Palon torjunta tulella: tekoälyn rooli pikamaksupetosten torjunnassa

Reaaliaikaisten maksujärjestelmien nopea kehitys ja maailmanlaajuinen käyttöönotto merkitsee keskeistä muutosta maailmanlaajuisessa rahoitusekosysteemissä, mikä parantaa talouksia ja taloudellista osallisuutta… ja tuo uusia mahdollisuuksia rikollisuudelle. Yksi ei-toivottu hyöty vanhoista järjestelmistä, joiden käsittelyyn kuluu päiviä tai viikkoja, on rahoituslaitoksille lisäaika petosten tunnistamiseen ja estämiseen. Sekunneissa käsiteltävillä tapahtumilla on syvästi positiivinen vaikutus tehokkuuteen ja asiakaskokemukseen, mutta juuri tämä nopeus tekee petosten havaitsemisesta ja niihin vastaamisesta uskomattoman haastavaa, varsinkin suuressa mittakaavassa. Pikamaksujen suhteellinen uutuus luo myös hedelmällistä maaperää rikollisuudelle, kun huijarit pyrkivät hyödyntämään mahdollisia porsaanreikiä yritysten digitaalisissa muutoksissa. Nämä haasteet maksavat jyrkät kustannukset: US News & World Report löytyi että 65 % aikuisista on huolissaan kyberhyökkäyksistä, ja Yhdysvalloissa petokseen liittyvät menetykset ovat huipussaan $ 10 miljardia viime vuonna.

Tekoälyn (AI) integroiminen rahoituspalveluihin on lisännyt uuden kerroksen monimutkaisuutta sekä kehittyneiden talousrikosten mahdollistamisen että niitä vastaan ​​suojautumisen vahvistamisen kannalta. Nämä työkalut antavat huijareille ennennäkemättömän nopeuden, tarkkuuden ja mittakaavan, mikä voi ylittää perinteiset turvatoimet. Tämän seurauksena tekoälyn tukema talousrikollisuus on kasvussa. Erityisesti synteettinen identiteettipetos – jossa huijarit voivat sekoittaa oikeita tietoja väärennetyillä tiedoilla luodakseen aidolta näyttäviä väärennettyjä profiileja – on kokenut tähtitieteellisen kasvun viimeisen vuoden aikana. joidenkin arvioiden mukaan 95 % synteettisistä identiteeteista jää havaitsematta rahoituslaitosten toimesta.

Tämän dynamiikan ymmärtäminen ja tekoälyn strateginen käyttöönotto tekoälyn tukeman rikollisuuden torjumiseksi on ensiarvoisen tärkeää maailmanlaajuisen rahoitusekosysteemin suojelemiseksi.

Kaikki alkaa signaaleista

Mitä yksityiskohtaisempia petostentorjuntatietoja organisaatiolla on, sitä paremmin se on valmistautunut kouluttamaan tekoälyjärjestelmiä tunnistamaan ja ilmoittamaan väärennökset. Tekoälyjärjestelmät tarvitsevat datan tarjoamia oivalluksia, joita kutsutaan myös signaaleiksi; Kun se on liitetty kehykseen, joka mahdollistaa näiden signaalien jakamisen vertaisten kesken, sitä parempi on kyky suojata todellista dataa. Mitä enemmän henkilökohtaisia ​​tietoja rikollisen tekoälyllä on, sitä enemmän se pystyy lujaamaan vakuuttavasti turvaverkkojen läpi. Rikollisten pääsyn rajoittaminen tietosignaaleihin on olennainen osa yksilöiden ja yritysten suojelemista, mutta toistuvat tietomurrot ovat tulvineet rikollismarkkinat suurella määrällä henkilökohtaisia ​​tietoja. Keskivertoyhdysvaltalaisen "täyden valtakirjan" – sosiaaliturvatunnuksen, nimen, syntymäajan jne. – ostaminen pimeässä verkossa maksaa Vain $ 8.

Parempi vaihtoehto on varmistaa, että pankkien petostentorjuntajärjestelmillä on pääsy enemmän ja parempiin datasignaaleihin kuin rikollisilla. Mitä tulee reaaliaikaisiin maksuihin, tämä tarkoittaa, että suuremmilla, globaaleilla maksuyrityksillä, jotka ovat olleet markkinoilla vuosikymmeniä, on selkeä etu. Kehittyneillä organisaatioilla, jotka käsittelevät miljardeja tapahtumia ja miljardeja dollareita, on käytettävissään paljon enemmän tietoa, ne ovat käyttäneet tekoälyä vuosia ja ovat valovuosia edellä asiakkaidesi käyttäytymisen ja mallien tuntemisessa. Esimerkiksi käyttäytymisbiometriset tiedot – kirjoitusmallit, hiiren liikkeet, kosketusdynamiikka jne. – voivat auttaa analysoimaan ainutlaatuista käyttäytymistä ja ilmoittamaan poikkeamia. Jatkuvana todennusprosessina tämä voi antaa rahoituslaitoksille etulyöntiaseman rikollisiin nähden. Kaiken kaikkiaan tämä valtava määrä maailmanlaajuista dataa voi auttaa rahoituslaitoksia paitsi estämään petosyrityksiä myös ennakoimaan tulevia petoksia.

Verkkoefektit pankkien suojana

Pienet ja keskisuuret pankit ovat haavoittuvimpia tekoälyn tukemille talousrikollisille, koska niillä on yleensä vähemmän tietoa kuin suurilla pankeilla ja vähemmän resursseja investoida turvallisuuteen. Yksi ratkaisu on tehdä yhteistyötä maailmanlaajuisten maksuprosessorien kanssa, jolloin pääset käsiksi paljon suurempiin signaaleihin ja kehittyneempään rikosten torjuntaan. Koska on maksuyhtiön edun mukaista estää mahdollisimman paljon petoksia, pankkien eri tasoille tarjottavien turvausten välillä ei ole järkevää eroa. pienten/alueellisten pankkien asiakkaat ovat yhtä suojattuja kuin niiden suuret pankit.

Toinen suureen ekosysteemiin osallistumisen etu on pankkien kyky oppia lisää omista asiakkaistaan. Enemmän ja paremmat asiakastiedot auttavat pankkeja tunnistamaan makrotrendit sekä mahdollisesti huomiotta jäävät porsaanreiät tai asiakkaiden tarpeet nopeammin. Nämä tiedot auttavat heitä kehittämään tarvittavia tuotteita ja palveluita. Sen lisäksi, että pankille avataan uusia potentiaalisia tulovirtoja, paremmat tuotteet parantavat asiakastyytyväisyyttä ja – asianmukaisin suojakaitein – edistävät kokonaisvaltaisen taloudellisen ekosysteemin turvallisuutta.

Reaaliaikaisten maksujen yleistyminen ja tekoälyn aiheuttamien talousrikosten lisääntyminen samanaikaisesti edellyttävät paradigman muutosta turvallisuusstrategioissa. Taloudellisen turvan tulevaisuus on tekoälyn saumattomassa integroinnissa kaikkiin turvallisuustoimintoihin. Hyödyntämällä tekoälyn voimaa ja suurten maksukumppanien verkkovaikutuksia rahoituslaitokset voivat suojautua nykyisiltä uhilta ja tappioilta, mutta myös ennakoida ja lieventää tulevia riskejä. Yhteistyö rahoituslaitosten, sääntelyviranomaisten ja teknologian tarjoajien välillä on ratkaisevan tärkeää kehitettäessä vankkoja suojakehyksiä, jotka voivat pysyä kehittyvien uhkien tahdissa.