W ostatnich latach jesteśmy świadkami ciągłego przenoszenia codziennych zajęć do świata online. Przejście to nasiliło się kilka lat temu, w 2020 r., znacznie przyspieszając korzystanie z płatności elektronicznych. Obecnie około dwie trzecie dorosłych na całym świecie wysyła i otrzymuje pieniądze drogą cyfrową, na przykład grając w Spincity casino lub przy dowolnych innych okazjach. Jednak ten wykładniczy wzrost pociągnął także za sobą coraz większą podatność na oszustwa, wykorzystywane przez przestępców cyfrowych. Dziś omówimy sobie zatem, w jaki sposób sztuczna inteligencja zmienia zasady gry w wykrywaniu oszustw.
Straty wynikające z oszustw finansowych i oszustw wzrosły w ciągu ostatniej dekady ponad trzykrotnie, z 9,8 miliarda euro w 2014 roku do 32,4 miliarda euro w 2023 roku. Podążając za tym trendem, prognozy wskazują, że w ciągu najbliższych pięciu lat możemy spodziewać się kolejnych 343 miliardów euro strat. Ta rzeczywistość stanowi ostrzeżenie dla branży finansowej, która nie może dłużej ignorować zagrożenia, jakie stanowi to dla banków, dostawców usług płatniczych i oczywiście ich klientów.
Obecnie niezbędna jest integracja inteligentnych i skalowalnych rozwiązań ze starszymi systemami, takimi jak silniki monitorowania transakcji oparte na uczeniu maszynowym lub platformy oparte na chmurze. Stało się to istotną koniecznością dla jednostek ds. zwalczania nadużyć finansowych w bankach i dostawcach usług płatniczych na wszystkich poziomach. W końcu szkody spowodowane oszustwem wykraczają daleko poza straty finansowe i mogą mieć wpływ na reputację instytucji finansowych i skutkować surowymi sankcjami prawnymi i regulacyjnymi.
W jaki sposób realizowane są oszustwa podczas płatności online?
Oszustwa oparte na sztucznej inteligencji reprezentują nową erę przestępczości o wyrafinowaniu i skali niespotykanej wcześniej. Oszuści mogą teraz korzystać z inteligentnych algorytmów w celu automatyzacji zadań, analizowania dużych ilości danych i identyfikowania luk w systemach bezpieczeństwa. Poniżej podajemy rodzaje przypadków oszustw.
- Oszustwa związane z kartami kredytowymi i/lub debetowymi. Atakujący kradną kody PIN poprzez phishing, socjotechnikę lub masowe wycieki danych. W niektórych przypadkach karty są fizycznie klonowane, podczas gdy w innych wypadkach pieniądze są przechwytywane i kierowane na inne konta podczas płatności online.
- Oszustwa w transakcjach internetowych. Przestępcy uzyskują dane uwierzytelniające do bankowości domowej lub instalują złośliwe oprogramowanie bezpośrednio na urządzeniu ofiary, omijając uwierzytelnianie MFA i przesyłając pieniądze bezpośrednio na własne konta.
- Wyłudzenia. Atakujący przekonują ofiarę do dokonania płatności lub przelewu, stosując taktykę inżynierii społecznej. Niektórzy nie uwzględniają „wyłudzenia” w ramach definicji oszustwa, ponieważ to sama ofiara dokonuje transakcji.
- Oszustwo polegające na podszywaniu się. Napastnicy nie atakują osób fizycznych, ale przyjmują skradzioną tożsamość lub zakładają fałszywą firmę w celu uzyskania dostępu do linii kredytowej banku (np. karty kredytowej) bez zamiaru spłacania salda lub długów.
Wykrywanie i unikanie oszustw
Aby stawić czoła tym wyzwaniom, banki i dostawcy usług płatniczych wdrażają warstwowe zabezpieczenia rozproszone pomiędzy procesami i działami. Zasadniczo możemy wyróżnić trzy kluczowe makroprocesy w zarządzaniu oszustwami:
- Zapobieganie potencjalnym oszustwom. Zadanie to obejmuje wszystkie działania podejmowane w celu zmniejszenia ryzyka złośliwego ataku, od oceny ryzyka oszustwa po zwiększanie świadomości klientów i stosowanie uwierzytelniania wieloczynnikowego.
- Wykrywanie oszustw. Rozumiemy przez to wszystkie procesy w celu identyfikacji, wczesnego ostrzegania i ewentualnie blokowania ataku, gdy już on nastąpi. Szczególnie w przypadku oszustw transakcyjnych często konieczne jest działanie w czasie rzeczywistym, zanim pieniądze zostaną przelane.
- Reakcja na oszustwo. Obejmuje to wszystkie operacje wymagane po wystąpieniu oszustwa. Są to na przykład dochodzenia mające na celu zapobieganie przyszłym incydentom oraz działania mające na celu ograniczenie strat, jeśli ataki nie zostaną skutecznie zneutralizowane.
Wyzwania związane z tradycyjnym radzeniem sobie z oszustwami i rola AI
Historycznie rzecz biorąc, zarządzanie oszustwami w dużej mierze opierało się na ludzkiej wiedzy. Zarówno w zarządzaniu systemem zwalczania nadużyć finansowych, jak i w operacjach, takich jak badanie alertów i raportów o nadużyciach finansowych, zaangażowanie ludzi ma fundamentalne znaczenie. Dopiero w ostatnich latach zintegrowano zaawansowane technologie oparte na danych oraz sztuczną inteligencję, aby usprawnić cały proces, wspierając krytyczne analizy i funkcje, takie jak reagowanie na oszustwa i odzyskiwanie danych.
Wzrost wolumenu płatności cyfrowych wymagał dostosowania procesów zwalczania nadużyć finansowych do zwiększonego obciążenia pracą. Infrastruktura technologiczna musiała być skalowana do dużych ilości danych transakcyjnych, które można łatwo sklasyfikować jako duże zbiory danych.
Dodatkowo wykrywanie oszustw wymaga przetwarzania w czasie rzeczywistym. W przypadku każdej transakcji należy oszacować ryzyko oszustwa i podjąć decyzję o powiadomieniu lub zablokowaniu w ciągu maksymalnie kilku milisekund, aby zapewnić bezproblemową obsługę klienta. Zmusiło to branżę bankową i płatniczą do znacznych inwestycji technologicznych. Jednakże, z wyjątkiem kilku innowacyjnych przypadków, tradycyjny model zwalczania nadużyć finansowych nie ewoluował, w dalszym ciągu opiera się głównie na zasadach i wymaga dużej liczby interwencji ręcznych.
System monitorowania transakcji oparty na sztucznej inteligencji realizuje proste scenariusze zatwierdzania, ostrzegania lub odrzucania płatności oraz jednocześnie wykrywa wszelkie podejrzane rozbieżności od standardowych trybów postępowania. Tradycyjne zasady handlu działają łatwo w czasie rzeczywistym i można je szybko i łatwo skonfigurować w odpowiedzi na pojawiające się wzorce oszustw lub poniesione straty.
