簡單和安全。 憑藉其一觸即發技術，非接觸式卡交易提供了一種更快、更安全的數字支付方式。 同樣，二維碼既安全又便宜，不僅可以在商店使用，還可以在電子商務平台和即時消息應用程序上使用。
另一方面，令牌化允許在不暴露實際帳戶詳細信息的情況下處理付款，並且唯一的數字標識符（稱為令牌）取代了 16 位數的帳號。
這些最新技術促進了高級智能以評估行為模式並創建分層防禦以防止未經授權的人員訪問信息並避免在線欺詐。 雖然 3D 安全技術改進了電子商務和移動商務環境的身份驗證，但由 AI/ML 提供支持的算法會主動發現支付流程中的任何異常情況並實時提醒銀行。
為了減少響應時間和遏制威脅，有效使用支持 AI 和 ML 的系統可以輕鬆預測支付過程中的任何違規行為，並在正確的時間採取正確的預防措施。
讓最終用戶敏感
讓用戶了解新平台的安全使用對於提高對潛在風險和安全交易方式的認識也至關重要。 欺詐者傾向於通過各種有針對性的攻擊來利用用戶缺乏意識，這些攻擊包括身份冒充和敏感信息的網絡釣魚。
人們不要隨意披露他們的 OTP 和其他付款細節，這一點非常重要。 惡意軟件攻擊是印度的另一個大問題。 它可以訪問電子郵件或銀行詳細信息，以及與信用卡相關的信息，並導致嚴重的數據洩露。
解決這一問題的關鍵方法之一是企業加大力度在互聯網用戶中建立數字金融知識。 而且，人們在打開任何可能讓黑客訪問設備和存儲在設備上的信息的可疑電子郵件或附件時應保持謹慎。
演唱會
部署適當網絡安全措施的關鍵驅動因素之一包括強大的監管和客戶補救框架。 印度儲備銀行 (RBI) 中央支付欺詐登記處發布欺詐數據，以使用戶了解新出現的風險。
這樣的框架不僅增強了數字安全性，還增強了客戶的信任和信心。 RBI 還發布了涉及 ATM 交易、卡交易和網上銀行的指導方針，作為數字支付的安全和風險緩解措施。
當今世界面臨的現狀確實加速了數字支付解決方案的採用，使人們更加關注支付領域安全和保障的重要性。 而且，我們肯定會在這個領域看到更多的創新和顛覆。
畢竟，今天的消費者期望在他們進行的每筆交易中都能獲得由強大的安全解決方案支持的高效數字體驗。 隨著競爭環境的不斷變化，成熟的市場參與者將不得不不斷發展並引入新技術，以實現成為真正“少現金”經濟體的目標。