AI pettusevastane kaitse Eesti e-poodidele 2026ks

€27 miljonit. Just nii suur on tänavune kahju, mille Estoniasse suunatud telefonipettused on ametnike hinnangul inimestelt välja meelitanud, ning registreeritud juhtumeid on üle 3 000. Swedbanki sõnul on pettusesurve „pretsedenditu“ ja pankadel tuleb turvalisuse nimel hakata loobuma mugavusest ja kiirusest.

E-kaubanduse vaates on see halb ja hea uudis korraga. Halb, sest sama skeem (usaldus, kiirus, manipulatsioon) töötab e-poes täpselt samamoodi: vale kuller, „panga turvatiim“, makselingi „parandus“, kontolimiidi „tõstmine“, tagasimakse „kinnitamine“. Hea, sest e-poodidel on üks eelis: sa saad protsessi disainida nii, et pettus ei saaks lihtsalt „läbi joosta“ — ja tehisintellekt aitab seda teha automaatselt.

See postitus sobitub „Tehisintellekt e-kaubanduses Eestis“ sarja väga praktilise osana: mitte ainult AI turunduses ja kliendisuhtluses, vaid AI-s turvas ja riskijuhtimises. Kui tahad 2026. aastal kasvada, siis pettusevastane kaitse peab kasvama samas tempos.

Miks pettus 2025 lõpus nii hästi töötab (ja miks see puudutab e-poode)

Põhjus on lihtne: petturite ärimudel on muutunud skaleeritavaks teenuseks. ERR-i loos kirjeldati, kuidas „riigipaketid“ (kontaktid, valmis veebilehed, skriptid) liiguvad tellimuspõhiselt ja kuidas raha jõuab tänu hetkmaksete loogikale minutitega läbi mitme panga edasi. See tähendab, et inimese tähelepanu ei ole enam piisav kaitsemehhanism.

E-poodide kontekstis kordub sama muster kolmes kohas:

1. Makse ja tellimuse kinnitamine (kaardipettus, kontode ülevõtmine, kahtlane tagasimakse)
2. Kliendisuhtlus (pettur esineb „toena“, küsib koode, suunab valele lingile)
3. Logistika ja tagastused (vale kuller, vale aadress, „kiire tarne“ manipuleerimine)

Kui pankadel on 10 sekundit, siis e-poel on sageli veel vähem: mida kiiremini tellimus teele pannakse, seda keerulisem on seda tagasi pöörata. Kiirus on petturi liitlane.

Psühholoogia, mitte ainult tehnika

Üks olulisemaid kohti ERR-i loos oli see, et petuskeemid pole „suvaline phishing“, vaid sihitud mõjutamine. Sama on e-kaubanduses:

• pettur teab sinu brändi nimesid, töötajaid, logosid
• kasutab sotsiaalmeediat ja avalikke registreid, et kõlada „päriselt“
• paneb kliendi tegutsema kiiresti („viimane võimalus“, „tühistame tellimuse kohe“, „muide, see link aegub“)

Kui su e-poe turvakiht toetub ainult sellele, et „klient võiks aru saada“, siis see pole strateegia. See on lootus.

AI roll: pettuse avastamine enne, kui kahju tekib

Kõige kasulikum viis AI-d pettusevastases kaitses kasutada on riskiskoori arvutamine reaalajas. Eesmärk pole iga tellimust blokeerida, vaid tuvastada need 0,5–3% tehingutest, mis vajavad lisakontrolli.

AI annab siin kaks eelist:

• Muster: suudab märgata kombinatsioone, mis inimesele ei paista kahtlased (nt seadme tüüp + ostukorv + tarneaadressi muutus + e-maili vanus).
• Kiirus: teeb otsuse millisekunditega ja võib automaatselt rakendada „jahutust“ või lisatõendit.

ERR-i loos mainiti, et Eesti pangad kaaluvad „cooling-off period“ lähenemist ebaharilike maksete puhul. E-poes saab sama mõtteviisi rakendada veel täpsemalt: mitte kõigile, vaid ainult kõrge riskiga tellimustele.

Mida AI tegelikult kontrollib (praktilised signaalid)

Eesti e-poodidele on tüüpilised järgmised pettuseriskisignaalid, mida AI või reeglimootor + AI suudab kokku panna:

• Seadme ja sessiooni signaalid: uhiuus seade, ebatavaline brauser, geolokatsiooni hüpe
• Käitumine kassas: ülikiire checkout, kopeeritud sisestused, ebatavaline klikkimismuster
• Makse signaalid: mitu ebaõnnestunud katset, kaardi BIN riik vs tarne riik, ebaharilikud summad
• Aadressi signaalid: pakiautomaat vahetub viimasel hetkel, tarneaadress ei klapi nimega
• Konto signaalid: konto loodud täna, e-post ajutisest domeenist, telefoninumber „uut tüüpi“

Hea pettusevastane süsteem ei vaja „üht suurt punast lippu“. Ta vajab 6–12 väikest signaali, mis koos moodustavad mustri.

Kus Eesti e-poed kõige rohkem raha kaotavad (ja mida sellega teha)

Pettuse hind pole ainult tagasimakse. Siin on neli kohta, kus kahju kuhjub, isegi kui pettus „lahendatakse“:

1. Chargeback’id ja teenustasud – lisaks kaubale maksad vaidluse ja tööaja kinni.
2. Laokulu ja logistika – kaup läheb välja, tagasi ei tule või tuleb rikutult.
3. Klienditoe koormus – pettuse järel kasvab päris klientide hirm, kõned, kirjad, kaebused.
4. Konversiooni langus – kui lisad turvakihte kõigile valesti, maksad müügi kaotusega.

Minu seisukoht: kõige kallim viga on liiga üldine turvalisus. Kui sa paned iga tellimuse „käsitsi üle vaatama“, tapad skaleerimise. Kui sa ei tee midagi, maksad pettuse kinni. Õige tee on riskipõhine automaatika.

AI-põhine „jahutus“ e-poes: millal see töötab

„Cooling-off“ pole pankade monopol. E-poes tähendab see näiteks:

• kõrge riskiga tellimus jääb 15–60 minutiks „kinnitamise“ olekusse
• klient saab teavituse: „turvakontroll, et kaitsta sind ja meid“
• selle aja jooksul käivitub lisaverifikatsioon (3DS, e-maili kinnitamine, lisaküsimus)

Oluline: sa ei tohi jahutada kõike. Jahuta ainult seda, mida AI peab ebatavaliseks.

Milline näeb välja toimiv AI-turbe stack Eesti e-poes

Kui tahad 2026. aastaks päriselt tugevaks saada, siis mõtle pettusekaitsele nagu kihilisele süsteemile. Siin on realistlik, e-poele sobiv komplekt.

1) Identiteedi ja konto kaitse (Account Takeover)

Eesmärk: vältida olukorda, kus pettur võtab päris kliendi konto üle ja tellib „nagu klient“.

Praktilised sammud:

• kahtlase sisselogimise tuvastus (uus seade, uus asukoht)
• sisselogimiskatsete piiramine + nutikas „rate limiting“
• AI abil ebatavaliste konto tegevuste jälgimine (aadressi muutus + suur ost)

2) Tellimuse riskiskoor ja automaatsed sammud

Eesmärk: otsustada iga tellimuse puhul, kas see läheb kohe, vajab lisakontrolli või peatatakse.

Tüüpiline poliitika:

• madal risk → automaatne täitmine
• keskmine risk → lisatõend (3DS, SMS/e-mail kinnitamine)
• kõrge risk → jahutus + manuaalne kontroll

See on koht, kus AI annab suurima ROI, sest see vähendab ühtaegu pettust ja käsitöö osakaalu.

3) Klienditoe pettusekaitse (sh AI-chat)

„Tehisintellekt e-kaubanduses Eestis“ sarjas räägime palju AI-st kliendisuhtluses. Siin on turvanurk: AI-chat ja tugitiim peavad olema pettusekindlad.

Soovitused:

• chat ei tohi kunagi küsida PIN-koode, Smart-ID ega „kinnitamise“ koode
• AI-chat peab oskama tuvastada pettusemustreid sõnastuses („anna PIN2“, „pank helistas“, „mul on kiire“)
• klienditoe makro-sõnumid peavad õpetama klienti: „Me ei küsi kunagi…“

Kui pankade sõnum on „PIN2 on nagu allkiri“, siis e-poe sõnum võiks olla: „Makse kinnitamine toimub ainult sinu panga keskkonnas, mitte telefoni või chati kaudu.“

4) Tagastuste ja tagasimaksete kontroll

Pettus liigub aina rohkem „pehmesse kohta“: tagastused, tagasimaksed, kinkekaardid.

AI kasutus:

• ebatavaliste tagastuste mustrid (liiga tihe, alati kallid tooted, sama aadress)
• tagasimakse meetodi anomaaliad (uus IBAN, kolmanda isiku konto)
• automaatne „hold“ suurtele tagasimaksetele kuni lisakinnituseni

Kiire kontrollnimekiri Eesti e-poele (enne 2026 Q1)

Kui tahad kohe tegutsema hakata, siis need 10 punkti annavad kõige rohkem mõju:

1. Pane paika riskipõhine tellimuse voog (madal/kesk/kõrge risk).
2. Lisa kõrge riskiga tellimustele jahutus (15–60 min).
3. Aktiveeri 3DS / tugevam maksekinnitus vähemalt riskitellimustele.
4. Loo klienditoele üks selge reegel: koode ei küsita kunagi.
5. Tee checkout’is nähtav „turvasõnum“: kuidas päris makse kinnitamine käib.
6. Logi ja jälgi: millised signaalid eelnesid pettusele (seade, e-maili vanus, aadress).
7. Kehtesta kinkekaartidele ja suurtele tagasimaksetele piirangud ja kontroll.
8. Treeni tiimi: 30-minutiline pettuse playbook (mis on punased lipud, mida teha).
9. Mõõda KPI-sid: pettusemäär, chargeback rate, manuaalkontrolli %.
10. Tee üks otsus: kas ehitad ise või võtad teenusena — aga ära jää „poolikusse“ lahendusse.

Snippet, mida tasub meeles hoida: „Kiirus on müügis hea, aga turvas peab olema sama kiire.“

Mida see tähendab „Tehisintellekt e-kaubanduses Eestis“ sarja jaoks

AI e-kaubanduses ei ole ainult tootekirjeldused ja reklaamide automatiseerimine. Kui pettus sööb kasumi ära, siis turunduse efektiivsus ei päästa sind. 2025. aasta lõpu pettusesurve ja panganduse arutelu (jahutusperioodid, tugevamad kontrollid, võimalikud hüvitusreeglid) näitavad üht: turvalisus liigub mugavusest ettepoole.

E-poed, kes ehitavad 2026. aastaks AI-põhise riskijuhtimise, saavad kaks asja korraga:

• vähem otsest kahju (pettus, chargeback)
• rohkem usaldust, mis tõstab konversiooni pikemas plaanis

Kui sa peaksid tegema ühe investeeringu, mis kaitseb nii käivet kui brändi, siis see on AI-põhine pettuse tuvastamine ja automaatne reageerimine. Küsimus pole enam, kas pettus jõuab sinu e-poodi. Küsimus on, kas sinu süsteem on ehitatud nii, et see ei pääse läbi.