Peran AI dalam Deteksi Penipuan FinTech

Temukan berita dan acara fintech teratas!

Berlangganan buletin FinTech Weekly

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

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

Cara AI Membantu Deteksi Penipuan

Berikut adalah contoh paling menonjol tentang bagaimana AI mengubah identifikasi ancaman dan penanganannya.

1. Biometrics Perilaku dan Analisis Ketukan Tombol

Machine learning (ML) dengan AI dapat mengamati perilaku pengguna seperti upaya login dengan pengenalan wajah dan pemindaian sidik jari. AI juga dapat mempelajari kebiasaan mengetik khas pengguna. AI menemukan pergerakan, gestur menggeser (swipe), dan timing yang umum bagi individu tersebut sebelum mereka mengakses fintech. Meskipun penjahat bisa mencuri kredensial atau bahkan meniru pengenalan wajah, meniru ketukan tombol jauh lebih menantang.

Saat membuka aplikasi perbankan, ia mulai mengamati cara orang tersebut mengetik. Jika suatu metrik seperti kecepatan mengetik bersifat tidak normal, maka ia bisa menolak upaya login. AI juga dapat mendeteksi aktivitas mencurigakan jika pengguna asli biasanya mengetik password dengan benar pada percobaan pertama — ia dapat mengirim peringatan jika peretas mencoba berulang kali. Ini adalah teknik pemantauan yang sering kali tidak terlihat, yang menurunkan tingkat keteraturan false positive dan menangkap banyak peretas dengan tidak terduga.

2. Analitik Grafik

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

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

3. Deteksi Pola Spasial-Geografis

Catatan transaksi menceritakan kisah yang dapat digunakan oleh AI. Pengenalan pola spasial-geografis dapat menentukan lokasi paling umum seseorang berbelanja dan di kota-kota mana. Ini mempertimbangkannya bersama dengan nilai tipikal pembelian untuk menghentikan aktivitas seperti pencucian uang.

Karena itu, jika seorang kriminal menggunakan PayPal untuk transaksi di toko fisik yang diharapkan, tetapi biayanya jauh di atas biaya yang biasanya, AI dapat memberi tanda. Selain itu, AI dapat membekukan kartu atau menghentikan transaksi dengan fintech jika ada aktivitas yang sangat banyak di lokasi yang berbeda. Meskipun hal ini bisa terjadi pada penggunaan yang sah, seperti saat liburan, ia dapat memicu langkah otentikasi tambahan untuk mengizinkan pertukaran.

4. Deteksi Anomali

Menganalisis jumlah data dalam fintech akan memerlukan jam kerja manual yang tak terhitung. AI dapat melakukannya dalam hitungan detik. AI dapat menyadari setiap aktivitas yang menyimpang dari norma. Studi membuktikan 72% para pemimpin memiliki kekhawatiran tentang privasi dan keamanan terkait sumber daya AI, termasuk varian seperti agentic AI. Namun, kekhawatiran yang lebih besar bisa muncul jika fintech dibiarkan tanpa deteksi anomali berbasis AI.

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

5. Pelaporan yang Transparan

Sumber daya deteksi penipuan berbasis AI menggunakan explainable AI (XAI) untuk membuat pelaporan transaksional jelas bagi para pengulas. Ini membantu perusahaan fintech tetap patuh karena mereka memiliki catatan yang konsisten dan terperinci tentang setiap risiko dan strategi yang digunakan untuk melawannya. Ke depannya, ini dapat membantu jutaan orang Amerika memiliki peluang yang lebih baik untuk mengakses jalur kredit dengan menyelamatkan mereka dari catatan yang merusak.

XAI akan menyebutkan 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 mengenai temuan mereka serta apa yang akan mereka lakukan pada kuartal berikutnya untuk lebih melindungi aset mereka.

Bagaimana AI Meningkatkan Kepercayaan dalam FinTech

Menerapkan AI dalam fintech membantu sektor ini karena berbagai alasan, tetapi yang paling signifikan adalah seberapa banyak AI meningkatkan kepercayaan dengan klien dan pelanggan. Warga dan pemangku kepentingan hanya akan mengadopsi fintech dalam kehidupan sehari-hari dan operasi mereka jika mereka dapat mempercayainya pada aspek-aspek penting dalam hidup dan bisnis mereka. AI memperkuat kepercayaan dengan menyediakan:

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

Akan tetap ada unsur pengawasan manusia, dan para pekerja ini akan lebih mampu beradaptasi dengan lingkungan keamanan fintech yang bergerak cepat berkat otomatisasi dan AI.

Mengurangi Kekhawatiran Keuangan dengan AI

Investor fintech, pemangku kepentingan, dan penemu harus mengarahkan sumber daya mereka untuk keamanan siber yang lebih baik, dan AI bisa menjadi bagian dari solusi yang komprehensif. AI melengkapi upaya perusahaan teknologi dan keuangan yang mencari perlindungan yang lebih besar untuk aset internal dan aset pelanggan. Pemangku kepentingan harus berinvestasi waktu dan sumber daya untuk penerapan guna memperkuat adopsi solusi fintech yang lebih canggih di masa depan.