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 halnya manusia. Teknologi keuangan, juga disebut fintech, adalah 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 maju. Bagaimana AI dapat mendeteksi aktivitas mencurigakan dan memungkinkan fintech untuk terus berkembang?

Cara AI Membantu Deteksi Penipuan

Berikut adalah contoh paling menonjol tentang AI yang mengubah identifikasi ancaman dan perbaikannya.

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 gerakan, isyarat menggeser (swipe), dan waktu yang umum bagi individu tersebut sebelum mereka mengakses fintech. Sementara penjahat dapat mencuri kredensial atau bahkan meniru pengenalan wajah, meniru ketukan tombol jauh lebih sulit.

Saat membuka aplikasi perbankan, ia mulai mengamati pengetikan orang tersebut. Jika suatu metrik seperti kecepatan mengetik bersifat tidak wajar, maka ia dapat menolak upaya login. AI juga dapat mendeteksi aktivitas mencurigakan jika pengguna asli biasanya mengetik kata sandi dengan benar pada percobaan pertama—ia dapat mengirim peringatan jika peretas mencoba berkali-kali. Ini adalah teknik pemantauan yang sering kali senyap yang menurunkan keteraturan false positive dan menangkap banyak peretas tanpa diduga.

2. Analitik Graf (Graph Analytics)

Fintech memiliki banyak bagian 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 graf memvisualisasikan ancaman yang lebih kompleks, seperti pelanggaran yang dimulai di tautan email yang terkait dengan alamat IP atau toko fisik untuk mencuri informasi kartu orang-orang. AI dapat mengungkap pergerakan yang lebih terselubung seperti ini untuk menghentikan beberapa rencana penipuan yang paling merusak.

3. Deteksi Pola Geospasial

Catatan transaksi menceritakan sesuatu yang dapat digunakan oleh AI. Pengenalan pola geospasial dapat menentukan lokasi paling umum seseorang berbelanja dan di kota mana. Ia mempertimbangkannya bersama dengan nominal pembelian yang lazim untuk menghentikan aktivitas seperti pencucian uang.

Oleh karena itu, jika seorang kriminal menggunakan PayPal untuk transaksi di toko yang sesuai dengan perkiraan, tetapi biayanya jauh di atas biaya yang lazim, AI dapat memberikannya tanda. Selain itu, AI dapat membekukan kartu atau menghentikan transaksi dengan fintech jika ada aktivitas berlebihan di lokasi yang berbeda. Meski hal ini dapat terjadi dengan penggunaan yang sah, seperti saat liburan, hal tersebut dapat memicu langkah autentikasi tambahan untuk memungkinkan pertukaran.

4. Deteksi Anomali (Anomaly Detection)

Menganalisis jumlah data dalam fintech akan memerlukan jam kerja manual yang tak terhitung. AI dapat melakukannya dalam hitungan detik. AI dapat melihat aktivitas apa pun yang menyimpang dari norma. Studi membuktikan 72% 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 ditinggalkan tanpa deteksi anomali berbasis AI.

Sebagai contoh, sebuah 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 kepada pihak yang tepat untuk tinjauan 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 transaksi menjadi jelas bagi para peninjau. Ini membantu perusahaan fintech tetap patuh karena mereka memiliki catatan yang konsisten dan terperinci tentang setiap risiko serta strategi yang digunakan untuk mempertahankannya. Ini dapat membantu jutaan orang Amerika di masa depan memiliki peluang yang lebih baik untuk mengakses jalur kredit dengan menyelamatkan mereka dari catatan yang merusak.

XAI akan mengutip ancaman paling menonjol, membantu analis dalam perjalanan mereka untuk meningkatkan pertahanan untuk 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 mendatang 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 besar hal itu 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 dari kehidupan dan bisnis mereka. AI memperkuat kepercayaan dengan menyediakan:

*   **Dukungan konstan**: Dengan chatbot dan alat lainnya, layanan pelanggan tersedia dengan AI sepanjang waktu setiap hari.
*   **Autentikasi otomatis**: Sumber daya AI dapat memverifikasi identitas dan transaksi tanpa campur tangan manual, langsung memberi tahu pengguna tentang aktivitas mencurigakan.
*   **Transparansi yang ditingkatkan**: Log data memberi analis catatan yang nyata tentang transaksi, perubahan kredensial, dan peringatan keamanan.
*   **Kesalahan manusia yang lebih rendah**: Ada lebih banyak pemeriksaan dan penyeimbang dengan AI karena AI dapat menangkap lebih banyak peringatan berdasarkan data historis.

Akan tetap ada elemen pengawasan manusia, dan para pekerja ini akan beradaptasi dengan lebih baik terhadap lingkungan keamanan fintech yang serba cepat dengan otomatisasi dan AI.

Meredakan Kekhawatiran Keuangan dengan AI

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