Искусственный интеллект меняет правила игры в мирfraud, и финансовым учреждениям необходимо пересматривать свои стратегии, чтобы противостоять новым, более изощренным схемам мошенничества.
Сложные мошеннические схемы становятся все более распространенными и направлены как на отдельных лиц, так и на бизнес. Ключевым фактором этого роста является не только креативность преступников, но и растущее применение ИИ для усовершенствования и масштабирования мошенничества. Количество поддельных видео, созданных с использованием глубоких технологий, удваивается каждые шесть месяцев. Исследования показывают, что контент, сгенерированный ИИ, так же эффективен, как и сообщения, созданные человеком, при этом затраты снижаются более чем на 95%. Более четверти взрослых в Великобритании подозревают, что стали жертвами мошенничества с использованием голосового клонирования, созданного ИИ.
Ситуация вызывает серьезные опасения для банков. Мошенничество сложно обнаружить, поскольку жертвы часто самостоятельно одобряют платежи, используя свои обычные устройства и локации. С применением ИИ мошенники получают автоматизацию, масштаб и более убедительные техники обмана, что делает эксплуатацию человеческих уязвимостей проще, чем когда-либо.
Поскольку мошенничество становится более сложным, банки не могут рассматривать методы предотвращения только как формальность. Предотвращение мошенничества стало жизненно важным не только для поддержания безопасной финансовой среды, но и для получения конкурентного преимущества. Многие уже поняли, что традиционных методов недостаточно, и около 70% финансовых учреждений уже внедрили решения, управляемые ИИ.
Для банков, которые колеблются насчет внедрения ИИ, основными барьерами часто являются опасения по поводу сложности реализации и затрат. Некоторые предпочитают развивать проекты внутри компании, в то время как другие находят более эффективным сотрудничество с специализированными провайдерами. Важно выбрать решение, которое не только повысит безопасность, но и гармонично впишется в существующую инфраструктуру.
Одним из эффективных подходов является поведенческая аналитика — ИИ-обнаружение мошенничества, которое анализирует тонкие цифровые сигналы для выявления рисков, которые традиционные системы могут пропустить. Эта техника показала высокие результаты в борьбе с изощренными схемами, такими как мошенничество с авторизованными платежами, когда законные клиенты подвергаются манипуляциям с целью перевода средств.
Системы, такие как Behavioral Intelligence Platform от ThreatMark, используют этот подход для обеспечения эффективной защиты от мошенничества, помогая банкам оставаться на шаг впереди над emerging threats.
Предотвращение мошенничества больше похоже на шахматную партию. Это подчеркивает, что, хотя укрепление защиты от мошенничества важно, настоящее решение проблемы требует проактивного подхода к снижению угроз.
ThreatMark использует платформу поведенческой аналитики для сбора информации об инфраструктуре атакующих, включая их устройства, инструменты и методы атаки, что позволяет нарушать сети мошенничества.
Только противодействуя мошенничеству на крупном масштабе, финансовые учреждения могут значительно сократить потери от мошенничества и защитить всю свою клиентскую базу. Однако это требует стратегического подхода, использующего ИИ-аналитику и глубокие знания о мошенничестве, что делает ThreatMark надежным партнером в этой борьбе.
Мнение редакции
Необходимость внедрения ИИ в системы предотвращения мошенничества становится все более актуальной. Финансовым учреждениям важно адаптироваться к новым реалиям и использовать современные технологии для защиты клиентов и сохранения своей репутации. Для бизнеса это значит, что упрощение доступа и повышение грамотности в сфере технологий поможет снизить риски мошенничества. В будущем следует ожидать увеличения инвестиций в ИТ-разработки, что повлияет на комплаенс-процессы и потребует от сотрудников финансовых учреждений знаний в области новых технологий и аналитики.