Ateşe Ateşle Mücadele: Anında Ödeme Sahtekarlığıyla Mücadelede Yapay Zekanın Rolü

Gerçek zamanlı ödeme planlarının hızlı gelişimi ve küresel çapta benimsenmesi, küresel finansal ekosistemde çok önemli bir değişime işaret ediyor, ekonomileri ve finansal kapsayıcılığı iyileştiriyor… ve suç için yeni fırsatlar sunuyor. İşlemleri işleme koyması günler veya haftalar süren eski sistemlerin istenmeyen faydalarından biri, finansal kurumların dolandırıcılığı belirlemesi ve önlemesi için ek süre sağlamasıdır. Saniyeler içinde gerçekleşen işlemlerin verimlilik ve müşteri deneyimleri üzerinde son derece olumlu bir etkisi var, ancak bu hız, dolandırıcılığın tespit edilmesini ve buna yanıt verilmesini özellikle geniş ölçekte inanılmaz derecede zorlaştırıyor. Anlık ödemelerin göreceli yeniliği, dolandırıcıların şirketlerin dijital dönüşümlerindeki potansiyel boşluklardan yararlanmaya çalışması nedeniyle suç için de verimli bir zemin yaratıyor. Bu zorlukların yüksek bir maliyeti vardır: ABD Haberleri ve Dünya Raporu bulundu Yetişkinlerin %65'i siber saldırılardan endişe duyuyor ve ABD'de dolandırıcılıktan kaynaklanan kayıplar en üst düzeyde $ 10 milyar geçen yıl.

Yapay zekanın (AI) finansal hizmetlere entegrasyonu, hem karmaşık mali suçların mümkün kılınması hem de bunlara karşı savunmaların güçlendirilmesi açısından başka bir karmaşıklık katmanı daha ekledi. Bu araçlar dolandırıcılara geleneksel güvenlik önlemlerini aşabilecek eşi benzeri görülmemiş bir hız, hassasiyet ve ölçek sunuyor. Sonuç olarak yapay zeka destekli mali suçlar artıyor. Özellikle, dolandırıcıların gerçek verileri sahte verilerle karıştırıp gerçek gibi görünen sahte profiller oluşturabildiği sentetik kimlik dolandırıcılığı geçen yıl astronomik bir artış kaydetti; bazı tahminlere göre, Sentetik kimliklerin %95'i tespit edilemiyor finans kurumları tarafından.

Bu dinamikleri anlamak ve yapay zeka destekli suçlara karşı koymak için yapay zekayı stratejik olarak kullanmak, küresel finansal ekosistemi korumak açısından çok önemlidir.

Her şey sinyallerle başlar

Bir kuruluşun dolandırıcılıkla mücadele verileri ne kadar ayrıntılı olursa, yapay zeka sistemlerini sahtekarlık girişimlerini tanıyacak ve işaretleyecek şekilde eğitmek de o kadar iyi hazırlanmış olur. Yapay zeka sistemleri, verilerin sağladığı, sinyal olarak da adlandırılan içgörülere ihtiyaç duyar; Bu sinyallerin eşler arasında paylaşılmasını sağlayan bir çerçeveye bağlanıldığında gerçek verilerin korunma yeteneği artar. Bir suçlunun yapay zekası ne kadar fazla kişisel bilgiye sahip olursa, güvenlik ağlarından o kadar ikna edici bir şekilde geçebilir. Suçluların veri sinyallerine erişimini sınırlamak, bireyleri ve işletmeleri korumanın hayati bir parçası, ancak sık sık yaşanan ihlaller, suç piyasasını çok sayıda yüksek düzeyde kişisel veriyle dolduruyor. Ortalama bir Amerikalının "tam kimlik bilgilerini" (sosyal güvenlik numarası, adı, doğum tarihi vb.) karanlık ağdan satın almanın maliyeti sadece $ 8.

Daha iyi seçenek, bankaların dolandırıcılık karşıtı yapay zeka sistemlerinin suçlulara göre daha fazla ve daha iyi veri sinyallerine erişmesini sağlamaktır. Gerçek zamanlı ödemeler söz konusu olduğunda bu, onlarca yıldır piyasada bulunan daha büyük, küresel ödeme şirketlerinin belirgin bir avantaja sahip olduğu anlamına geliyor. Milyarlarca işlem ve trilyonlarca dolar işleyen gelişmiş kuruluşların ellerinde çok daha fazla bilgi var, yıllardır yapay zeka kullanıyor ve müşterini tanı (KYC) davranışları ve kalıpları açısından ışık yılları önde. Örneğin davranışsal biyometri (yazma desenleri, fare hareketleri, dokunma dinamikleri vb.) benzersiz davranışların analiz edilmesine ve sapmaların işaretlenmesine yardımcı olabilir. Sürekli bir kimlik doğrulama süreci olarak bu, finansal kurumlara suç aktörlerine karşı avantaj sağlayabilir. Bir bütün olarak ele alındığında, bu büyük miktarda küresel veri, finansal kurumların yalnızca dolandırıcılık girişimlerini önlemesine değil, aynı zamanda gelecekteki dolandırıcılıkları öngörmesine de yardımcı olabilir.

Bankalar için koruma olarak ağ etkileri

Küçük ve orta ölçekli bankalar yapay zeka destekli mali suçlara karşı en savunmasız olanlardır çünkü genellikle daha büyük emsallerine göre daha az veriye sahiptirler ve güvenliğe yatırım yapacak daha az kaynağa sahiptirler. Çözümlerden biri, küresel ödeme işlemcileriyle ortaklık kurarak çok daha büyük sinyallere ve daha gelişmiş suçla mücadele yapay zekasına erişim sağlamaktır. Dolandırıcılığın mümkün olduğu kadar önlenmesi ödeme şirketinin çıkarına olduğundan, bankaların farklı kademelerine sunulan güvenlikler arasında anlamlı bir farklılık yoktur; küçük/bölgesel bankaların müşterileri, daha büyük emsalleri kadar korunmaktadır.

Bu büyük ekosisteme katılmanın bir diğer faydası da bankaların kendi müşterileri hakkında daha fazla bilgi edinebilmesidir. Daha fazla ve daha iyi müşteri verileri, bankaların makro eğilimlerin yanı sıra potansiyel olarak gözden kaçan boşlukları veya müşteri ihtiyaçlarını daha erken tespit etmesine yardımcı olur. Bu bilgi, ihtiyaç duyulan ürün ve hizmetleri geliştirmek için onları harekete geçirmeye yardımcı olur. Daha iyi ürünler, banka için yeni potansiyel gelir akışlarının kilidini açmanın ötesinde, müşteri memnuniyetini artırır ve uygun güvenlik önlemleriyle genel olarak daha güvenli bir finansal ekosisteme katkıda bulunulmasına yardımcı olur.

Gerçek zamanlı ödemelerin yaygınlaşması ve yapay zeka kaynaklı mali suçların eş zamanlı yükselişi, güvenlik stratejilerinde paradigma değişimini zorunlu kılıyor. Finansal güvenliğin geleceği, yapay zekanın güvenlik operasyonlarının tüm yönlerine kusursuz entegrasyonunda yatmaktadır. Finansal kurumlar, yapay zekanın gücünden ve büyük ödeme ortaklarının ağ etkilerinden yararlanarak kendilerini yalnızca mevcut tehditlere ve kayıplara karşı korumakla kalmıyor, aynı zamanda gelecekteki riskleri de tahmin edip azaltabiliyor. Finansal kurumlar, düzenleyiciler ve teknoloji sağlayıcılar arasındaki iş birliği, gelişen tehditlere ayak uydurabilecek sağlam güvenlik çerçeveleri geliştirmede kritik öneme sahip olacak.