Роль штучного інтелекту у виявленні шахрайства у FinTech

Відкрийте для себе найкращі новини та події у сфері фінтеху!

Підпишіться на розсилку FinTech Weekly

Читають керівники в JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna та багатьох інших

Штучний інтелект (AI) виявляється таким самим цінним ресурсом у виявленні шахрайства, як і люди. Фінансові технології, також відомі як fintech, є вразливими та прибутковими ресурсами для злочинців усіх типів, включно з хакерами. AI може бути методом для зупинки значної частини небезпечних атак і витоків, що критично важливо для просування fintech. Як він може виявляти підозрілу активність і дозволяти fintech продовжувати масштабування?

Як AI Допомагає У Виявленні Шахрайства

Нижче наведені найпомітніші приклади того, як AI змінює визначення загроз і способи реагування на них.

1. Поведінкові біометричні дані та аналіз набору на клавіатурі (Keystroke Analysis)

Машинне навчання (ML) з AI може спостерігати за поведінкою користувачів, як-от спроби входу з розпізнаванням обличчя та скануванням відбитків пальців. AI також може вивчати типові звички користувачів щодо набору тексту. Він виявляє, які саме рухи, жести свайпу та часові інтервали є типовими для конкретної людини, перш ніж вона отримає доступ до fintech. Хоча злочинці можуть вкрасти облікові дані або навіть імітувати розпізнавання обличчя, імітувати натискання клавіш значно складніше.

Після відкриття банківського застосунку він починає спостерігати за тим, як людина друкує. Якщо такий показник, як швидкість набору, є аномальним, тоді він може відмовити у спробі входу. AI також може виявити підозрілу активність, якщо справжній користувач зазвичай вводить пароль правильно з першої спроби — він може надсилати сповіщення, якщо хакер намагається це зробити кілька разів. Це часто безмовний метод моніторингу, який знижує регулярність хибнопозитивних спрацьовувань і несподівано для багатьох хакерів їх ловить.

2. Графова аналітика

У fintech є багато рухомих частин, зокрема користувачі, пристрої, компанії з обробки транзакцій і бізнеси. Стежити за взаємозв’язками цих сутностей складно, але AI може автоматизувати процес, щоб виявляти джерело спроб шахрайства.

Деякі варіанти атак є більш скоординованими та входять у системи fintech з різних кутів. Графова аналітика візуалізує складніші загрози, зокрема витік, який починається в посиланні на email, прив’язаному до IP-адреси, або в торговій точці, щоб вкрасти інформацію карток людей. AI може розкрити такі більш непомітні переміщення, щоб зупинити деякі з найруйнівніших планів шахрайства.

3. Виявлення геопросторових патернів

Транзакційні записи розповідають історію, яку AI може використати. Розпізнавання геопросторових патернів може визначити найпоширеніші локації, де людина робить покупки, і в яких містах. Воно враховує це разом із типовими сумами покупок, щоб зупиняти активність на кшталт відмивання грошей.

Отже, якщо злочинець використовує PayPal для транзакції в очікуваній торговій точці, але сума значно перевищує типовий вартісний рівень, AI може це позначити. Крім того, AI може заморожувати картки або зупиняти транзакції в fintech, якщо існує надмірна активність у різних локаціях. Хоча це може відбуватися під час законного використання, наприклад у відпустці, воно може спровокувати додаткові заходи автентифікації, щоб дозволити обмін.

4. Виявлення аномалій

Аналіз обсягу даних у fintech вимагав би нескінченних годин ручної роботи. AI може зробити це за лічені секунди. AI може помітити будь-яку активність, що відхиляється від норми. Дослідження доводять, що 72% керівників турбуються про приватність і безпеку, пов’язані з AI-ресурсами, включно з варіантами на кшталт agentic AI. Однак можуть виникнути додаткові занепокоєння через те, що fintech залишиться без виявлення аномалій, яке працює на основі AI.

Наприклад, компанія з кредитних карток може використати AI, щоб спостерігати за всіма транзакціями. Вона може визначити ризики шахрайства та відмовити в обробці до того, як вчинення повторних злочинів станеся. Вона виявляє аномалію та надсилає сповіщення відповідним сторонам для негайного перегляду та сповіщення клієнта. Ця практика підвищує прозорість, і клієнти відчувають себе захищеними.

5. Прозора звітність

AI-ресурси для виявлення шахрайства використовують пояснюваний AI (XAI), щоб зробити транзакційну звітність зрозумілою для рецензентів. Це допомагає компаніям fintech залишатися відповідальними вимогам комплаєнсу, адже вони мають послідовні, детальні записи про кожен ризик і стратегію, застосовану для захисту від нього. У майбутньому це може допомогти мільйонам американців мати кращий шанс отримати кредитну лінію, позбавивши їх від шкідливих позначок.

XAI цитуватиме найпомітніші загрози, допомагаючи аналітикам у їхньому шляху посилювати оборону в майбутньому. Кожне рішення стає керованим даними, і компанії fintech можуть комунікувати з клієнтами свої висновки та те, що вони робитимуть у наступному кварталі, щоб краще захистити свої активи.

Як AI Підсилює Довіру у FinTech

Впровадження AI у fintech допомагає сектору з різних причин, але найсуттєвіша — наскільки він збільшує довіру клієнтів і користувачів. Громадяни та зацікавлені сторони приймуть fintech у своєму щоденному житті та операціях лише тоді, коли зможуть довіряти йому ключові аспекти свого життя та бізнесу. AI підсилює довіру, надаючи:

*   **Постійна підтримка**: За допомогою чатботів та інших інструментів клієнтський сервіс доступний з AI у всі години доби.
*   **Автоматизована автентифікація**: AI-ресурси можуть перевіряти особи та транзакції без ручного втручання, одразу повідомляючи користувачів про підозрілу активність.
*   **Підвищена прозорість**: Логи даних дають аналітикам відчутний запис транзакцій, змін облікових даних і сповіщень із питань безпеки.
*   **Зниження людських помилок**: З AI більше перевірок і контрольних балансів, тому що він може вловлювати більше сповіщень на основі історичних даних.

Також залишиться елемент людського нагляду, і ці працівники зможуть краще адаптуватися до динамічного середовища безпеки fintech завдяки автоматизації та AI.

Зменшення Фінансових Страхів за Допомогою AI

Інвестори у fintech, зацікавлені сторони та винахідники мають спрямувати свої ресурси на посилення кібербезпеки, і AI може бути частиною комплексного рішення. Він доповнює зусилля технологічних і фінансових компаній, які прагнуть більшого захисту для внутрішніх активів і активів клієнтів. Зацікавлені сторони мають інвестувати час і ресурси в реалізацію, щоб закріпити впровадження передових рішень у сфері fintech у майбутньому.