Szczegoly

Kradzież tożsamości to powszechne zjawisko, ale z rozwojem sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) jej wpływa na branżę fintech został drastycznie zmniejszony. Oszustwa internetowe są zagrożeniem dla różnych instytucji finansowych i wiele firm padło ofiarą oszustw. Wykrywanie tych ataków odbywa się na dwa sposoby: poprzez spójne konwencjonalne metody i przy użyciu stale rozwijanych mechanizmów sztucznej inteligencji.

Tradycyjne metody, takie jak metoda oparta na zbiorze znanych przypadków oszustw są nadal szeroko stosowane przez większość instytucji finansowych, w przeciwieństwie do sztucznej inteligencji. Jednocześnie niektóre z nich dostosowują prowadzoną działalność wdrażając mechanizmy uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, poprawiając sposoby wykrywania oszustw.

W jaki sposób sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe poprawiły wykrywanie oszustw w branży finansowej? Jakich konkretnych zastosowań dotyka ta technologia i jakie mechanizmy ją uzupełniają? Poniżej przedstawimy 3 obszary, w których ich zastosowanie AI i ML stało się korzystne.

1. Wykrywanie złodziei tożsamości na wczesnym etapie oszustwa
   Powszechnie wiadomo, że co chwila tworzone są fikcyjne konta w mediach społecznościowych, sklepach internetowych i wszelkich innych portalach. Do zdigitalizowanych danych jest łatwiejszy dostęp, co daje złodziejom tożsamości większe możliwości. Przykładowo, złodzieje tożsamości mogą tworzyć konta w imieniu innej osoby, uzyskiwać dostęp do świadczeń tej osoby, a nawet kraść zeznania podatkowe przy użyciu skradzionych danych uwierzytelniających. W ograniczaniu tych anomalii sztuczna inteligencja jest jak koło ratunkowe. Systemy wykrywania kradzieży tożsamości oparte na AI, takiej jak rozpoznawanie wzorców, sprawdzają się doskonale w zmniejszaniu ilości oszustw i wykrywaniu ich na wczesnym etapie. W zależności od okoliczności modele mogą zidentyfikować podejrzane transakcje, zachowania lub informacje w dostarczonych dokumentach, które nie pasują do wzorców zachowań klienta, zapobiegając w ten sposób możliwym zagrożeniom.
2. Szybkie wykrywanie oszustw związanych z kartami płatniczymi
   Każdy z nas może zabezpieczyć informacje o swojej karcie płatniczej i koncie na wiele sposobów, na przykład korzystając z wirtualnych sieci prywatnych lub kart wirtualnych lub sprawdzając certyfikaty witryny. Jednak wraz z coraz bardziej wyrafinowanymi taktykami oszustw organizacje obsługujące transakcje kartami płatniczymi i przelewy muszę je ciągle monitorować, aby uniknąć ryzyka. Metody sztucznej inteligencji, takie jak eksploracja danych, zostały wyposażone w spory zestaw danych, który obejmuje oba rodzaje transakcji, tj. transakcje kartą i przelewy, który należy ustrukturyzować. Analizując go, model może wykryć czerwone flagi oszustw. Czy istnieją możliwe sposoby na oznaczenie i wykrycie nielegalnej transakcji na czas? Tak, na przykład gwałtowny wzrost wartości tygodniowych lub miesięcznych transakcji na koncie klienta lub zakup dokonany w sklepie, w którym przesyłki nie są wysyłane do kraju, w którym mieszka właściciel konta. Wszystko to można szybko wykryć za pomocą sztucznej inteligencji, a oszustwa można wykryć na wczesnym etapie i uniknąć lub zminimalizować straty.
3. Wykrywanie prania pieniędzy podczas działań na koncie
   Banki i instytucje finansowe wykorzystują algorytmy sztucznej inteligencji głębokiego uczenia, takie jak sieci neuronowe, aby odkryć nieodkryte powiązania między działaniami przestępczymi a aktywnością na rachunkach. Pranie pieniędzy jest trudne do zidentyfikowania tradycyjnymi metodami, ponieważ oznaki przestępstwa są dość subtelne. Jednak od czasu pojawienia się sztucznej inteligencji każde działanie jest starannie rozważane, ponieważ taka praktyka zazwyczaj wiąże się z dużymi sumami pieniędzy i jest przeprowadzana przez zorganizowane organizacje przestępcze lub podmioty, które wydają się autentyczne. Pomimo wprowadzonego dokładnego mechanizmu, organizacje fintech są niewątpliwie podatne na błędy. Trudno jest wykryć akty związane z praniem pieniędzy wśród działań tuszujących, ponieważ nie pozostawiają one miejsca na podejrzenia, ale sztuczna inteligencja jest czołówce metod wykrywania takich działań. Ponadto zdarzają się sytuacje, w których kilka transakcji na koncie danej osoby łączy się, ale nie wydają się uzasadnione po sprawdzeniu. Wzorce te można szybko zidentyfikować, dzięki wprowadzonym systemom sztucznej inteligencji, a oszustwom można zapobiegać na czas.

Banki i instytucje finansowe nadal uważają, że metody oparte na regułach są bezpieczniejsze i prostsze. Tradycyjne metody oparte na regułach i sztuczna inteligencja zwykle wspierają się wzajemnie, chociaż AI i ML wkrótce będą dominowały. Wynika to ze złożoności systemów opartych na regułach, które mają swoje granice oraz faktu, że działania związane z oszustwami stają się coraz bardziej wyrafinowane. Metoda oparta na regułach nie wygra walki z AI i ML, ponieważ wymaga tworzenia nowych reguł za każdym razem, gdy pojawią się nowe wzorce. Instytucje finansowe muszą zatem aktywnie przewidywać oszustwa za pomocą technik sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w celu ochrony swojej integralności finansowej.