Роль штучного інтелекту у виявленні шахрайства та підвищенні безпеки платежів

Штучний інтелект виходить далеко за рамки визначення «технологія»: він здатен до революційних змін практично в кожному секторі та диктує нові правила гри на багатьох рівнях. За даними Statista, очікується, що ринок штучного інтелекту зросте з $241,8 до $738,76 мільярда упродовж наступних семи років.

Що стосується сфери платежів, технології на основі штучного інтелекту реформують цей сектор також. Впровадження ШІ-рішень оптимізує транзакції, покращує взаємодію з користувачами, проте найважливішим є те, що подібні інновації сприяють виявленню випадків шахрайства та підвищують безпеку проведення платежів.

На сучасному етапі свого розвитку, сфера платежів складається з численних багаторівневих компонентів. Продавці, покупці, провайдери послуг та фінансові установи безперервно взаємодіють один з одним. У 2024 році аналітики очікують збільшення обсягів онлайн платежів до позначки в 11,55 трильйона доларів. Отже, сектор, що стрімко зростає, стає однією з головних цілей шахраїв.

Рішення, побудовані на технології штучного інтелекту, швидко та економічно обґрунтовано розвʼязують проблему. Такі інновації покликані мінімізувати або ж навіть повністю усунути існуючи випадки шахрайства та виявити можливі нові механізми роботи зловмисників.

Нещодавнє галузеве опитування EDC інформує, що 94% респондентів вбачають у штучному інтелекті технологію, яка кардинально змінить механізми виявлення шахрайства та підвищить безпеку платежів.

Системи, що базуються на ШІ-технології, враховують найменші аномалії та підозрілу активність. Експерти-люди часто не помічають їх або ж нехтують подібними змінами. Робота ШІ-систем спирається на такі інновації:

• Біометрична автентифікація

Які елементи використовувались застарілими системами (системами минулого покоління) задля безпеки платежів? Вони довіряли паролям, секретним фразам, пін-кодам. Шахраї з легкістю викрадають та зламують такі коди та паролі. Саме тому системи безпеки на основі штучного інтелекту (системи нового покоління) спираються на більш ефективні, персоніфіковані елементи захисту, включаючи відбитки пальців, розпізнавання обличчя та голосу. Впровадження біометричної автентифікації гарантує, що доступ до своїх облікових записів та можливість проведення платежів отримують лише авторизовані користувачі. 

• Поведінкова біометрія

Штучний інтелект розблоковує цілий набір принципово нових можливостей, як для постачальників систем безпеки платежів, так і для шахраїв. Отже, системи безпеки, що керуються ШІ-технологіями, потребують додаткових даних, пов’язаних з поведінковою біометрією. Що це означає? Кожен користувач вирізняється своєю власною «цифровою поведінкою», під якою розуміють індивідуальну манеру набору тексту, гортання сторінок і навіть поводження зі своїм пристроєм. ШІ-механізми помічають такі поведінкові патерни та використовують їх з метою захисту облікового запису користувача.

• Транзакційна поведінка

Системи безпеки минулого покоління (класичні системи) використовують низку запрограмованих правил з метою виявлення аномальних транзакцій. В багатьох випадках такі системи заважають авторизованим користувачам та характеризуються хибними спрацьовуваннями. ШІ-механізми на основі машинного навчання дозволяють системі автономно збирати поведінкові патерни авторизованого користувача, не створюючи при цьому жодних незручностей для нього.

• Обробка природної мови

Через активну інтеграцію чат-ботів і віртуальних помічників грошові перекази часто обробляються за допомогою розмовного інтерфейсу. Алгоритми обробки природної мови забезпечують точну оцінку стилю спілкування користувача та контексту розмови з метою виявлення можливих випадків примусу та шахрайства. Використання технологій обробки природної мови підвищує рівень безпеки в обробці платежів та покращує взаємодію з користувачем.

Механізми попередження шахрайства, що побудовані на основі ШІ-технологій, складаються з наступних компонентів та рівнів:

• Збір даних. Точні та якісні дані слугують ядром ШІ-систем, покликаних запобігати випадкам шахрайства. Потрібно забезпечити доступ до транзакційних та поведінкових даних, отриманих з різних джерел.
• Розуміння шахрайської поведінки. Наступний етап полягає в ідентифікації певних рис та патернів, які маркують поведінку шахраїв. Система на базі штучного інтелекту вирізняє поведінкові моделі авторизованого користувача та шахрая.
• Тренування моделі. Коли система отримує достатньо даних і запам’ятовує поведінкові патерни авторизованих користувачів та зловмисників, алгоритми починають застосовувати в реальних умовах. Використовуються історичні дані, в яких треновані моделі виявляють випадки шахрайства.
• Виявлення аномалій. Система спирається на запрограмовані алгоритми та інформує про виявлення аномальної поведінки.
• Постійне оновлення. Моделі на основі машинного навчання потребують безперервного завантаження нових даних та патернів задля можливості протистояти видозміненим і оновленим шахрайським механізмам.
• Сповіщення та звіти. Як тільки система виявляє поведінку, що виходить за межі шаблонної поведінки авторизованого користувача, вона повідомляє про підозрілу активність і надсилає деталізовані звіти для більш глибокого розслідування ситуації.

Таким чином ШІ-моделі, розроблені для попередження шахрайства, потребують великих обсягів даних, тренування та безперервного навчання для забезпечення потреб систем безпеки платежів.

Використання ШІ-систем моніторингу для підвищення рівня безпеки платежів обґрунтовано низкою переваг:

• Захист в режимі реального часу

Механізми на основі штучного інтелекту гарантують компанії захист в режимі реального часу. Такі системи безперебійно обробляють величезні обсяги транзакційних та поведінкових даних. Імовірність шахрайства розпізнається саме в той момент, коли зловмисники намагаються здійснити такі дії. Миттєве виявлення подібної активності надзвичайно важливе для перешкоджання намірам шахраїв та мінімізації втрат.

• Масштабування

Системи, побудовані на базі машинного навчання, здатні до масштабування, тому вони задовольняють потреби компанії у період масштабування бізнесу. Навіть за умови збільшення обсягу транзакцій, ШІ-механізми забезпечують найвищий ступінь захисту. Такі системи ефективно обробляють великі обсяги даних і не потребують залучання додаткових працівників.

• Ефективність витрат

Використання штучного інтелекту є економічно обґрунтованим. Передусім, компанії не потрібно залучати команди працівників для виявлення випадків шахрайства в «ручному режимі». Підприємці мають змогу направити людські ресурси на вирішення інших важливих завдань. Окрім цього, ШІ-механізми набагато ефективніші, тому компанії втрачають менше коштів через зловмисників.

• Актуальність у майбутньому.

Шахрайські підходи з часом змінюються, з’являються нові шляхи обійти наявні захисні механізми. ШІ-системи здатні аналізувати стільки інформації, скільки потрібно, а також безперервно тренуватись, покращуватись та залишатися ефективними.

Окрім запобігання випадкам шахрайства, рішення на основі штучного інтелекту впливають на репутацію компанії серед клієнтів. Відчуття безпеки та захисту від шахрайства працює значно краще, ніж реклама та промоакції.

Широкі можливості та переваги використання штучного інтелекту задля виявлення шахрайства є очевидними. Однак, чи існує практична користь від впровадження ШІ-систем?

Виявлення випадків шахрайства в операціях з картами

У 2021 році загальний обсяг втрат через шахрайські випадки в операціях з картами склав 32,34 мільярда доларів. Саме карткові операції є одними із головних цілей зловмисників. Вони використовують спеціальних ботів для здійснення атак. Системи на основі штучного інтелекту застосовуються з метою розпізнавання та попередження підозрілої активності. Такі системи спираються не лише на ідентифікацію IP-адреси, а й визначають поведінкові патерни, вирізняючи ботів від реальних користувачів.

Розпізнавання фейкових облікових записів

Акаунти, створені ботами, надають шахраям можливість впливати на відгуки про ваш продукт, поширювати фейкову інформацію, руйнувати аналітику тощо. ШІ-системи спроможні підвищити стандарти безпеки на стадії авторизації, не створюючи жодних незручностей для нових користувачів.

В бізнес-секторі розуміють важливість та перспективи систем захисту платежів, побудованих на технології штучного інтелекту. Компанії впроваджують різноманітні ШІ-рішення, спрямовані на допомогу у миттєвому виявленні шахрайських випадків та підвищенні загального рівня безпеки платежів:

• Rakuten France. Корпорація потерпала від постійних атак і потребувала розширення штату задля їх попередження. Інтеграція ШІ-рішень повністю усунула проблему.
• VISA. Один із найбільших у світі постачальників платіжних послуг запровадив вдосконалену систему авторизації VISA Advanced Authorization та повністю перевів аналіз даних на ШІ-механізми. В результаті корпорація заощадила $25 мільярдів, які могли бути викрадені шахраями. 
• Банки US Bank, RBC, Santander використовують ШІ-платформу Personetics. Вона допомагає запобігати випадкам шахрайства за допомогою системи розпізнавання поведінкових факторів та гарантує захист фінансової інформації.

Сьогодні виклики, з якими зіштовхуються платіжні сервіси, вийшли на інший рівень. Звичні системи захисту вже не здатні впоратись з ними. Впровадження ШІ-рішень для виявлення шахрайства та достатня увага до кібербезпеки перестали бути «конкурентною перевагою». Тепер це нагальна потреба. В іншому випадку, компанії, пов’язані з проведенням платежів, перетворюються на легку здобич для зловмисників нового покоління.

Водночас майбутній розвиток технології штучного інтелекту у сфері безпеки платежів пов’язаний із низкою перешкод:

• Недостатність якісних даних та проблеми з доступом. Ефективність ШІ-систем для виявлення шахрайства напряму залежить від якості та обсягу отриманих даних. Подібні системи зіштовхуються з неточними, неактуальними або неповними даними, що призводить до отримання гіршого результату.
• Несумісність з наявними інструментами. ШІ-рішення часто є несумісними з чинними застарілими системами, тому їх інтеграція стає досить складним завданням. Підприємцям потрібно модернізувати інші компоненти з метою забезпечення коректного функціонування інноваційних рішень.
• Регуляторні норми та вимоги. Не має значення, наскільки ефективно працює система, вона передусім не повинна порушувати чинне законодавство. Щодо систем на основі штучного інтелекту, виникає низка проблем, оскільки в багатьох країнах досі не визначились зі своєю позицію до технології.

Якщо говорити про майбутнє ШІ-рішень у сфері безпеки платежів загалом, домінування штучного інтелекту неминуче. Оскільки зловмисники звертаються за допомогою до ШІ-технології з метою розробки нових тактик шахрайства, підприємцям слід відповісти тим саме, щоб захистити своїх клієнтів.

Штучний інтелект у сфері безпеки платежів — це палиця з двома кінцями. З одного боку, зловмисники отримують інноваційні передові технології, здатні зламати системи біометричної автентифікації та вийти на новий рівень атак. З іншого боку, захисні системи на базі штучного інтелекту, що використовують аналітику даних, поведінкові патерни та машинне навчання, забезпечують найвищий рівень захисту як для підприємців, так і для їхніх клієнтів.

Використання штучного інтелекту задля безпеки платежів не є чимось хорошим чи поганим. Компаніям слід ставитись до технологій розпізнавання шахрайства як до єдиної можливості захистити своїх клієнтів від зловмисників https://tranzzo.com/uk-ua/ .