Роль штучного інтелекту у виявленні шахрайства у FinTech

Відкрийте для себе найкращі новини та події у сфері фінтех!

Підписуйтеся на розсилку FinTech Weekly

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

Штучний інтелект (AI) доводить свою цінність у виявленні шахрайства так само, як і люди. Фінансові технології, також звані фінтех, є вразливими та прибутковими ресурсами для злочинців усіх типів, включаючи хакерів. AI може стати методом для зупинки значної частини небезпечних атак і порушень, що є критичним для розвитку фінтеху. Як він може виявляти підозрілу активність і дозволяти фінтеху продовжувати масштабуватися?

Способи допомоги AI у виявленні шахрайства

Це найпомітніші приклади того, як AI змінює ідентифікацію загроз та їх усунення.

1. Біометрія поведінки та аналіз натискань клавіш

Машинне навчання (ML) з AI може спостерігати за поведінкою користувачів, наприклад, спробами входу з розпізнаванням обличчя та скануванням відбитків пальців. AI також може вивчати типові звички введення тексту користувачів. Він визначає, які рухи, жести та час є типовими для конкретної особи перед доступом до фінтеху. Хоча злочинці можуть красти облікові дані або навіть імітувати розпізнавання обличчя, імітація натискань клавіш набагато складніша.

Після відкриття банківського додатку він починає спостерігати за набором тексту користувача. Якщо якийсь показник, наприклад швидкість введення, є аномальним, система може відмовити у вході. AI також може виявити підозрілу активність, якщо реальний користувач зазвичай вводить пароль правильно з першої спроби — він може надіслати сповіщення, якщо хакер намагається зробити це кілька разів. Це часто мовчазна техніка моніторингу, яка зменшує кількість хибних спрацьовувань і несподівано ловить багатьох хакерів.

2. Аналіз графів

Фінтех має багато рухомих частин, включаючи користувачів, пристрої, компанії, що обробляють транзакції, та бізнеси. Візуалізація зв’язків цих суб’єктів є складною, але AI може автоматизувати цей процес для виявлення джерела спроб шахрайства.

Деякі варіанти атак більш координовані і проникають у системи фінтех з кількох напрямків. Аналіз графів візуалізує більш складні загрози, наприклад, злом, що починається з посилання в електронній пошті, пов’язаного з IP-адресою або магазином, щоб викрасти дані картки. AI може виявити такі приховані рухи, щоб зупинити деякі з найруйнівніших планів шахрайства.

3. Виявлення геопросторових шаблонів

Транзакційні записи розповідають історію, яку може використовувати AI. Виявлення геопросторових шаблонів може визначити найпоширеніші місця, де люди роблять покупки, і в яких містах. Це враховує типові суми покупок, щоб зупинити активність, таку як відмивання грошей.

Тому, якщо злочинець використовує PayPal для транзакції у звичайному магазині, але сума значно перевищує типовий рівень, AI може позначити її. Крім того, AI може заморозити картки або зупинити транзакції з фінтех, якщо в різних місцях спостерігається багато активності. Хоча це може траплятися і при справжньому використанні, наприклад, під час відпустки, це може активувати додаткові заходи автентифікації для дозволу операції.

4. Виявлення аномалій

Аналіз великої кількості даних у фінтеху зайняв би безліч годин ручної роботи. AI може зробити це за кілька секунд. AI може помітити будь-яку активність, що відхиляється від норми. Дослідження доводять, що 72% керівників стурбовані конфіденційністю та безпекою щодо ресурсів AI, включаючи варіанти агентного AI. Однак, ще більше проблем може виникнути, якщо залишити фінтех без автоматичного виявлення аномалій за допомогою AI.

Наприклад, компанія з кредитних карток може використовувати AI для спостереження за всіма транзакціями. Вона може виявити ризики шахрайства і відмовити у обробці до повторних злочинів. AI виявляє аномалію і надсилає сповіщення відповідним сторонам для негайного перегляду та повідомлення клієнта. Це підвищує прозорість, і клієнти починають почуватися захищеними.

5. Прозоре звітування

Ресурси виявлення шахрайства на основі AI використовують пояснюваний AI (XAI), щоб зробити звіти про транзакції зрозумілими для рецензентів. Це допомагає фінтех-компаніям залишатися відповідними вимогам, оскільки вони мають послідовні, детальні записи кожного ризику та стратегії його запобігання. Це може допомогти мільйонам американців у майбутньому отримати кредитну лінію, зберігаючи їх від шкідливих позначок.

XAI цитує найпомітніші загрози, допомагаючи аналітикам у їхній роботі щодо підвищення захисту у майбутньому. Кожне рішення стає даними, і фінтех-компанії можуть повідомляти клієнтам про свої висновки та плани на наступний квартал для кращого захисту своїх активів.

Як AI підвищує довіру до фінтеху

Впровадження AI у фінтех сприяє сектору з різних причин, але найважливішою є те, наскільки воно підвищує довіру клієнтів і споживачів. Громадяни та зацікавлені сторони будуть використовувати фінтех у своєму щоденному житті та бізнесі лише тоді, коли зможуть довіряти йому у важливих сферах свого життя. AI підсилює довіру, забезпечуючи:

*   **Постійну підтримку**: за допомогою чат-ботів та інших інструментів обслуговування клієнтів, доступних цілодобово.
*   **Автоматичну автентифікацію**: AI-ресурси можуть перевіряти особистості та транзакції без ручного втручання, миттєво повідомляючи користувачів про підозрілі дії.
*   **Підвищену прозорість**: журнали даних дають аналітикам відчутний запис транзакцій, змін облікових даних і сповіщень про безпеку.
*   **Зменшення людських помилок**: з AI з’являється більше перевірок і балансів, оскільки він може виявити більше сповіщень на основі історичних даних.

Також залишатиметься елемент людського контролю, і ці працівники краще адаптуються до швидкоплинного середовища безпеки фінтеху за допомогою автоматизації та AI.

Зменшення фінансових страхів за допомогою AI

Інвестори, зацікавлені сторони та винахідники у сфері фінтех повинні спрямовувати свої ресурси на підвищення кібербезпеки, і AI може стати частиною комплексного рішення. Це доповнює зусилля технологічних і фінансових компаній, що прагнуть до більшої захищеності внутрішніх і клієнтських активів. Зацікавлені сторони мають інвестувати час і ресурси у впровадження, щоб закріпити прийняття передових фінтех-рішень у майбутньому.