Лідери думок
Боротьба з вогнем за допомогою вогню: Роль штучного інтелекту в боротьбі з шахрайством миттєвих платежів
Швидка еволюція та глобальне впровадження схем миттєвих платежів відзначають значний зсув у глобальній фінансовій екосистемі, покращуючи економіку та фінансову інклюзивність… та вводячи нові можливості для злочинності. Одним із непередбачених переваг традиційних систем, які обробляють транзакції протягом днів або тижнів, є додатковий час для фінансових установ для ідентифікації та запобігання шахрайству. Транзакції, які обробляються за секунди, мають глибокий позитивний вплив на ефективність та досвід клієнтів, але саме ця швидкість робить виявлення та реагування на шахрайство надзвичайно складним, особливо у великих масштабах. Відносна новизна миттєвих платежів також створює родючий ґрунт для злочинності, оскільки шахраї намагаються використати потенційні лазі в цифрових трансформаціях компаній. Ці виклики мають велику ціну: US News & World Report знайшов, що 65% дорослих турбуються про кібератаки, а у США втрати, пов’язані з шахрайством, перевищили $10 млрд минулого року.
Інтеграція штучного інтелекту (AI) у фінансові послуги додала ще один рівень складності, як у плані надання можливостей для скоєння складних фінансових злочинів, так і у зміцненні захисту проти них. Ці інструменти дають шахраям непередбачену швидкість, точність та масштаб, які можуть перевершити традиційні заходи безпеки. В результаті, фінансові злочини, підтримувані AI, зростають. Особливо синтетичне шахрайство з ідентичністю – де шахраї можуть змішати справжні дані з фальшивими, щоб створити фальшиві профілі, які виглядають справжніми – побачило астрономічний рост за останні рік; за деякими оцінками, 95% синтетичних ідентичностей не виявляються фінансовими установами.
Поняття цих динамік та стратегічне розгортання AI для протидії злочинам, підтримуваним AI, є важливим для захисту глобальної фінансової екосистеми.
Все починається з сигналів
Чим більш деталізовані дані організації щодо боротьби з шахрайством, тим краще вона готова тренувати системи AI для розпізнавання та маркування спроб шахрайства. Системи AI потребують інформації, яку надають дані, також звані сигналами; як тільки вони підключені до框ки, яка дозволяє ці сигнали бути спільними між колегами, тим більша можливість захистити фактичні дані. Чим більше особистої інформації має AI злочинця, тим більше він здатний переконливо прослизнути через мережі безпеки. Обмеження доступу злочинців до сигналів даних є важливою частиною захисту осіб та підприємств, але часті порушення безпеки затопили ринок злочинців великою кількістю високопersonalних даних. Вартість покупки повних даних про середнього американця – номер соціального страхування, ім’я, дата народження тощо – на темному сайті становить лише 8 доларів.
Кращим варіантом є забезпечення того, щоб анти-шахрайські системи AI банків мали доступ до більшої кількості та кращих сигналів даних, ніж злочинці. Коли мова йде про миттєві платежі, це означає, що більші, глобальні компанії з платежів, які працюють на ринку протягом десятиліть, мають явну перевагу. Складні організації, які обробляють мільярди транзакцій та трильйони доларів, мають значно більше інформації, використовували AI протягом років та значно випереджають у плані поведінки клієнтів (KYC) та моделей. Наприклад, біометричні дані поведінки – закономірності друку, рухи миші, динаміка дотиків тощо – можуть допомогти аналізувати унікальну поведінку та маркувати відхилення. Як безперервний процес аутентифікації це може дати фінансовим установам перевагу над злочинними акторами. Узяті разом, ці величезні дані можуть допомогти фінансовим установам не тільки запобігти спробам шахрайства, але й передбачити майбутнє шахрайство.
Ефекти мережі як захист для банків
Малі та середні банки є найбільш уразливими до фінансових злочинів, підтримуваних AI, оскільки вони一般но мають менше даних, ніж їхні більші колеги, та менше ресурсів для інвестування у безпеку. Одним із рішень є партнерство з глобальними процесорами платежів, отримання доступу до значно більших сигналів та більш складних засобів боротьби з злочинністю. Оскільки це відповідає інтересам компанії з платежів запобігти якомога більшому шахрайству, немає суттєвої різниці у безпеці, пропонованій різним рівням банків; клієнти малих/регіональних банків так само захищені, як і їхні більші колеги.
Іншою перевагою участі в цій великій екосистемі є можливість банків дізнатися більше про своїх клієнтів. Більше та кращі дані клієнтів допомагають банкам ідентифікувати макротренди раніше, а також потенційно пропущені лазі чи потреби клієнтів. Ця інформація допомагає мобілізувати їх для розробки необхідних продуктів та послуг. Окрім відкриття нових потенційних потоків доходів для банку, кращі продукти покращують задоволеність клієнтів та – з відповідними обмеженнями – допомагають створити безпечнішу фінансову екосистему загалом.
Поширення миттєвих платежів та одночасний рост AI-заповідних фінансових злочинів вимагають зміни парадигми безпеки. Майбутнє фінансової безпеки полягає у безшовній інтеграції AI у всі аспекти операцій з безпеки. Використовуючи потужність AI та ефекти мережі великих партнерів з платежами, фінансові установи можуть не тільки захистити себе від поточних загроз та втрат, але й передбачити та пом’якшити майбутні ризики. Співробітництво між фінансовими установами, регуляторами та постачальниками технологій буде критично важливим для розробки потужних рамок безпеки, які можуть відповідати змінюваним загрозам.
