Роль искусственного интеллекта в обнаружении мошенничества и повышении безопасности платежей

Искусственный интеллект выходит далеко за рамки определения "технология": он способен к революционным изменениям практически в каждом секторе и диктует новые правила игры на многих уровнях. По данным Statista, ожидается, что рынок искусственного интеллекта вырастет с $241,8 до $738,76 миллиарда в течение следующих семи лет.

Что касается сферы платежей, технологии на основе искусственного интеллекта также реформируют этот сектор. Внедрение ИИ-решений оптимизирует транзакции, улучшает взаимодействие с пользователями, однако самым важным является то, что подобные инновации способствуют выявлению случаев мошенничества и повышают безопасность проведения платежей.

На современном этапе своего развития, сфера платежей состоит из многочисленных многоуровневых компонентов. Продавцы, покупатели, провайдеры услуг и финансовые учреждения непрерывно взаимодействуют друг с другом. В 2024 году аналитики ожидают увеличения объемов онлайн платежей до отметки в 11,55 триллиона долларов. Следовательно, стремительно растущий сектор становится одной из главных целей мошенников.

Решения, построенные на технологии искусственного интеллекта, быстро и экономически обоснованно решают проблему. Такие инновации призваны минимизировать или даже полностью устранить существующие случаи мошенничества и выявить возможные новые механизмы работы злоумышленников.

Недавний отраслевой опрос EDC информирует, что 94% респондентов видят в искусственном интеллекте технологию, которая кардинально изменит механизмы выявления мошенничества и повысит безопасность платежей.

Системы, основанные на ИИ-технологии, учитывают малейшие аномалии и подозрительную активность. Эксперты-люди часто не замечают их или же пренебрегают подобными изменениями. Работа ИИ-систем опирается на такие инновации:

• Биометрическая аутентификация

Какие элементы использовались устаревшими системами (системами прошлого поколения) для безопасности платежей? Они доверяли паролям, секретным фразам, пин-кодам. Мошенники с легкостью похищают и взламывают такие коды и пароли. Именно поэтому системы безопасности на основе искусственного интеллекта (системы нового поколения) опираются на более эффективные, персонифицированные элементы защиты, включая отпечатки пальцев, распознавание лица и голоса. Внедрение биометрической аутентификации гарантирует, что доступ к своим учетным записям и возможность проведения платежей получают только авторизованные пользователи.

• Поведенческая биометрия

Искусственный интеллект разблокирует целый набор принципиально новых возможностей, как для поставщиков систем безопасности платежей, так и для мошенников. Следовательно, системы безопасности, управляемые ИИ-технологиями, нуждаются в дополнительных данных, связанных с поведенческой биометрией. Что это значит? Каждый пользователь отличается своим собственным "цифровым поведением", под которым понимают индивидуальную манеру набора текста, листания страниц и даже обращения со своим устройством. ИИ-механизмы замечают такие поведенческие паттерны и используют их с целью защиты учетной записи пользователя.

• Транзакционное поведение

Системы безопасности прошлого поколения (классические системы) используют ряд запрограммированных правил с целью выявления аномальных транзакций. Во многих случаях такие системы мешают авторизованным пользователям и характеризуются ложными срабатываниями. ИИ-механизмы на основе машинного обучения позволяют системе автономно собирать поведенческие паттерны авторизованного пользователя, не создавая при этом никаких неудобств для него.

• Обработка естественной речи

Из-за активной интеграции чат-ботов и виртуальных помощников денежные переводы часто обрабатываются с помощью разговорного интерфейса. Алгоритмы обработки естественного языка обеспечивают точную оценку стиля общения пользователя и контекста разговора с целью выявления возможных случаев принуждения и мошенничества. Использование технологий обработки естественного языка повышает уровень безопасности в обработке платежей и улучшает взаимодействие с пользователем.

Механизмы предупреждения мошенничества, построенные на основе ИИ-технологий, состоят из следующих компонентов и уровней:

• Сбор данных. Точные и качественные данные служат ядром ИИ-систем, призванных предотвращать случаи мошенничества. Нужно обеспечить доступ к транзакционным и поведенческим данным, полученным из разных источников.
• Понимание поведения мошенников. Следующий этап заключается в идентификации определенных черт и паттернов, которые маркируют поведение мошенников. Система на базе искусственного интеллекта выделяет поведенческие модели авторизованного пользователя и мошенника.
• Тренировка модели. Когда система получает достаточно данных и запоминает поведенческие паттерны авторизованных пользователей и злоумышленников, алгоритмы начинают применять в реальных условиях. Используются исторические данные, в которых тренированные модели выявляют случаи мошенничества.
• Обнаружение аномалий. Система опирается на запрограммированные алгоритмы и информирует об обнаружении аномального поведения.
• Постоянное обновление. Модели на основе машинного обучения требуют непрерывной загрузки новых данных и паттернов для возможности противостоять видоизмененным и обновленным мошенническим механизмам.
• Оповещения и отчеты. Как только система обнаруживает поведение, выходящее за пределы шаблонной схемы авторизованного пользователя, она сообщает о подозрительной активности и отправляет детализированные отчеты для более глубокого расследования ситуации.

Таким образом ИИ-модели, разработанные для предупреждения мошенничества, требуют больших объемов данных, тренировки и непрерывного обучения для обеспечения потребностей систем безопасности платежей.

Использование мониторинг систем на основе ИИ для повышения уровня безопасности платежей обосновано рядом преимуществ:

• Защита в режиме реального времени

Механизмы на основе искусственного интеллекта гарантируют компании защиту в режиме реального времени. Такие системы бесперебойно обрабатывают огромные объемы транзакционных и поведенческих данных. Вероятность мошенничества распознается именно в тот момент, когда злоумышленники пытаются совершить такие действия. Мгновенное обнаружение подобной активности чрезвычайно важно для препятствования намерениям мошенников и минимизации потерь.

• Масштабирование

Системы, построенные на базе машинного обучения, способны к масштабированию, поэтому они удовлетворяют потребности компании в период масштабирования бизнеса. Даже при условии увеличения объема транзакций, ИИ-механизмы обеспечивают высочайшую степень защиты. Такие системы эффективно обрабатывают большие объемы данных и не требуют привлечения дополнительных сотрудников.

• Эффективность затрат

Использование искусственного интеллекта экономически обосновано. Прежде всего, компании не нужно привлекать команды работников для выявления случаев мошенничества в "ручном режиме". Предприниматели могут направить человеческие ресурсы на решение других важных задач. Кроме того, ИИ-механизмы гораздо эффективнее, поэтому компании теряют меньше средств из-за злоумышленников.

• Актуальность в будущем.

Мошеннические подходы со временем меняются, появляются новые пути обойти имеющиеся защитные механизмы. ИИ-системы способны анализировать столько информации, сколько нужно, а также непрерывно тренироваться, улучшаться и оставаться эффективными.

Кроме предотвращения случаев мошенничества, решения на основе искусственного интеллекта влияют на репутацию компании среди клиентов. Ощущение безопасности и защиты от мошенничества работает значительно лучше, чем реклама и промоакции.

Широкие возможности и преимущества использования искусственного интеллекта для выявления мошенничества очевидны. Однако, существует ли практическая польза от внедрения ИИ-систем?

Выявление случаев мошенничества в операциях с картами

В 2021 году общий объем потерь из-за мошеннических случаев в операциях с картами составил 32,34 миллиарда долларов. Именно карточные операции являются одними из главных целей злоумышленников. Они используют специальных ботов для осуществления атак. Системы на основе искусственного интеллекта применяются с целью распознавания и предупреждения подозрительной активности. Такие системы опираются не только на идентификацию IP-адреса, но и определяют поведенческие паттерны, отличая ботов от реальных пользователей.

Распознавание фейковых учетных записей

Аккаунты, созданные ботами, дают мошенникам возможность влиять на отзывы о вашем продукте, распространять фейковую информацию, разрушать аналитику и т.д. ИИ-системы способны повысить стандарты безопасности на стадии авторизации, не создавая никаких неудобств для новых пользователей.

В бизнес-секторе понимают важность и перспективы систем защиты платежей, построенных на технологии искусственного интеллекта. Компании внедряют различные ИИ-решения, направленные на помощь в мгновенном выявлении мошеннических случаев и повышении общего уровня безопасности платежей:

• Rakuten France. Корпорация страдала от постоянных атак и нуждалась в расширении штата для их предупреждения. Интеграция ИИ-решений полностью устранила проблему.
• VISA. Один из крупнейших в мире поставщиков платежных услуг внедрил усовершенствованную систему авторизации VISA Advanced Authorization и полностью перевел анализ данных на ИИ-механизмы. В результате корпорация сэкономила $25 миллиардов, которые могли быть похищены мошенниками.
• Банки US Bank, RBC, Santander используют ИИ-платформу Personetics. Она помогает предотвращать случаи мошенничества с помощью системы распознавания поведенческих факторов и гарантирует защиту финансовой информации.

Сегодня вызовы, с которыми сталкиваются платежные сервисы, вышли на другой уровень. Привычные системы защиты уже не способны справиться с ними. Внедрение ИИ-решений для выявления мошенничества и достаточное внимание к кибербезопасности перестали быть "конкурентным преимуществом". Теперь это насущная необходимость. В противном случае, компании, связанные с проведением платежей, превращаются в легкую добычу для злоумышленников нового поколения.

В то же время будущее развитие технологии искусственного интеллекта в сфере безопасности платежей связано с рядом препятствий:

• Недостаточно качественных данных и проблемы с доступом. Эффективность ИИ-систем для выявления мошенничества напрямую зависит от качества и объема полученных данных. Подобные системы сталкиваются с неточными, неактуальными или неполными данными, что приводит к получению худшего результата.
• Несовместимость с имеющимися инструментами. ИИ-решения часто несовместимы с существующими устаревшими системами, поэтому их интеграция становится довольно сложной задачей. Предпринимателям нужно модернизировать другие компоненты с целью обеспечения корректного функционирования инновационных решений.
• Регуляторные нормы и требования. Не имеет значения, насколько эффективно работает система, она прежде всего не должна нарушать действующее законодательство. Относительно систем на основе искусственного интеллекта возникает ряд проблем, поскольку во многих странах до сих пор не определились со своей позицией к технологии.

Если говорить о будущем ИИ-решений в сфере безопасности платежей в целом, доминирование искусственного интеллекта неизбежно. Поскольку злоумышленники обращаются за помощью к ИИ-технологии с целью разработки новых тактик мошенничества, предпринимателям следует ответить тем же, чтобы защитить своих клиентов.

Искусственный интеллект в сфере безопасности платежей - это палка о двух концах. С одной стороны, злоумышленники получают инновационные передовые технологии, способные взломать системы биометрической аутентификации и выйти на новый уровень атак. С другой стороны, защитные системы на базе искусственного интеллекта, использующие аналитику данных, поведенческие паттерны и машинное обучение, обеспечивают высочайший уровень защиты как для предпринимателей, так и для их клиентов.

Использование искусственного интеллекта для безопасности платежей не является чем-то хорошим или плохим. Компаниям следует относиться к технологиям распознавания мошенничества как к единственной возможности защитить своих клиентов от злоумышленников.