Роль ИИ в обнаружении мошенничества в финтехе

Откройте для себя лучшие новости и события в финтехе!

Подписывайтесь на рассылку FinTech Weekly

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

Искусственный интеллект (ИИ) доказывает свою ценность в обнаружении мошенничества так же, как и люди. Финансовые технологии, или финтех, являются уязвимыми и прибыльными ресурсами для преступников всех видов, включая хакеров. ИИ может стать ключевым методом предотвращения значительной части опасных атак и утечек, что критически важно для развития финтеха. Как он может обнаруживать подозрительную активность и позволять финтеху продолжать масштабироваться?

Способы, как ИИ помогает в обнаружении мошенничества

Это наиболее яркие примеры того, как ИИ меняет процессы выявления угроз и их устранения.

1. Биометрия поведения и анализ нажатий клавиш

Машинное обучение (ML) с помощью ИИ может отслеживать поведение пользователя, например, попытки входа с помощью распознавания лица и сканирования отпечатков пальцев. ИИ также учится типичным привычкам набора текста пользователя. Он определяет, какие движения, жесты и временные интервалы характерны для конкретного человека перед доступом к финтеху. Хотя преступники могут украсть учетные данные или даже имитировать распознавание лица, имитировать нажатия клавиш гораздо сложнее.

При открытии банковского приложения ИИ начинает наблюдать за набором текста. Если метрика, например скорость набора, кажется аномальной, доступ может быть отклонен. ИИ также может обнаружить подозрительную активность, если обычно пользователь вводит пароль правильно с первой попытки — в случае многократных попыток взлома он может отправить тревожные уведомления. Это часто бесшумный метод мониторинга, который снижает количество ложных срабатываний и удивляет многих хакеров.

2. Графовая аналитика

Финтех включает множество элементов: пользователей, устройства, компании по обработке транзакций и бизнесы. Визуализация связей между этими объектами — сложная задача, которую может автоматизировать ИИ для выявления источников мошенничества.

Некоторые виды атак более скоординированы и могут проникать в системы финтеха с разных сторон. Графовая аналитика помогает визуализировать более сложные угрозы, например, взлом через ссылку в электронном письме, связанный с IP-адресом или интернет-магазином, чтобы украсть данные карт. ИИ способен обнаружить такие скрытые перемещения и остановить одни из самых разрушительных планов мошенничества.

3. Геопространственный анализ паттернов

Записи транзакций рассказывают историю, которую может использовать ИИ. Распознавание географических паттернов позволяет определить наиболее часто посещаемые места и города, а также учитывать типичные суммы покупок для предотвращения отмывания денег.

Если преступник использует PayPal для транзакции в ожидаемом магазине, но сумма значительно превышает обычную, ИИ может пометить это как подозрительное. Также ИИ может блокировать карты или останавливать транзакции в финтехе при обнаружении активности в разных локациях. Хотя такие ситуации возможны при реальных поездках, система может запрашивать дополнительную аутентификацию для разрешения операции.

4. Обнаружение аномалий

Обработка огромных объемов данных в финтехе — трудоемкий процесс, который ИИ может выполнить за секунды. Он способен заметить любую активность, отклоняющуюся от нормы. Исследования показывают, что 72% руководителей обеспокоены вопросами конфиденциальности и безопасности при использовании ИИ, включая такие варианты, как агентный ИИ. Однако опасения могут возрасти, если финтех останется без автоматического обнаружения аномалий.

Например, кредитная карта может использовать ИИ для мониторинга всех транзакций, выявляя риски мошенничества и блокируя их до совершения повторных преступлений. ИИ обнаруживает аномалии и отправляет уведомления соответствующим лицам для немедленного рассмотрения и информирования клиента. Такой подход повышает прозрачность и создает ощущение защиты у клиентов.

5. Прозрачная отчетность

Ресурсы обнаружения мошенничества на базе ИИ используют объяснимый ИИ (XAI), чтобы сделать отчетность по транзакциям понятной для аналитиков. Это помогает финтех-компаниям оставаться в рамках нормативных требований, поскольку у них есть последовательные, подробные записи о каждом риске и стратегии его устранения. В будущем это может помочь миллионам американцев получить доступ к кредитным линиям, защитив их от негативных отметок.

XAI выделяет наиболее значительные угрозы, помогая аналитикам укреплять защиту в будущем. Каждое решение становится основанным на данных, а финтех-компании могут информировать клиентов о своих выводах и планах по защите активов в следующем квартале.

Как ИИ повышает доверие к финтеху

Внедрение ИИ в финтех способствует развитию сектора по разным причинам, но наиболее важно — это рост доверия со стороны клиентов и пользователей. Граждане и заинтересованные стороны готовы использовать финтех в своей повседневной жизни и бизнесе только если доверяют его безопасности. ИИ усиливает доверие, предоставляя:

*   **Постоянную поддержку**: с помощью чат-ботов и других инструментов обслуживание клиентов доступно круглосуточно.
*   **Автоматическую аутентификацию**: ИИ может проверять личности и транзакции без участия человека, мгновенно уведомляя о подозрительной активности.
*   **Повышенную прозрачность**: журналы данных дают аналитикам конкретные записи о транзакциях, изменениях учетных данных и тревожных событиях.
*   **Меньше человеческих ошибок**: благодаря ИИ появляется больше проверок и балансиров, он может обнаружить больше тревог на основе исторических данных.

Также сохранится элемент человеческого контроля, и сотрудники смогут лучше адаптироваться к быстрому развитию финтех-безопасности с помощью автоматизации и ИИ.

Облегчение финансовых опасений с помощью ИИ

Инвесторы, заинтересованные стороны и изобретатели в финтехе должны направлять свои ресурсы на усиление кибербезопасности, и ИИ может стать частью комплексного решения. Он дополняет усилия технологических и финансовых компаний, стремящихся обеспечить большую защиту внутренних и клиентских активов. Заинтересованные стороны должны инвестировать время и ресурсы в внедрение, чтобы закрепить использование передовых финтех-решений в будущем.