Как банки должны использовать ответственный ИИ для борьбы с финансовыми преступлениями

Мошенничество определенно не является чем-то новым в сфере финансовых услуг, но в последнее время наблюдается ускорение, которое стоит проанализировать более подробно. По мере того, как технологии развиваются и эволюционируют с быстрой скоростью, преступники нашли еще больше способов обойти барьеры соблюдения требований, что привело к технологической гонке вооружений между теми, кто пытается защитить потребителей, и теми, кто хочет причинить им вред. Мошенники сочетают появляющиеся технологии с эмоциональной манипуляцией, чтобы обмануть людей и лишить их тысяч долларов, оставляя банкам ответственность за улучшение своих защитных мер для эффективной борьбы с эволюционирующей угрозой.

Чтобы бороться с растущей эпидемией мошенничества, банки сами начинают использовать новые технологии. С учетом того, что банки располагают огромным количеством данных, которые ранее не использовались в полной мере, технология ИИ имеет возможность дать банкам возможность обнаружить преступное поведение до того, как оно произойдет, анализируя огромные наборы данных.

Увеличенные риски мошенничества

Это положительно, что правительства по всему миру принимают активный подход к ИИ, особенно в США и Европе. В апреле администрация Байдена объявила о вложении 140 миллионов долларов в исследования и разработку искусственного интеллекта – это, безусловно, шаг вперед. Однако эпидемия мошенничества и роль этой новой технологии в облегчении преступного поведения не могут быть преувеличены – это то, на что, по моему мнению, правительство должно обратить пристальное внимание.

Мошенничество стоило потребителям $8,8 млрд в 2022 году, что на 44% больше, чем в 2021 году. Этот резкий рост можно в значительной степени объяснить все более доступной технологией, включая ИИ, которую мошенники начинают манипулировать.

Федеральная торговая комиссия (FTC) отметила, что наиболее распространенной формой мошенничества является имперсонация – с убытками в размере 2,6 миллиарда долларов, зарегистрированных в прошлом году. Существует несколько типов имперсонации, от преступников, выдающих себя за представителей государственных органов, таких как IRS, до членов семьи, которые притворяются в беде; оба этих приема используются для обмана уязвимых потребителей и заставления их переводить деньги или активы.

В марте этого года FTC выпустила дальнейшее предупреждение о том, что преступники используют существующие аудиоклипы для клонирования голосов родственников с помощью ИИ. В предупреждении говорится: “Не доверяйте голосу”, что является суровым напоминанием, чтобы помочь потребителям избежать отправки денег мошенникам непреднамеренно.

Типы мошенничества, используемые преступниками, становятся все более разнообразными и совершенными, и романтические мошенничества продолжают быть ключевой проблемой. Недавний отчет Feedzai The Human Impact of Fraud and Financial Crime on Customer Trust in Banks показал, что 42% людей в США стали жертвами романтического мошенничества.

Генеративный ИИ, способный генерировать текст, изображения и другие медиа в ответ на запросы, дал преступникам возможность работать в масштабе, находя новые способы обмануть потребителей и заставить их расстаться с деньгами. ChatGPT уже был использован мошенниками для создания очень реалистичных сообщений, которые обманывают жертв, заставляя их думать, что они кто-то другой, и это только верхушка айсберга.

По мере того, как генеративный ИИ становится более совершенным, будет все более трудно людям различать, что реально, а что нет. Следовательно, крайне важно, чтобы банки быстро укрепили свои защиты и защитили своих клиентов.

ИИ как оборонительный инструмент

Однако, как и ИИ может быть использован как инструмент для преступников, так и он может помочь эффективно защитить потребителей. Он может работать на высокой скорости, анализируя огромные объемы данных, чтобы принимать умные решения в мгновение ока. В то время, когда команды по соблюдению требований сильно перегружены, ИИ помогает решить, какая транзакция является мошеннической, а какая нет.

Принимая ИИ, некоторые банки строят полную картину клиентов, что позволяет им быстро выявлять необычное поведение. Наборы поведенческих данных, такие как тенденции транзакций или время, когда люди обычно доступны в Интернете, могут помочь создать картину обычных “хороших” действий человека.

Это особенно полезно при обнаружении мошенничества с учетными записями, метода, используемого преступниками для выдачи себя за настоящих клиентов и получения контроля над учетной записью для проведения несанкционированных платежей. Если преступник находится в другом часовом поясе или начинает необычно пытаться получить доступ к учетной записи, это будет флагироваться как подозрительное поведение и флаг САР, отчет о подозрительной деятельности. ИИ может ускорить этот процесс, автоматически генерируя отчеты, а также заполняя их, что экономит затраты и время для команд по соблюдению требований.

Хорошо обученный ИИ также может помочь уменьшить количество ложных положительных результатов, что является огромной нагрузкой для финансовых учреждений. Ложные положительные результаты возникают, когда легитимные транзакции флагируются как подозрительные и могут привести к тому, что транзакция клиента – или, что хуже, его учетная запись – будет заблокирована.

Неправильная идентификация клиента как мошенника является одной из основных проблем, с которыми сталкиваются банки. Исследование Feedzai показало, что половина потребителей покинет свой банк, если он остановит легитимную транзакцию, даже если это будет быстро решено. ИИ может помочь уменьшить эту нагрузку, создавая лучший, единственный вид клиента, который может работать на высокой скорости, чтобы определить, является ли транзакция легитимной.

Однако крайне важно, чтобы финансовые учреждения приняли ИИ, который является ответственным и не содержит предвзятости. Поскольку это относительно новая технология, которая полагается на обучение, основанное на существующих поведениях, она может усвоить предвзятые поведения и принимать неправильные решения, которые также могут негативно повлиять на банки и финансовые учреждения, если они не будут правильно реализованы.

Финансовым учреждениям необходимо узнать больше об этичном и ответственным ИИ и сотрудничать с технологическими партнерами для мониторинга и смягчения предвзятости ИИ, а также защиты потребителей от мошенничества.

Доверие является наиболее важной валютой, которую держит банк, и клиенты хотят чувствовать себя в безопасности, зная, что их банк делает все возможное, чтобы защитить их. Принимая быстрые и ответственные меры, финансовые учреждения могут использовать ИИ для создания барьеров против мошенников и быть в лучшей позиции для защиты своих клиентов от постоянно эволюционирующих угроз.