Роль ИИ в обнаружении мошенничества в финтехе

Откройте для себя лучшие новости и мероприятия в финтехе!

Подпишитесь на рассылку FinTech Weekly

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

Искусственный интеллект (ИИ) оказывается таким же ценным ресурсом для выявления мошенничества, как и люди. Финансовые технологии, также называемые fintech, — уязвимые и прибыльные ресурсы для преступников всех типов, включая хакеров. ИИ может стать способом остановить значительную часть опасных атак и взломов, что критически важно для развития финтеха. Как он может выявлять подозрительную активность и позволять финтеху продолжать масштабирование?

Как ИИ помогает в выявлении мошенничества

Ниже приведены самые яркие примеры того, как ИИ меняет обнаружение угроз и меры реагирования.

1. Поведенческая биометрия и анализ нажатий клавиш

Машинное обучение (ML) с ИИ может наблюдать за поведением пользователя, например за попытками входа с помощью распознавания лица и сканирования отпечатков. ИИ также может изучать типичные привычки пользователя при наборе текста. Он определяет, какие движения, жесты прокрутки и тайминг характерны для конкретного человека, прежде чем тот получит доступ к финтеху. Хотя преступники могут украсть учетные данные или даже имитировать распознавание лица, имитировать нажатия клавиш гораздо сложнее.

При открытии банковского приложения он начинает наблюдать за тем, как человек печатает. Если такой показатель, как скорость набора, оказывается аномальным, то это может запретить попытку входа. ИИ также может обнаруживать подозрительную активность, если реальный пользователь обычно правильно вводит пароль с первой попытки — он может отправлять уведомления, если хакер пытается сделать это несколько раз. Это часто незаметный метод мониторинга, который снижает частоту ложных срабатываний и застает многих хакеров врасплох.

2. Аналитика графов

У финтеха много движущихся частей, включая пользователей, устройства, компании по обработке транзакций и предприятия. Сопоставление этих сущностей и их взаимосвязей — сложная задача, но ИИ может автоматизировать этот процесс, чтобы выявлять источник попыток мошенничества.

Некоторые варианты атак более скоординированы и проникают в системы финтеха с разных сторон. Аналитика графов визуализирует более сложные угрозы, например взлом, который начинается по ссылке в письме и связан с IP-адресом или магазином, чтобы украсть данные банковской карты людей. ИИ может выявить такие более скрытные перемещения, чтобы остановить некоторые из самых разрушительных планов мошенничества.

3. Обнаружение геопространственных паттернов

Транзакционные записи рассказывают историю, которую ИИ может использовать. Распознавание геопространственных паттернов может определить самые распространенные места, где человек совершает покупки, и в каких городах. Оно учитывает это вместе с типичными суммами покупок, чтобы останавливать активность вроде отмывания денег.

Поэтому, если преступник использует PayPal для транзакции в ожидаемом магазине, но сумма сильно превышает обычную стоимость, ИИ может это отметить. Кроме того, ИИ может замораживать карты или останавливать транзакции в финтехе, если существует чрезмерная активность в разных локациях. Хотя такое может происходить при реальном использовании, например во время отпуска, это может вызвать дополнительные меры аутентификации, чтобы разрешить обмен.

4. Обнаружение аномалий

Анализ объема данных в финтехе потребовал бы бесчисленных часов ручной работы. ИИ может сделать это за считаные секунды. ИИ может замечать любую активность, отклоняющуюся от нормы. Исследования показывают, что 72% руководителей обеспокоены вопросами конфиденциальности и безопасности в отношении ресурсов ИИ, включая варианты вроде агентного ИИ. Однако могут возникнуть дополнительные опасения из-за того, что финтех останется без обнаружения аномалий, выполняемого ИИ.

Например, компания, выпускающая кредитные карты, может использовать ИИ, чтобы наблюдать за всеми транзакциями. Она может выявлять риски мошенничества и блокировать обработку до того, как повторные преступления произойдут. Она обнаруживает аномалию и отправляет уведомления соответствующим сторонам для немедленного рассмотрения и уведомления клиентов. Эта практика повышает прозрачность, и клиенты чувствуют себя защищенными.

5. Прозрачная отчетность

Ресурсы обнаружения мошенничества на основе ИИ используют объяснимый ИИ (XAI), чтобы сделать транзакционную отчетность понятной для проверяющих. Это помогает компаниям финтеха оставаться в соответствии с требованиями, потому что у них есть согласованные, подробные записи о каждом риске и стратегии, используемой для защиты от него. В будущем это может помочь миллионам американцев получить более высокий шанс на доступ к кредитной линии, избавив их от повреждающих отметок.

XAI будет ссылаться на самые заметные угрозы, помогая аналитикам на их пути к усилению защит на будущее. Каждое решение становится основанным на данных, и компании финтеха могут сообщать клиентам о своих выводах и о том, что они сделают в следующем квартале, чтобы лучше защитить свои активы.

Как ИИ укрепляет доверие к FinTech

Внедрение ИИ в финтех помогает сектору по разным причинам, но самая значимая — насколько сильно он повышает доверие клиентов и пользователей. Граждане и заинтересованные стороны будут внедрять финтех в повседневную жизнь и операции только тогда, когда смогут доверять ему ключевые аспекты своей жизни и бизнеса. ИИ усиливает доверие, обеспечивая:

*   **Постоянную поддержку**: с чат-ботами и другими инструментами служба поддержки клиентов доступна с ИИ в любое время суток.
*   **Автоматизированную аутентификацию**: ресурсы ИИ могут подтверждать личности и транзакции без ручного вмешательства, немедленно уведомляя пользователей о подозрительной активности.
*   **Повышенную прозрачность**: журналы данных дают аналитикам осязаемую запись транзакций, изменений учетных данных и уведомлений по безопасности.
*   **Снижение ошибок человека**: с ИИ больше проверок и балансов, потому что он может улавливать больше уведомлений на основе исторических данных.

Также сохранится элемент человеческого надзора, и эти специалисты будут лучше адаптироваться к динамичной среде безопасности финтеха благодаря автоматизации и ИИ.

Снижение финансовых страхов с помощью ИИ

Инвесторы финтеха, заинтересованные стороны и изобретатели должны направить свои ресурсы на усиление кибербезопасности, и ИИ может быть частью комплексного решения. Он дополняет усилия технологических и финансовых компаний, которые стремятся к более надежной защите внутренних активов и активов клиентов. Заинтересованные стороны должны вкладывать время и ресурсы в внедрение, чтобы закрепить принятие передовых решений финтеха в будущем.