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금융 서비스 부문에서 사기는 전혀 새로운 것이 아니지만 최근에는 더 자세히 분석할 가치가 있는 가속화가 있습니다. 기술이 빠른 속도로 발전하고 진화함에 따라 범죄자들은 규제 장벽을突破하는 더 많은 경로를 찾았으며, 소비자를 보호하려고 하는 사람들과 그들을 해칠 의도하는 사람들 사이에 기술적인 무기 경쟁이 발생했습니다. 사기꾼들은 새로운 기술을 감정 조작과 결합하여 사람들을 수천 달러로 속여서 은행에 효과적으로 대응하기 위해 방어를 강화할 의무를 부과합니다.
증가하는 사기 범죄를 해결하기 위해 은행들은 새로운 기술을 활용하기 시작했습니다. 은행에는 이전에 전면적으로 사용되지 않았던大量의 데이터가 있으므로 AI 기술은 범죄 행위를 일으키기 전에大量의 데이터 세트를 분석하여 은행이 범죄 行為를 감지할 수 있는 능력을 제공합니다.
증가한 사기 위험
세계 정부가 AI에 대해积極的な 접근을 하고 있는 것을 볼 수 있으므로 긍정적인 것입니다. 특히 미국과 유럽에서 vậy입니다. 4월에 바이든 행정부는 인공지능 연구 개발에 1억 4천만 달러를 투자했다는 발표를 했습니다. 이는 분명히 앞으로 나아가는 강한 단계입니다. 그러나 사기 범죄와 새로운 기술이 범죄 行為를 촉진하는 역할은 과장할 수 없습니다. 이것은 정부가 확실히 주의를 기울여야 할 것입니다.
사기 행위는 소비자에게 2022년에 $8.8bn의 비용을 초래했으며, 이는 2021년보다 44% 증가한 것입니다. 이러한 급격한 증가를 대부분은 사기꾼이 조작하기 시작한 AI를 포함한 점점 더 많이 이용 가능한 기술에 기인합니다.
연방 무역 위원회(FTC)는 가장 일반적인 사기 유형은 가짜 사기이며, 지난 해 26억 달러의 손실이 보고되었습니다. 가짜 사기에는 여러 가지 유형이 있으며, IRS나 가족 구성원과 같은 정부 기관에서 온 것으로 속이는 범죄자들이 있습니다. 이러한 전술은 취약한 소비자를 속여 돈이나 자산을 이전하도록 속입니다.
이번 년도 3월에, FTC는 범죄자들이 기존 오디오 클립을 사용하여 AI를 통해 친척의 목소리를 복제하는 것에 대한 추가 경고를 발행했습니다. 경고에서 “목소리를 신뢰하지 마십시오”라고 명시되어 있으며, 이는 소비자를 사기꾼에게 의도하지 않게 돈을 보내지 않도록 도와주는 엄중한 경고입니다.
사기꾼이 사용하는 사기 유형은 점점 더 다양하고 발전하고 있으며, 로맨스 사기는 여전히 주요 문제입니다. Feedzai의 최근 보고서 은행에서의 사기 및 금융 범죄가 고객 신뢰에 미치는 영향에 따르면 미국에서 42%의 사람들이 로맨스 사기에 피해를 보았습니다.
텍스트, 이미지 및 기타 미디어를 생성할 수 있는 생성적 AI는 범죄자들이大量으로 새로운 방법을 찾아 소비자를 속여 돈을 뺏는 것을 가능하게 했습니다. ChatGPT는 이미 사기꾼에 의해 악용되어 피해자를 속여 다른 사람인 것처럼 속이는 매우 현실적인 메시지를 생성하도록 허용했습니다. 이것은 빙산의 일각에 불과합니다.
생성적 AI가 더 발전하면, 사람들이 실제와 가짜를 구별하는 것이 점점 더 어려워질 것입니다. 따라서 은행이 빠르게 방어를 강화하여 고객을 보호하는 것이 중요합니다.
AI를 방어 도구로서
그러나 AI가 범죄 도구로 사용될 수 있는 것처럼, 그것은 또한 소비자를 효과적으로 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그것은 빠른 속도로大量의 데이터를 분석하여 눈 깜짝할 사이에 지능적인 결정을 내릴 수 있습니다. 규제 팀이 엄청나게 과중한 상황에서, AI는 사기성 거래와 그렇지 않은 것을 결정하는 데 도움이 됩니다.
AI를 받아들이는 일부 은행은 고객에 대한 완전한 그림을 구축하여 비정상적인 행동을 신속하게 식별할 수 있습니다. 거래 동향이나 사람들이 일반적으로 온라인 뱅킹에 접근하는 시간과 같은 행동 데이터 세트는 모두 사람의 일반적인 “좋은” 행동을 구축하는 데 도움이 됩니다.
이것은 계정 탈취 사기를 발견하는 데 특히 유용합니다. 범죄자들은 실제 고객으로 가장하여 계정을 탈취하여 무단 결제를 하는 기술입니다. 범죄자가 다른 시간대에 있거나 계정을 비정상적으로 접근하려고 하면, 이것은 의심스러운 행동으로 표시되며 의심스러운 활동 보고서(SAR)를 생성합니다. AI는 보고서를 자동으로 생성하고 채워서 규제 팀의 비용과 시간을 절약하는 데 도움이 될 수 있습니다.
잘 훈련된 AI는 또한 거짓 양성의 감소를 도와줄 수 있습니다. 이는 금융 기관에 대한巨大的 부담입니다. 거짓 양성은 합법적인 거래가 의심스럽게 표시되고 고객의 거래 또는 계정이 차단될 수 있는 경우입니다.
고객을 사기꾼으로 잘못 식별하는 것은 은행이 직면하는 주요 문제 중 하나입니다. Feedzai 연구에 따르면, 고객의 절반은 은행이 합법적인 거래를 중단하면, 即使 빠르게 해결하더라도, 은행을 떠날 것입니다. AI는 고객에 대한 더 나은 단일 뷰를 구축하여 속도에 따라 거래가 합법적인지 여부를 판단하는 데 도움이 될 수 있습니다.
그러나 금융 기관이 책임 있고 편향되지 않은 AI를 채택하는 것이 중요합니다. 아직 상대적으로 새로운 기술인 AI는 기존 행동에서 학습하는 기술에 의존하므로 편향된 행동을 습득하고 잘못된 결정을 내릴 수 있으며, 적절하게 구현되지 않는 경우 은행과 금융 기관에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
금융 기관은 윤리적이고 책임 있는 AI에 대해 더 많이 배우고 기술 파트너와 협력하여 AI 편향을 모니터링하고 완화하는 동시에 소비자를 사기로부터 보호할 책임이 있습니다.
신뢰는 은행이持つ 가장 중요한 통화이며, 고객은 은행이 그들을 보호하기 위해 최선을 다하고 있다는 것을 느끼고 싶어합니다. 빠르게 그리고 책임 있게 행동함으로써, 금융 기관은 사기꾼에 대한 방벽을 구축하고 끊임없이 진화하는 범죄 위협으로부터 고객을 보호하는 최선의 위치에 있을 수 있습니다.
