Ateşle Ateşle Savaşmak: Ani Ödemeler Dolandırıcılığına Karşı AI’ın Rolü

Gerçek zamanlı ödeme sistemlerinin hızlı evrimi ve küresel benimsenmesi, küresel finansal ekosistemi değiştiren, ekonomileri ve finansal kapsayıcılığı iyileştiren bir dönüşüm yaratıyor… ve aynı zamanda yeni suç fırsatları sunuyor. Eski sistemlerin günler veya haftalar içinde işlemleri işlemesinin bir avantajı, finansal kurumların dolandırıcılığı tespit etme ve önleme süresi olmasıdır. Saniyeler içinde işlenen işlemler, verimlilik ve müşteri deneyimi üzerinde olumlu bir etkiye sahiptir, ancak bu hız, özellikle büyük ölçeklerde, dolandırıcılığı tespit etme ve buna tepki verme konusunda büyük bir zorluk yaratır. Ani ödemelerin nispeten yeni olması, suçluların şirketlerin dijital dönüşümündeki potansiyel açıkları kullanarak suç işleme fırsatları yaratarak, finansal kurumlara büyük maliyetler getirir: US News & World Report, yetişkinlerin %65’inin siber saldırılar konusunda endişe duyduğunu bulurken, ABD’de dolandırıcılık nedeniyle oluşan kayıplar geçen yıl 10 milyar doları aşmıştır.

Finansal hizmetlerde yapay zeka (AI) entegrasyonu, hem sofistike finansal suçları ermögeyen hem de bunları önleyen bir başka karmaşıklık katmanı eklemiştir. Bu araçlar, suçlularaWithout önceki güvenlik önlemlerini aşabilen hız, hassasiyet ve ölçek sağlar. Sonuç olarak, AI destekli finansal suçlar artmaktadır. Özellikle sentetik kimlik dolandırıcılığı -suçluların gerçek verileri sahte verilerle karıştırarak gerçek gibi görünen sahte profiller oluşturabilmesi- geçen yıl astronomik bir artış göstermiştir; bazı tahminlere göre, sentetik kimliklerin %95’i finansal kurumlar tarafından tespit edilememektedir.

Bu dinamikleri anlamak ve AI destekli suçları önlemek için AI’ı stratejik olarak kullanmak, küresel finansal ekosistemi korumak için çok önemlidir.

Her şey sinyallerle başlar

Bir organizasyonun dolandırıcılık verilerinin ne kadar ayrıntılı olduğu, AI sistemlerini sahte girişimleri tanımaya ve işaretlemeye ne kadar iyi hazırlayabileceğini gösterir. AI sistemleri, veri tarafından sağlanan içgörülere, yani sinyallere ihtiyaç duyar; bu sinyaller, peerler arasında paylaşılabilen bir çerçeve ile bağlandığında, gerçek verilerin korunmasına yardımcı olur. Bir suçlunun AI’sının ne kadar kişisel bilgiye erişimi varsa, güvenlik ağlarını o kadar ikna edici bir şekilde atlayabilir. Suçluların veri sinyallerine erişimini sınırlamak, bireyleri ve işletmeleri korumak için çok önemlidir, ancak sık sık meydana gelen ihlaller, suçluların eline çok miktarda kişisel veri vermiştir. Bir Amerikan’ın “tam kimlik bilgilerinin” -sosyal güvenlik numarası, adı, doğum tarihi vb.- karanlık web’de satın alma maliyeti yalnızca 8 dolardır.

Daha iyi bir seçenek, bankaların dolandırıcılık karşıtı AI sistemlerinin suçlularınkinden daha fazla ve daha iyi veri sinyallerine erişmesini sağlamaktır. Ani ödemeler söz konusu olduğunda, bu, on yıllardır piyasada olan daha büyük, küresel ödeme şirketlerine açık bir avantaj sağlar. Milyarlarca işlemi ve trilyonlarca doları işleyen sofistike organizasyonlar, çok daha fazla bilgiye sahiptir, yıllardır AI’ı kullanmaktadır ve Know Your Customer (KYC) davranışları ve kalıpları konusunda çok daha ileridedir. Örneğin, davranışsal biyometri -tuş vuruşları, fare hareketleri, dokunma dinamikleri vb.- benzersiz davranışları analiz etmeye ve sapmaları işaretlemeye yardımcı olabilir. Sürekli bir kimlik doğrulama süreci olarak, bu, finansal kurumların suçlulara karşı bir avantajı olabilir. Tüm bu küresel veri, finansal kurumların yalnızca dolandırıcılık girişimlerini önlemekle kalmayıp, gelecekteki dolandırıcılıkları da öngörmesine yardımcı olabilir.

Bankaları korumada ağ etkileri

Küçük ve orta ölçekli bankalar, genellikle daha az veriye sahip olmaları ve güvenlik yatırımı için daha az kaynağa sahip olmaları nedeniyle AI destekli finansal suçlara karşı en savunmasız olanlardır. Bir çözüm, küresel ödeme işleyicileriyle ortaklık kurmak ve çok daha büyük sinyallere ve daha sofistike suçla mücadele AI’larına erişim sağlamaktır. Ödeme şirketinin möglich olduğunca fazla dolandırıcılığı önlemek için çıkarları olduğundan, farklı bankalara sunulan güvenlik arasında anlamlı bir fark yoktur; küçük/bölgesel bankaların müşterileri, daha büyük peersleri kadar güvendedir.

Bu büyük ekosisteme katılımdan başka bir avantaj, bankaların kendi müşterileri hakkında daha fazla bilgi edinmesidir. Daha fazla ve daha iyi müşteri verisi, bankaların daha sớm makro trendleri tanımlamasına, potansiyel olarak gözden kaçan açıkları veya müşteri ihtiyaçlarını belirlemesine yardımcı olur. Bu bilgi, bankaların gerekli ürünleri ve hizmetleri geliştirmesine yardımcı olur. Banka için yeni potansiyel gelir akışlarını açığa çıkarmasının yanı sıra, daha iyi ürünler müşteri memnuniyetini artırır ve -uygun güvenlik önlemleriyle- genel olarak daha güvenli bir finansal ekosisteme katkıda bulunur.

Ani ödemelerin yayılması ve AI destekli finansal suçların aynı anda yükselmesi, güvenlik stratejilerinde bir paradigma değişikliğini gerektirir. Finansal güvenliğin geleceği, AI’ın güvenlik operasyonlarının tüm yönlerine sorunsuz entegrasyonundadır. AI’ın gücünü ve büyük ödeme ortaklarının ağ etkilerini kullanarak, finansal kurumlar yalnızca mevcut tehditlere ve kayıplara karşı kendilerini koruyabilir, aynı zamanda gelecekteki riskleri de öngörebilir ve hafifletebilir. Finansal kurumlar, düzenleyiciler ve teknoloji sağlayıcıları arasındaki işbirliği, gelişen tehditlerle aynı hızda ilerleyebilecek güçlü güvenlik çerçevelerinin geliştirilmesinde kritik olacaktır. Financial institutions can not only protect themselves against current threats and losses, but also anticipate and mitigate future risks. Collaboration between financial institutions, regulators, and technology providers will be critical in developing robust security frameworks that can keep pace with evolving threats.