Активне впровадження цифрових послуг і зростання попиту на бездоганний клієнтський досвід роблять обмін A2P-повідомленнями незамінним для спілкування зі споживачами, призводячи до постійного збільшення обсягів трафіку обміну бізнес-повідомленнями. За прогнозами Juniper Research, ринок обміну бізнес-повідомленнями зросте з 48 млрд. доларів у 2022 році до 78 млрд. доларів у 2027 році, створюючи величезні можливості для отримання прибутку мобільними операторами. Однак такі загрози, як спам та шахрайство, порушують монетизацію A2P-повідомлень, що призводить до відтоку абонентів, заподіяння шкоди репутації мобільного оператора і безпосередньої втрати доходів.
SMS-фаєрволи — це перша лінія оборони операторів. Вони допомагають знизити ризик втрати доходів через сірі маршрути і захистити абонентів від спаму та кіберзлочинців. Зазвичай SMS-фаєрволи є частиною загальної стратегії монетизації, яка дає змогу мобільним операторам отримувати максимальний прибуток від SMS-послуг. Вони допомагають забезпечити дотримання правил і запобігти використанню SMS зловмисниками.
Однак просто встановити фаєрвол для обміну повідомленнями недостатньо. До того ж, шахрайські схеми не стоять на місці, тому фаєрволи потребують постійного технічного обслуговування та коригування набору правил. Це можна робити вручну, але такий підхід не зрівняється з інтелектуальними рішеннями на основі останніх розробок у галузі ШІ, машинного навчання та обробки природної мови.
Розширені можливості штучного інтелекту дають змогу отримати цінну інформацію про шаблони SMS-трафіку, що допомагає операторам поліпшити якість послуг і краще зрозуміти потреби клієнтів. Ці дані можна використовувати для оптимізації продуктивності мережі, підвищення задоволеності клієнтів і збільшення доходів.
Покращене виявлення спаму за допомогою штучного інтелекту
Технологія ШІ підвищує продуктивність SMS-фаєрвола, роблячи його більш інтелектуальним та ефективним у виявленні спаму, шахрайських та фішингових повідомлень. Аналізуючи шаблони та закономірності у змісті повідомлень і метаданих, SMS-фаєрвол на основі ШІ може швидко та точно ідентифікувати, а потім блокувати шкідливі повідомлення.
Однією з основних переваг використання ШІ для виявлення спаму є його здатність адаптуватися до динамічних загроз, які змінюються з часом. Традиційні фаєрволи використовують для виявлення спаму попередньо задані правила та шаблони, які можуть швидко застаріти. На відміну від них, SMS-фаєрвол на основі ШІ може навчатися та адаптуватися до нових загроз у міру їх появи, а це означає, що постачальник послуг обміну повідомленнями завжди буде на крок попереду спамерів.
Крім того, SMS-фаєрволи на основі ШІ можуть аналізувати контекст повідомлень для визначення їхньої автентичності. Наприклад, повідомлення, нібито надіслане банком, яке містить орфографічні та граматичні помилки, найімовірніше, є спробою фішингу. SMS-фаєрвол на основі ШІ здатний швидко ідентифікувати такі повідомлення і запобігти їхньому потраплянню в поштову скриньку одержувача.
Обробка природної мови для аналізу вмісту повідомлень
Обробка природної мови — це галузь штучного інтелекту, яка вивчає взаємодію між комп’ютерами та людською мовою. Вона дає змогу машинам розуміти, інтерпретувати та генерувати людську мову. Обробка природної мови аналізує вміст повідомлень для виявлення потенційного спаму та шахрайства. Цей метод дає змогу розрізняти спам і справжні повідомлення, які містять схожі фрази, щоб уникнути помилкових позитивних спрацьовувань. Це особливо важливо для мобільних операторів, оскільки спам-повідомлення дратують абонентів, можуть завдати шкоди репутації оператора і навіть призвести до судового позову.
Зазвичай обробка природної мови використовується для аналізу значень, сутностей та настроїв з подальшою ідентифікацією шаблонів, які визначають, чи є повідомлення спамом. Наприклад, обробка природної мови може виокремлювати певні ключові слова, фрази та шаблони, які зазвичай використовуються у спам-повідомленнях. Вона також може розпізнавати шаблони, характерні для рекламних або транзакційних повідомлень, що дає змогу виявити A2P-трафік, замаскований під P2P. Ще однією ключовою перевагою інтеграції обробки природної мови в SMS-фаєрволи є зниження ймовірності помилкових позитивних спрацьовувань під час фільтрації трафіку на наявність потенційно небезпечних повідомлень.
Класифікація повідомлень за допомогою технологій машинного навчання
Алгоритми машинного навчання використовують цифрові відбитки повідомлень для підвищення точності їхньої класифікації. Це дає змогу виявити поширені спам-повідомлення, навіть якщо їхній вміст було змінено. Наприклад, припустимо, що спамер надсилає повідомлення з рекламою фейкового засобу для схуднення. У цьому випадку алгоритм машинного навчання може розпізнати схожі повідомлення з рекламою інших фейкових товарів, навіть якщо їхній текст відрізняється.
Такий підхід дає змогу ефективно виявляти та блокувати спам навіть у великих обсягах. Він також ідеально підходить для операторів, оскільки за необхідності параметри захисту можна регулювати відповідно до змін шаблонів трафіку.
Однак переваги класифікації повідомлень за допомогою технологій машинного навчання не обмежуються виявленням спаму. Завдяки точній класифікації повідомлень мобільні оператори можуть максимально використовувати можливості монетизації, стягуючи належну плату за A2P-повідомлення з підприємств. Це можна зробити шляхом впровадження багаторівневих тарифних планів залежно від типу, розміру та місця призначення повідомлень.
Боротьба з сірими маршрутами
Сірі маршрути SMS — це несанкціоновані маршрути, які використовуються для доставки A2P-повідомлень за ціною, значно нижчою за їхню реальну вартість або навіть безкоштовно, що призводить до втрати доходів мобільних операторів. Інтеграція штучного інтелекту, машинного навчання та обробки природної мови в SMS-фаєрволи може значно покращити монетизацію A2P-повідомлень. Використовуючи можливості технологій штучного інтелекту, SMS-фаєрволи можуть знизити потенційні втрати доходів завдяки швидкому виявленню підозрілих повідомлень, аналізу моделей мережевого трафіку та ідентифікації джерел несанкціонованого трафіку з подальшою обробкою отриманих даних відповідно до встановленого набору правил фаєрвола.
Завдяки постійному вдосконаленню технологій штучного інтелекту, машинного навчання та обробки природної мови, їхня інтеграція в SMS-фаєрволи допомагає операторам завжди бути на крок попереду загроз, що виникають, і гарантувати, що їхня система обміну повідомленнями залишатиметься безпечною та ефективною протягом тривалого часу. Оскільки обсяги трафіку обміну повідомленнями продовжують зростати, мобільні оператори, які використовують ці передові технології, зможуть краще ним керувати та максимально ефективно монетизувати обмін A2P-повідомленнями.
Однак створення неприступного захисту вимагає не лише технічних можливостей, а й знань. Зв’яжіться з нашими експертами сьогодні та знайдіть персоналізоване фаєрвол-рішення, яке допоможе вам отримати максимальний прибуток від монетизації!