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 компаній

Штучний інтелект (ШІ) довів свою цінність у виявленні шахрайства так само, як і люди. Фінансові технології, або фінтех, є вразливими та прибутковими ресурсами для злочинців усіх типів, включаючи хакерів. ШІ може стати методом для зупинки значної частини небезпечних атак і порушень, що є критично важливим для розвитку фінтеху. Як він може виявляти підозрілі дії та дозволяти фінтеху продовжувати масштабування?

Способи, якими ШІ допомагає у виявленні шахрайства

Найпомітніші приклади того, як ШІ змінює ідентифікацію загроз та їх усунення.

1. Біометрія поведінки та аналіз натискань клавіш

Машинне навчання (МН) з ШІ може спостерігати за поведінкою користувачів, наприклад, спробами входу з використанням розпізнавання обличчя та сканування відбитків пальців. ШІ також може вивчати типові звички набору тексту користувачів. Він визначає, які рухи, жести та часові інтервали 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.

При відкритті банківського додатку ШІ починає спостерігати за набором тексту. Якщо якийсь показник, наприклад швидкість набору, є аномальним, система може відмовити у вході. ШІ також може виявити підозрілі дії, якщо реальний користувач зазвичай вводить пароль з першої спроби — він може надіслати сповіщення, якщо хакер намагається зламати його кілька разів. Це часто мовчазна техніка моніторингу, яка зменшує кількість хибних спрацьовувань і несподівано ловить багатьох хакерів.

2. Аналіз графів

Фінтех має багато складових, включаючи користувачів, пристрої, компанії, що обробляють транзакції, та бізнеси. Відстеження зв’язків між цими об’єктами є складним, але ШІ може автоматизувати цей процес для виявлення джерела спроб шахрайства.

Деякі варіанти атак більш координовані і проникають у системи фінтех з різних 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 карток. ШІ може виявити такі приховані рухи і зупинити деякі з найруйнівніших планів шахрайства.

3. Виявлення геопросторових патернів

Транзакційні записи розповідають історію, яку може використати ШІ. Виявлення геопросторових патернів може визначити найпоширеніші місця покупок і міста, а також враховувати типові суми покупок для запобігання відмиванню грошей.

Тому, якщо злочинець використовує PayPal для транзакції у звичайному магазині, але сума значно перевищує типовий рівень, ШІ може позначити це як підозрілу активність. Крім того, ШІ може блокувати картки або зупиняти транзакції у фінтех, якщо виявляється багато активності в різних місцях. Хоча це може трапитися і при справжньому використанні, наприклад, під час відпустки, система може ініціювати додаткові заходи автентифікації для дозволу операції.

4. Виявлення аномалій

Аналіз великої кількості даних у фінтеху вимагав би безліч годин ручної роботи. ШІ може зробити це за кілька секунд. Він здатен помічати будь-яку активність, що відхиляється від норми. Дослідження показують, що 72% керівників турбуються про конфіденційність і безпеку щодо ресурсів ШІ, включаючи варіанти агентного ШІ. Однак ще більше проблем може виникнути, якщо фінтех залишити без автоматичного виявлення аномалій.

Наприклад, компанія-кредитор може використовувати ШІ для моніторингу всіх транзакцій. Він може виявити ризики шахрайства і відхилити обробку до того, як повторні злочини стануться. ШІ виявляє аномалію і надсилає сповіщення відповідним сторонам для негайного розгляду та повідомлення клієнта. Це підвищує прозорість і дає клієнтам відчуття захищеності.

5. Прозоре звітування

Ресурси виявлення шахрайства на базі ШІ використовують пояснюваний ШІ (XAI), щоб зробити звіти про транзакції зрозумілими для аналітиків. 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 доступ до кредитних ліній, захистивши їх від негативних позначок.

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

Як ШІ підвищує довіру до фінтеху

Впровадження ШІ у фінтех сприяє сектору з кількох причин, але найважливішою є його здатність підвищувати 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. ШІ посилює довіру, забезпечуючи:

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

Зменшення фінансових страхів за допомогою ШІ

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