Peran AI dalam Deteksi Penipuan FinTech

Temukan berita dan acara fintech teratas!

Berlangganan newsletter FinTech Weekly

Dibaca oleh eksekutif di JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna, dan lainnya

Kecerdasan buatan (AI) terbukti menjadi sumber yang sama berharganya dalam mendeteksi penipuan seperti halnya manusia. Teknologi keuangan, yang juga disebut fintech, adalah sumber daya yang rentan dan menguntungkan bagi penjahat dari segala jenis, termasuk peretas. AI mungkin menjadi metode untuk menghentikan sebagian besar serangan dan pelanggaran yang berbahaya, yang sangat penting bagi kemajuan fintech. Bagaimana ia dapat mendeteksi aktivitas mencurigakan dan memungkinkan fintech terus berkembang?

Cara AI Membantu Deteksi Penipuan

Ini adalah contoh paling menonjol tentang bagaimana AI mengubah identifikasi dan perbaikan ancaman.

1. Biometrik Perilaku dan Analisis Ketikan

Pembelajaran mesin (ML) dengan AI dapat mengamati perilaku pengguna seperti upaya login dengan pengenalan wajah dan pemindaian sidik jari. AI juga dapat mempelajari kebiasaan mengetik pengguna yang biasa. Ia menemukan gerakan, gestur gesek, dan waktu yang khas untuk individu sebelum mereka mengakses fintech. Sementara penjahat dapat mencuri kredensial atau bahkan meniru pengenalan wajah, meniru ketikan jauh lebih menantang.

Saat membuka aplikasi perbankan, ia mulai mengamati ketikan orang tersebut. Jika metrik seperti kecepatan mengetik anomali, maka dapat menolak upaya login. AI juga dapat mendeteksi aktivitas mencurigakan jika pengguna asli biasanya mengetik kata sandi dengan benar pada percobaan pertama — ia dapat mengirimkan peringatan jika peretas mencobanya beberapa kali. Ini adalah teknik pemantauan yang sering kali senyap yang mengurangi frekuensi positif palsu dan menangkap banyak peretas dengan kejutan.

2. Analisis Graf

Fintech memiliki banyak bagian yang bergerak, termasuk pengguna, perangkat, perusahaan pemrosesan transaksi, dan bisnis. Memetakan hubungan entitas-entitas ini adalah tantangan, tetapi AI dapat mengotomatiskan proses tersebut untuk menemukan sumber upaya penipuan.

Beberapa varian serangan lebih terkoordinasi dan masuk ke sistem fintech dari berbagai sudut. Analisis graf memvisualisasikan ancaman yang lebih kompleks, seperti pelanggaran yang dimulai dari tautan email yang terkait dengan alamat IP atau toko untuk mencuri informasi kartu orang. AI dapat mengungkap gerakan yang lebih tersembunyi seperti ini untuk menghentikan beberapa rencana penipuan yang paling merusak.

3. Deteksi Pola Geospasial

Catatan transaksi menceritakan sebuah cerita yang dapat digunakan oleh AI. Pengenalan pola geospasial dapat menentukan lokasi paling umum di mana seseorang berbelanja dan di kota mana. Ini mempertimbangkan hal ini bersamaan dengan jumlah pembelian yang khas untuk menghentikan aktivitas seperti pencucian uang.

Oleh karena itu, jika seorang penjahat menggunakan PayPal untuk transaksi di toko yang diharapkan, tetapi jauh di atas biaya yang biasa, AI dapat menandainya. Selain itu, AI dapat membekukan kartu atau menghentikan transaksi dengan fintech jika terdapat aktivitas yang melimpah di lokasi yang berbeda. Meskipun ini mungkin terjadi dengan penggunaan yang sah, seperti selama liburan, ini dapat memicu langkah autentikasi tambahan untuk memungkinkan pertukaran tersebut.

4. Deteksi Anomali

Menganalisis jumlah data di fintech akan memerlukan jam kerja manual yang tak terhitung. AI dapat melakukannya dalam hitungan detik. AI dapat memperhatikan aktivitas yang menyimpang dari norma. Studi menunjukkan 72% pemimpin khawatir tentang privasi dan keamanan terkait sumber daya AI, termasuk varian seperti AI agen. Namun, lebih banyak kekhawatiran dapat muncul dari membiarkan fintech tanpa deteksi anomali berbasis AI.

Sebagai contoh, perusahaan kartu kredit dapat menggunakan AI untuk mengamati semua transaksi. AI dapat mengidentifikasi risiko penipuan dan menolak pemrosesan sebelum kejahatan berulang terjadi. Ia menemukan anomali dan mengirimkan pemberitahuan kepada pihak yang tepat untuk ditinjau segera dan pemberitahuan kepada pelanggan. Praktik ini meningkatkan transparansi, dan pelanggan merasa terlindungi.

5. Pelaporan Transparan

Sumber daya deteksi penipuan berbasis AI menggunakan AI yang dapat dijelaskan (XAI) untuk membuat pelaporan transaksi jelas bagi para peninjau. Ini membantu perusahaan fintech tetap patuh karena mereka memiliki catatan yang konsisten dan terperinci tentang setiap risiko dan strategi yang digunakan untuk melindungi diri dari risiko tersebut. Ini dapat membantu jutaan orang Amerika di masa depan memiliki peluang lebih baik untuk mengakses jalur kredit dengan menyelamatkan mereka dari catatan yang merugikan.

XAI akan mencantumkan ancaman yang paling menonjol, membantu analis dalam perjalanan mereka untuk meningkatkan pertahanan di masa depan. Setiap keputusan menjadi berbasis data, dan perusahaan fintech dapat berkomunikasi dengan pelanggan tentang temuan mereka dan apa yang akan mereka lakukan pada kuartal mendatang untuk lebih baik melindungi aset mereka.

Bagaimana AI Meningkatkan Kepercayaan di FinTech

Penerapan AI di fintech membantu sektor ini karena berbagai alasan, tetapi yang paling signifikan adalah seberapa besar kepercayaan yang meningkat dengan klien dan pelanggan. Warga negara dan pemangku kepentingan hanya akan mengadopsi fintech dalam kehidupan dan operasi sehari-hari mereka jika mereka dapat mempercayainya dengan aspek penting dari kehidupan dan bisnis mereka. AI memperkuat kepercayaan dengan menyediakan:

*   **Dukungan konstan**: Dengan chatbot dan alat lainnya, layanan pelanggan tersedia dengan AI sepanjang hari.
*   **Otentikasi otomatis**: Sumber daya AI dapat memverifikasi identitas dan transaksi tanpa intervensi manual, segera memberi tahu pengguna tentang aktivitas mencurigakan.
*   **Transparansi yang ditingkatkan**: Log data memberikan analis catatan nyata transaksi, perubahan kredensial, dan peringatan keamanan.
*   **Mengurangi kesalahan manusia**: Ada lebih banyak pemeriksaan dan keseimbangan dengan AI karena dapat menangkap lebih banyak peringatan berdasarkan data historis.

Akan ada juga elemen pengawasan manusia, dan para pekerja ini akan lebih baik beradaptasi dengan lingkungan cepat fintech dalam keamanan dengan otomatisasi dan AI.

Mengurangi Ketakutan Finansial Dengan AI

Investor fintech, pemangku kepentingan, dan penemu harus mengalokasikan sumber daya mereka untuk keamanan siber yang lebih besar, dan AI dapat menjadi bagian dari solusi komprehensif. Ini melengkapi upaya perusahaan teknologi dan keuangan yang mencari perlindungan yang lebih besar untuk aset internal dan pelanggan. Pemangku kepentingan harus menginvestasikan waktu dan sumber daya ke dalam implementasi untuk mengukuhkan adopsi solusi fintech canggih untuk masa depan.