Роль ИИ в обнаружении мошенничества в финтехе

Узнайте о лучших новостях и событиях в сфере финансовых технологий!

Подпишитесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и других

Искусственный интеллект (ИИ) оказывается таким же ценным ресурсом для обнаружения мошенничества, как и люди. Финансовые технологии, также называемые финтех, являются уязвимыми и прибыльными ресурсами для преступников всех типов, включая хакеров. ИИ может стать методом остановки значительной части опасных атак и нарушений, что критически важно для развития финтеха. Как он может обнаруживать подозрительную активность и позволять финтеху продолжать масштабироваться?

Способы, которыми ИИ помогает в обнаружении мошенничества

Это самые яркие примеры того, как ИИ меняет идентификацию угроз и их устранение.

1. Поведенческая биометрия и анализ нажатий клавиш

Машинное обучение (МО) с ИИ может наблюдать за поведением пользователей, такими как попытки входа с помощью распознавания лиц и сканирования отпечатков пальцев. ИИ также может изучать типичные привычки набора текста пользователей. Он обнаруживает, какие движения, жесты свайпа и временные интервалы являются типичными для конкретного человека до того, как они получат доступ к финтеху. Хотя преступники могут украсть учетные данные или даже имитировать распознавание лиц, имитировать нажатия клавиш гораздо сложнее.

При открытии банковского приложения он начинает наблюдать за набором текста человека. Если такой показатель, как скорость набора текста, аномален, то это может привести к отказу в попытке входа. ИИ также может обнаружить подозрительную активность, если настоящий пользователь обычно вводит пароль правильно с первой попытки — он может отправить уведомления, если хакер пытается несколько раз. Это часто безмолвная техника мониторинга, которая снижает частоту ложных срабатываний и заставляет многих хакеров удивляться.

2. Графовая аналитика

Финтех имеет много движущихся частей, включая пользователей, устройства, компании по обработке транзакций и бизнесы. Картирование отношений этих сущностей является сложной задачей, но ИИ может автоматизировать этот процесс, чтобы выявить источник попыток мошенничества.

Некоторые варианты атак более скоординированы и входят в финтех-системы с нескольких направлений. Графовая аналитика визуализирует более сложные угрозы, такие как нарушение, начинающееся внутри ссылки электронной почты, связанной с IP-адресом или торговой точкой, чтобы украсть информацию о карточках людей. ИИ может обнаружить такие скрытые движения, чтобы остановить некоторые из самых разрушительных мошеннических планов.

3. Обнаружение геопространственных шаблонов

Транзакционные записи рассказывают историю, которую может использовать ИИ. Распознавание геопространственных шаблонов может определить самые распространенные места, где человек совершает покупки, и в каких городах. Он учитывает это наряду с типичными суммами покупок, чтобы остановить такие действия, как отмывание денег.

Таким образом, если преступник использует PayPal для транзакции в ожидаемой торговой точке, но сумма значительно превышает типичную, ИИ может это отметить. Кроме того, ИИ может замораживать карты или останавливать транзакции с финтехом, если существует обильная активность в разных местах. Хотя это может происходить с настоящими пользователями, такими как во время отпуска, это может вызвать дополнительные меры аутентификации для разрешения обмена.

4. Обнаружение аномалий

Анализировать объем данных в финтехе потребовало бы бесчисленных часов ручного труда. ИИ может сделать это за считанные секунды. ИИ может заметить любую активность, отклоняющуюся от нормы. Исследования показывают, что 72% руководителей обеспокоены конфиденциальностью и безопасностью в отношении ресурсов ИИ, включая такие варианты, как агентный ИИ. Однако больше опасений может возникнуть от того, что финтех останется без обнаружения аномалий, работающего на основе ИИ.

Например, компания по кредитным картам может использовать ИИ для наблюдения за всеми транзакциями. Она может выявлять риски мошенничества и отказывать в обработке до того, как произойдут повторные преступления. Она обнаруживает аномалию и отправляет уведомления соответствующим сторонам для немедленного рассмотрения и уведомления клиента. Эта практика улучшает прозрачность, и клиенты чувствуют себя защищенными.

5. Прозрачная отчетность

Ресурсы обнаружения мошенничества на основе ИИ используют объяснимый ИИ (XAI), чтобы сделать отчетность по транзакциям понятной для проверяющих. Это помогает финтех-компаниям оставаться в соответствии с требованиями, поскольку у них есть последовательные, подробные записи о каждом риске и стратегии, используемой для защиты от него. Это может помочь миллионам американцев в будущем получить лучший шанс на доступ к кредитной линии, избавив их от повреждающих отметок.

XAI укажет на самые значительные угрозы, помогая аналитикам в их пути к увеличению защиты на будущее. Каждое решение становится основанным на данных, а финтех-компании могут сообщать своим клиентам свои выводы и то, что они собираются делать в следующем квартале, чтобы лучше защитить свои активы.

Как ИИ повышает доверие к финтеху

Внедрение ИИ в финтех помогает сектору по различным причинам, но наиболее значительной является то, насколько оно увеличивает доверие клиентов и пользователей. Граждане и заинтересованные стороны будут принимать финтех в своей повседневной жизни и операциях только в том случае, если смогут доверять ему в ключевых аспектах своей жизни и бизнеса. ИИ усиливает доверие, предоставляя:

*   **Постоянную поддержку**: С помощью чат-ботов и других инструментов служба поддержки доступна с ИИ круглосуточно.
*   **Автоматизированную аутентификацию**: Ресурсы ИИ могут проверять личности и транзакции без ручного вмешательства, незамедлительно уведомляя пользователей о подозрительной активности.
*   **Увеличенную прозрачность**: Журналы данных предоставляют аналитикам осязаемую запись транзакций, изменений учетных данных и уведомлений о безопасности.
*   **Сниженную вероятность человеческой ошибки**: С ИИ существует больше проверок и балансов, поскольку он может фиксировать больше оповещений на основе исторических данных.

Также все еще будет элемент человеческого контроля, и эти работники лучше адаптируются к быстро меняющейся среде безопасности финтеха с помощью автоматизации и ИИ.

Снижение финансовых страхов с помощью ИИ

Инвесторы в финтех, заинтересованные стороны и изобретатели должны направить свои ресурсы на повышение кибербезопасности, и ИИ может быть частью комплексного решения. Он дополняет усилия технологических и финансовых компаний, стремящихся к большему уровню защиты внутренних и клиентских активов. Заинтересованные стороны должны инвестировать время и ресурсы в реализацию, чтобы закрепить принятие передовых финтех-решений в будущем.