Đấu tranh với lửa bằng lửa: Vai trò của Trí tuệ nhân tạo trong chống gian lận thanh toán tức thời

Sự tiến hóa nhanh chóng và áp dụng toàn cầu các kế hoạch thanh toán thời gian thực đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong hệ sinh thái tài chính toàn cầu, cải thiện nền kinh tế và bao gồm tài chính … và giới thiệu các cơ hội mới cho tội phạm. Một lợi ích không mong muốn của các hệ thống cũ là cần vài ngày hoặc vài tuần để xử lý giao dịch là thời gian bổ sung cho các tổ chức tài chính để xác định và ngăn chặn gian lận. Các giao dịch được xử lý trong vài giây có tác động tích cực đến hiệu quả và trải nghiệm khách hàng, nhưng tốc độ đó làm cho việc phát hiện và phản ứng với gian lận trở nên cực kỳ thách thức, đặc biệt là ở quy mô lớn. Sự mới mẻ của thanh toán tức thời cũng tạo ra môi trường thuận lợi cho tội phạm, vì những kẻ gian lận tìm cách khai thác các lỗ hổng tiềm năng trong quá trình chuyển đổi số của các công ty. Những thách thức này có chi phí cao: US News & World Report tìm thấy rằng 65% người trưởng thành lo lắng về các cuộc tấn công mạng, và ở Mỹ, tổn thất liên quan đến gian lận vượt quá $10 tỷ vào năm ngoái.

Sự tích hợp của trí tuệ nhân tạo (AI) trong các dịch vụ tài chính đã thêm một lớp phức tạp khác, cả về việc cho phép các tội phạm tài chính tinh vi và củng cố các biện pháp phòng thủ chống lại chúng. Những công cụ này mang lại cho những kẻ gian lận tốc độ, độ chính xác và quy mô chưa từng có, có thể làm cho các biện pháp bảo mật truyền thống trở nên quá tải. Kết quả là, tội phạm tài chính được hỗ trợ bởi AI đang gia tăng. Đặc biệt, gian lận danh tính tổng hợp – nơi những kẻ gian lận có thể trộn dữ liệu thực với dữ liệu giả để tạo ra các hồ sơ giả看似 thực – đã tăng vọt trong năm qua; theo một số ước tính, 95% danh tính tổng hợp không được phát hiện bởi các tổ chức tài chính.

Hiểu được những động lực và triển khai AI một cách chiến lược để chống lại tội phạm tài chính được hỗ trợ bởi AI là điều tối quan trọng để bảo vệ hệ sinh thái tài chính toàn cầu.

Mọi thứ bắt đầu với tín hiệu

Dữ liệu chống gian lận càng chi tiết, tổ chức càng sẵn sàng để đào tạo các hệ thống AI nhận biết và đánh dấu các nỗ lực giả mạo. Các hệ thống AI cần những thông tin mà dữ liệu cung cấp, cũng được gọi là tín hiệu; một khi được kết nối với một khuôn khổ cho phép những tín hiệu này được chia sẻ giữa các đồng nghiệp, khả năng bảo vệ dữ liệu thực sẽ lớn hơn. Thông tin cá nhân mà AI của tội phạm có, càng có thể lọt qua các mạng lưới bảo mật một cách thuyết phục. Giới hạn truy cập của tội phạm vào tín hiệu dữ liệu là một phần quan trọng của việc bảo vệ cá nhân và doanh nghiệp, nhưng các vi phạm thường xuyên đã làm ngập thị trường tội phạm với một lượng lớn dữ liệu cá nhân. Chi phí để mua “tài khoản đầy đủ” của một người Mỹ trung bình – số an sinh xã hội, tên, ngày sinh, v.v. – trên web tối chỉ là 8 đô la.

Lựa chọn tốt hơn là đảm bảo rằng các hệ thống chống gian lận AI của ngân hàng có quyền truy cập vào nhiều và tốt hơn tín hiệu dữ liệu so với tội phạm. Khi nói đến thanh toán thời gian thực, điều này có nghĩa là các công ty thanh toán toàn cầu lớn, những người đã có trên thị trường trong nhiều thập kỷ, có lợi thế rõ ràng. Các tổ chức tinh vi xử lý hàng tỷ giao dịch và nghìn tỷ đô la có nhiều thông tin hơn ở tay, đã sử dụng AI trong nhiều năm và vượt xa về hành vi và mẫu biết khách hàng (KYC). Ví dụ, sinh trắc học hành vi – mẫu gõ, chuyển động chuột, động lực cảm ứng, v.v. – có thể giúp phân tích hành vi độc đáo và đánh dấu các sai lệch. Như một quá trình xác thực liên tục, điều này có thể mang lại cho các tổ chức tài chính một lợi thế so với các diễn viên tội phạm. Khi xem xét toàn bộ, lượng dữ liệu toàn cầu khổng lồ này có thể giúp các tổ chức tài chính không chỉ ngăn chặn các nỗ lực gian lận mà còn dự đoán gian lận trong tương lai.

Hiệu ứng mạng như một biện pháp bảo vệ cho các ngân hàng

Các ngân hàng nhỏ và vừa là những tổ chức dễ bị tổn thương nhất bởi tội phạm tài chính được hỗ trợ bởi AI vì chúng thường có ít dữ liệu hơn so với các ngân hàng lớn hơn và ít nguồn lực để đầu tư vào bảo mật. Một giải pháp là hợp tác với các công ty xử lý thanh toán toàn cầu, từ đó có thể truy cập vào nhiều tín hiệu và AI chống tội phạm tinh vi hơn. Bởi vì nó nằm trong lợi ích của công ty thanh toán để ngăn chặn càng nhiều gian lận càng tốt, không có sự khác biệt có ý nghĩa giữa bảo mật được cung cấp cho các cấp độ ngân hàng khác nhau; khách hàng của các ngân hàng nhỏ / khu vực được bảo vệ giống như các ngân hàng lớn hơn.

Một lợi ích khác của việc tham gia vào hệ sinh thái lớn này là khả năng của các ngân hàng để tìm hiểu thêm về khách hàng của mình. Dữ liệu khách hàng tốt hơn giúp các ngân hàng xác định các xu hướng vĩ mô sớm hơn, cũng như các lỗ hổng hoặc nhu cầu khách hàng tiềm ẩn. Thông tin này giúp kích hoạt họ phát triển các sản phẩm và dịch vụ cần thiết. Ngoài việc mở khóa các dòng doanh thu mới cho ngân hàng, các sản phẩm tốt hơn cải thiện sự hài lòng của khách hàng và – với các rào cản phù hợp – giúp đóng góp vào một hệ sinh thái tài chính an toàn hơn.

Sự phổ biến của thanh toán thời gian thực và sự gia tăng của tội phạm tài chính được hỗ trợ bởi AI đòi hỏi một sự thay đổi mô hình trong các chiến lược bảo mật. Tương lai của bảo mật tài chính nằm trong việc tích hợp AI một cách liền mạch vào tất cả các khía cạnh của hoạt động bảo mật. Bằng cách khai thác sức mạnh của AI và hiệu ứng mạng của các đối tác thanh toán lớn, các tổ chức tài chính có thể không chỉ bảo vệ mình khỏi các mối đe dọa và tổn thất hiện tại mà còn dự đoán và giảm thiểu các rủi ro trong tương lai. Sự hợp tác giữa các tổ chức tài chính, cơ quan quản lý và nhà cung cấp công nghệ sẽ là rất quan trọng trong việc phát triển các khuôn khổ bảo mật mạnh mẽ có thể theo kịp với các mối đe dọa đang phát triển.