Peran AI dalam Deteksi Penipuan FinTech

Temukan berita dan acara fintech teratas!

Berlangganan buletin FinTech Weekly

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

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

Cara AI Membantu Deteksi Penipuan

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

1. Biometrics Perilaku dan Analisis Ketukan

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 menggesek (swiping), dan waktu yang umum dilakukan individu tersebut sebelum mereka mengakses fintech. Meskipun penjahat dapat mencuri kredensial atau bahkan meniru pengenalan wajah, meniru ketukan keyboard jauh lebih menantang.

Saat membuka aplikasi perbankan, aplikasi mulai mengamati cara orang tersebut mengetik. Jika metrik seperti kecepatan mengetik bersifat anomali, 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 mengurangi keteraturan false positive dan menangkap banyak peretas secara mengejutkan.

2. Analitik Graf

Fintech memiliki banyak komponen yang bergerak, termasuk pengguna, perangkat, perusahaan pemrosesan transaksi, dan bisnis. Memetakan hubungan entitas-entitas ini menantang, tetapi AI dapat mengotomatisasi prosesnya 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 dari tautan email yang terkait dengan alamat IP atau toko fisik untuk mencuri informasi kartu orang. AI dapat mengungkap pergerakan yang lebih terselubung seperti ini untuk menghentikan beberapa rencana penipuan yang paling destruktif.

3. Deteksi Pola Geospasial

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

Oleh karena itu, jika seorang kriminal menggunakan PayPal untuk transaksi di toko fisik yang diperkirakan, tetapi biayanya jauh di atas biaya tipikal, AI dapat menandainya. Selain itu, AI dapat membekukan kartu atau menghentikan transaksi dengan fintech jika terdapat aktivitas berlebihan di lokasi yang berbeda. Meskipun hal ini dapat terjadi dengan penggunaan yang benar, seperti saat liburan, hal itu bisa memicu langkah autentikasi tambahan untuk mengizinkan pertukaran.

4. Deteksi Anomali

Menganalisis jumlah data dalam fintech akan membutuhkan jam kerja manual yang tak terhitung. AI dapat melakukannya dalam hitungan detik. AI dapat melihat setiap aktivitas yang menyimpang dari norma. Studi membuktikan 72% pemimpin khawatir tentang privasi dan keamanan terkait sumber daya AI, termasuk varian seperti agentic AI. Namun, kekhawatiran lebih besar dapat 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 kepada pihak yang tepat untuk ditinjau segera dan memberi tahu 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 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 melawannya. Di masa depan, ini dapat membantu jutaan warga Amerika memiliki peluang lebih baik untuk mengakses fasilitas kredit dengan menyelamatkan mereka dari tanda-tanda yang merusak.

XAI akan mengutip ancaman 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 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 dari 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 kehidupan dan bisnis mereka. AI memperkuat kepercayaan dengan menyediakan:

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

Masih akan ada unsur pengawasan manusia, dan para pekerja ini akan beradaptasi lebih baik dengan lingkungan keamanan fintech yang bergerak cepat melalui otomasi dan AI.

Mengurangi Kekhawatiran Keuangan dengan AI

Investor fintech, pemangku kepentingan, dan pencipta harus mengalokasikan 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 baik untuk aset internal dan aset pelanggan. Pemangku kepentingan harus berinvestasi dalam waktu dan sumber daya untuk implementasi guna memperkuat adopsi solusi fintech lanjutan untuk masa depan.