10 min læsning

Styring af afsløring og forebyggelse af svindel i bankverdenen og FinTech

Bankvirksomhed

Fintech

Forestil dig dette: Du sidder i et videoopkald med din økonomidirektør og et par kolleger. Alt virker normalt, indtil du indser, at ingen af dem faktisk var der. Og på det tidspunkt har du allerede delt følsomme oplysninger eller overført penge til en tredjepart. Det var præcis, hvad der skete i januar 2024, da en ansat i et firma i Hong Kong var narret til at overføre $25 millioner til svindlere. Svindlerne brugte deepfake-teknologi til at efterligne økonomidirektøren og andre i opkaldet, ansigter, stemmer og det hele.

Virkeligheden er, at det kan ske for alle nu. Bedrageri i bankverdenen og FinTech har udviklet sig langt ud over stjålne kort og phishing-mails. Vi taler om AI-genererede stemmer, syntetiske identiteter og deepfake-chefer, der svindler for flere millioner dollars.

Hvis det ikke får dig til at genoverveje din svindelstrategi, bør du gøre det. I denne guide vil jeg lede dig gennem De vigtigste typer svindel, hvordan man opdager dem i dag og de bedste måder at være et skridt foran på.

$40B

i tab som følge af svindel forventes i USA i 2027, drevet af GenAI

Kilde: Deloitte

1 ud af 4

Banker og FinTechs mistede over $1M til svindel alene i 2023

Kilde: Legering

Almindelige svindeltyper i bankverdenen og FinTech i dag

Man kan ikke bekæmpe noget, man ikke forstår fuldt ud. Og selv om svindel er i konstant udvikling, må vi ikke glemme, at nogle af de ældste tricks i bogen stadig er i spil. Vi er modnet, men de har også tilpasset sig. Så før vi dykker ned i forebyggelse, lad os se på de mest almindelige svindelteknikker, der truer banker og FinTechs i dag, og hvorfor stærk, adaptiv svindelopsporing i finansielle tjenester betyder mere end nogensinde.

Tyveri af legitimationsoplysninger og overtagelse af konti (ATO)

Legitimationstyveri og ATO sker, når svindlere bruger stjålne legitimationsoplysninger til at logge ind på brugerkonti. De bruger tricks som AI-drevet phishing, credential stuffing og malware til at snige sig forbi sikkerheden. Mere avancerede taktikker som session hijacking, man-in-the-middle (MitM)-angreb og SIM swapping giver dem mulighed for at opsnappe godkendelseskoder og tømme konti, før nogen opdager det.

Syntetisk identitetssvindel

Svindlere blander ægte og falske persondata - ofte ved hjælp af AI - for at skabe identiteter, der faktisk ikke tilhører nogen. Disse syntetiske profiler slipper igennem sikkerhedstjek og giver kriminelle mulighed for at åbne bankkonti, optage lån og hvidvaske penge. Uden et rigtigt offer, der kan anmelde svindlen, bliver den ofte ikke opdaget, før det er for sent. At opdage dette kræver sofistikeret AI og et stærkt svindelstyringssystem i bankverdenen.

Se, hvilke relaterede tjenester vi tilbyder

Betalingssvindel i realtid

Med straksbetalingssystemer udnytter svindlere transaktionernes hastighed og uigenkaldelighed til at flytte stjålne midler, før de bliver opdaget. Almindelige taktikker omfatter svindel med autoriseret push-betaling (APP) og muldyrsnetværk, der hurtigt spreder ulovlige penge. Når pengene er væk, er der ingen tilbageførsel, og bankerne har brug for avanceret overvågning af banksvindel for at fange truslerne, før de eskalerer.

Svindel med kreditkort og CNP (card-not-present)

Svindlere stjæler kortoplysninger gennem skimming, datalækager og phishing og bruger dem til lyssky onlinekøb, hvor der ikke er brug for et fysisk kort. De laver svindelnumre som chargebacksvindel, credential stuffing og botdrevne angreb og hæver beløb, før nogen opdager det. Når stjålne kortoplysninger oversvømmer det mørke web, står banker og forhandlere tilbage med konsekvenserne.

API- og open banking-udnyttelse

I takt med at banker og fintech-virksomheder bliver mere afhængige af åbne bank-API'er, leder svindlere efter sikkerhedshuller, hvor de kan stjæle data og kapre transaktioner. Svag godkendelse, fejlkonfigurerede API'er og eksponerede slutpunkter giver angribere mulighed for at manipulere konti, igangsætte uautoriserede betalinger eller skrabe følsomme finansielle data. Med flere tredjepartsintegrationer end nogensinde før kan et enkelt svagt led åbne døren til svindel i stor skala.

Malware og banktrojanere

Svindlere bruger malware og banktrojanere til at snige sig ind på konti, stjæle legitimationsoplysninger og rode med transaktioner. De spredes via phishing-mails, falske apps og tvivlsomme browserudvidelser og giver angriberne fuld adgang til banksessioner. Nogle trojanske heste er så avancerede, at de endda kan omgå multifaktorautentificering (MFA), hvilket gør dem til et mareridt for både banker og brugere.

AI-drevet bedrageri og Fraud-as-a-Service (FaaS)

AI hjælper kriminelle med at automatisere svindel, omgå sikkerhedstjek og generere deepfake-stemmer og -videoer for at narre banker og kunder. I mellemtiden har FaaS gjort cyberkriminalitet til en forretning med færdige phishing-kits, credential stuffing-værktøjer og AI-drevne bots, der kan lejes på det mørke net. Det gør det muligt for selv uerfarne svindlere at iværksætte avancerede angreb, hvilket gør det sværere at fange og stoppe økonomisk svindel.

Krypto og DeFi-svindel

Efterhånden som banker og FinTechs kaster sig over krypto, udvikler svindel sig sammen med dem. Vi taler ikke bare om lejlighedsvis svindel - angribere udnytter fejl i smarte kontrakter, flash-lån og tricks på tværs af kæder til at flytte stjålne aktiver, før nogen opdager det. Når transaktionerne sker hurtigt og anonymt, er presset på institutionerne for at opdage og reagere i realtid større end nogensinde.

Lad ikke svindlen vinde - tag kontrollen nu!

Sådan fungerer moderne svindelopsporing

Svindel er ikke altid højlydt, indlysende eller let at fange - det kan være subtilt, tilpasningsdygtigt og glider ofte igennem, hvor ingen kigger. Derfor handler moderne svindelopsporing i bankverdenen ikke kun om at spotte røde flag. Det handler om at vide, hvordan svindlere tænker, hvor systemerne bliver svage, og hvornår man skal handle. Så hvordan holder de bedste systemer sig inde i kampen? Lad os se nærmere på det.

Adfærdsanalyse

AI-drevne systemer sporer skrivehastighed, musebevægelser, transaktionsvaner og placeringsmønstre for at fastslå normal adfærd. Hvis en konto pludselig opfører sig anderledes - f.eks. foretager en overførsel af høj værdi fra et usædvanligt sted - markerer systemet det og udløser sikkerhedsforanstaltninger.. Det hjælper med at opdage kontoovertagelser, bot-aktivitet og svindel med syntetisk identitet.

Modeller for maskinlæring

Overvåget ML lærer af tidligere svindelsager for at klassificere transaktioner, mens uovervåget ML opdager uregelmæssigheder uden foruddefinerede regler. Disse modeller spotter pludselige udgiftsspidser, højrisikoforhandlere og login-inkonsistenser. Forstærkningslæring hjælper med at forfine opsporingen ved at tilpasse sig skiftende svindeltaktikker.

Overvågning af transaktioner i realtid

I stedet for at fange svindel, når den er sket, analyserer moderne systemer transaktioner, mens de finder sted. De tjekker transaktionsfrekvens, beløb og modtagerhistorik på millisekunder. Usædvanlig aktivitet, som f.eks. hurtige udbetalinger eller inkonsekvente forbrugsmønstre, kan udløse sikkerhedsforanstaltninger, før transaktionen er gennemført.

Risikoscoring og mønsteranalyse

Motorer til afsløring af svindel vurderer flere risikofaktorer på én gang, herunder placering, enhedshistorik, tidligere transaktioner og login-adfærd. I stedet for at forlade sig på en enkelt advarsel bruger moderne svindelhåndtering i bankverdenen multifaktorscoring til at vurdere risikoen.. Baseret på denne risikoscore kan virksomheder anvende ekstra godkendelsestrin eller helt blokere mistænkelig aktivitet.

Netværksbaseret afsløring af svindel

Mange svindelnumre involverer en koordineret indsats gennem muldyrskonti eller stjålne identiteter. Ved at analysere forbindelser mellem konti, enheder og transaktionshistorik kan systemer til opdagelse af svindel afsløre skjulte forhold, der indikerer organiseret svindel.. Hvis flere konti deler den samme enhed eller sender penge til den samme modtager, kan de blive markeret som en del af et større svindelnetværk.

Værktøjer og teknologier til afsløring af svindel

Opsporing af svindel handler ikke om én magisk løsning - det handler om at lægge de rigtige teknologier i lag for at opdage svindel, før den spreder sig. Nu hvor vi har set på, hvordan forskellige afsløringsmetoder fungerer, så lad os udforske den teknologi, der driver dem i den virkelige verdens bankmiljøer.

Teknologi	Sådan fungerer det	Vigtige funktioner	Populære løsninger
Systemer til håndtering af svindel (FMS)	Centraliserede platforme, der samler svindeldata, analyserer transaktioner og udløser advarsler i realtid	Transaktionsovervågning, sagsbehandling og risikoscoring i realtid	NICE Actimize, FICO Falcon, SAS Fraud Management
AI & ML	Opdager svigagtig aktivitet ved at analysere mønstre, afvigelser og adfærdsændringer	Prædiktiv analyse, anomalidetektion, adaptive læringsmodeller	Feedzai, Darktrace, IBM Trusteer, DataVisor.
Blockchain	Forhindrer svindel ved at levere uforanderlige transaktionsregistre og decentral identitetsbekræftelse	Kryptografisk sikkerhed, smarte kontrakter, manipulationssikre hovedbøger	Trust Stamp, Evernym, IBM Blockchain Svindelforebyggelse
Biometrisk og risikobaseret autentificering (RBA)	Bruger fysisk og adfærdsmæssig biometri til at verificere identiteter og vurdere risiko dynamisk	Fingeraftryksscanning, ansigtsgenkendelse, adfærdsbiometri, dynamisk risikoscoring	BioCatch, Nuance Gatekeeper, Jumio, Onfido
Enhedsintelligens og fingeraftryk	Identificerer falske brugere ved at analysere enhedskarakteristika, geolokalisering og forbindelsesmønstre	IP-sporing, binding af enheder, registrering af anomalier	ThreatMetrix, iovation, FingerprintJS
Registrering af syntetisk identitet	Bruger AI til at opdage fabrikerede identiteter, der kombinerer ægte og falske data til svindel.	Identitetsklyngning, AI-drevet mønstergenkendelse, registrering af dokumentforfalskning	Socure, Sift, Experian CrossCore
Grafbaseret afsløring af svindel	Kortlægger relationer mellem konti, enheder og transaktioner for at afsløre svindelringe og pengemuldyr	Analyse af sociale netværk, analyse af enhedslinks, afsløring af svindelringe	Quantexa, Linkurious, GraphAware
Overvågning af det mørke net	Scanner undergrundsfora, markedspladser og lækkede databaser for kompromitterede legitimationsoplysninger og svindelaktivitet	AI-drevet trusselsinformation, advarsler om legitimationslækage, overvågning i realtid	Recorded Future, SpyCloud, CybelAngel

"Den største misforståelse er at behandle svindel som et problem, der opstår efter en hændelse - opdag, reager, gentag. Men når en alarm går i gang, er skaden ofte sket. Ægte beskyttelse betyder opbygning af systemer, der gør svindel næsten umulig fra starten. Hos Innowise hjælper vi med at afdække skjulte sårbarheder og finjustere din strategi, før svindel nogensinde har en chance for at slippe igennem."

Dzianis Kryvitski

Delivery Manager i Fintech

Byggestenene til forebyggelse af FinTech-svindel

At fange svindel er godt. At stoppe det, før det starter? Det er endnu bedre. Ægte forebyggelse af svindel i banksektoren begynder længe før, en transaktion bliver markeret - det starter med adgang, hensigt og risiko. Og det kræver en solid strategi at forbinde disse punkter. Se her, hvordan fremsynede teams holder sig foran.

Overholdelse af regler og rammer for bekæmpelse af svindel

Overholdelse af lovgivningen er en vigtig søjle i forebyggelsen af svindel. KYC sørger for, at brugerne er dem, de siger, de er, AML holder øje med lyssky transaktioner, PSD2 og SCA tilføje ekstra sikkerhedslag til onlinebetalinger, og PCI DSS låser betalingsdata. Ved at følge disse regler kan virksomheder reducere sårbarheder, styrke sikkerheden og proaktivt forhindre svindel.

Risikobaseret kontrol af brugeradgang

Forebyggelse af svindel starter med hvem der får adgang. I stedet for at behandle alle brugere ens, evaluerer risikobaserede adgangskontroller faktorer som placering, enhedshistorik og login-adfærd, før de giver adgang. Mistænkelige logins får ekstra verifikation. Betroede brugere får problemfri adgang. Det er smart afsløring af banksvindel i aktion.

AI-drevet forhåndsgodkendelse af transaktioner

AI opdager ikke bare svindel - den forhindrer det ved at blokere højrisikotransaktioner, før de behandles. AI-modeller vurderer transaktionens legitimitet i realtid og analyserer faktorer som forbrugsmønstre, geolokalisering og forhandlerens omdømme. Hvis en transaktion virker mistænkelig, kan den afvises, før pengene forlader kontoen.

Biometrisk og adfærdsmæssig autentificering

Adgangskoder er lette at stjæle, men biometrisk og adfærdsmæssig autentificering gør forebyggelse af svindel mere sikker. Det er grunden til, at software til bekæmpelse af svindel i stigende grad indeholder fingeraftryksscanninger, ansigtsgenkendelse og adfærdsmæssige signaler som tastetryksrytme og skærmtryk.

Tokenisering og kryptering af betalinger

En af de bedste måder at forebygge svindel på er at Udsæt aldrig følsomme betalingsdata i første omgang. Tokenisering erstatter kortoplysninger med et sikkert token til engangsbrug, som gør det ubrugeligt for hackere. Kryptering sikrer, at selv om data opsnappes, kan de ikke bruges.

Deling af konsortiedata og advarsler om svindel i realtid

Svindlere genbruger ofte stjålne legitimationsoplysninger på tværs af forskellige virksomheder. Deling af konsortiedata gør det muligt for banker, betalingsudbydere og handlende at dele oplysninger om svindel og blokere for svindel, før den spreder sig.. Virksomheder kan også abonnere på netværk med advarsler om svindel i realtid for at blokere transaktioner med kompromitterede legitimationsoplysninger.

Grænser for forebyggende transaktioner og hastighedsregler

Svindlere starter ofte med små testtransaktioner, før de laver et større angreb. Forebyggende grænser og hastighedsregler begrænser visse højrisikotransaktioner, før svindlere kan tage fuld kontrol.. Dette omfatter begrænsninger på hurtige udbetalinger, flere login-forsøg eller overførsler på tværs af grænser.

Sikre API'er og betalingssikkerhed i flere lag

API-sikkerhed er en voksende prioritet, da svindlere i stigende grad går efter betalingsintegrationer og API'er til finansielle tjenester. Sikre API'er bruger autentificering, kryptering og lag til afsløring af svindel for at forhindre uautoriseret adgang, før der sker brud på datasikkerheden.

Lås dit forsvar med de bedste strategier til håndtering af svindel.

Virkelige udfordringer i svindelhåndtering

Svindelhåndtering er et mål i bevægelse. Hver gang forsvaret bliver smartere, bliver svindlerne mere snedige. Læg dertil skiftende regler, UX-afvejninger og ressourcebegrænsninger, og det er let at se, hvorfor selv de bedste institutioner kæmper. Her er, hvad nutidens svindelopdagelse og -håndtering i banker virkelig er oppe imod.

At navigere i compliance-krav

Konstant skiftende love som KYC, AML og PSD2 gør det udfordrende at overholde reglerne og samtidig forhindre svindel. Virksomheder skal implementere fleksible, automatiserede compliance-løsninger for at kunne tilpasse sig hurtigt og opfylde lovkravene.

Balance mellem sikkerhed og brugeroplevelse

Stram sikkerhed er afgørende, men for mange godkendelsestrin kan frustrere rigtige kunder og drive dem væk. Nøglen er at bruge smart, risikobaseret autentificering, der kun tilføjer ekstra lag, når noget virker forkert.

Begrænsede ressourcer og budgetbegrænsninger

Det kan være svært at investere i avanceret svindelforebyggelse med stramme budgetter og små teams. Prioritering af AI-drevet automatisering og skalerbare løsninger hjælper med at maksimere beskyttelsen uden at bruge for mange penge.

Håndtering af globale transaktioner

Betalinger på tværs af grænser er forbundet med større risiko for svindel på grund af forskellige regler, valutaudfordringer og nye svindeltaktikker. Ved hjælp af AI-drevet overvågning og regionsspecifik svindelkontrol kan man opdage trusler uden at bremse transaktionerne.

Grænser for databeskyttelse og deling

GDPR og CCPA begrænser, hvordan svindeldata kan deles, selv på tværs af pålidelige systemer. Derfor er mange institutioner nu afhængige af sikker datahåndtering for at beskytte følsomme data og samtidig muliggøre sikker og kompatibel afsløring af svindel.

Internt bedrageri og insidertrusler

Svindel kommer ikke altid udefra; insidere kan misbruge adgang til personlig vinding eller samarbejde med eksterne kriminelle. Regelmæssig medarbejdertræning, aktivitetsovervågning i realtid og strenge rollebaserede adgangskontroller hjælper. reducere risikoen for svindel.

Sofistikerede svindeltaktikker

Svindlere er altid et skridt foran og bruger AI, deepfakes og syntetiske identiteter til at omgå sikkerheden. At være proaktiv med AI-drevet trusselsregistrering og løbende opdateringer af svindelmodeller hjælper med at holde forsvaret stærkt.

Nye betalingsteknologier

Realtidsbetalinger, krypto og digitale tegnebøger skaber sikkerhedshuller, før lovgivningen indhenter dem. Implementering af værktøjer til forebyggelse af svindel med realtidsovervågning og adaptiv risikokontrol hjælper med at være på forkant med nye trusler.

Gør automatisering af svindel til virkelighed med Innowise

Vi kender de værktøjer, der er værd at bruge, og ved, hvordan vi får dem til at fungere for dig. Med dyb ekspertise i platforme som Samsub og SDK.finance hjælper vi med at omdanne gode platforme til sømløse, skalerbare løsninger til håndtering af svindel for både banker og FinTechs.

Samsub: identitetsbekræftelse og compliance

Svindlere er hurtige, men regler er endnu hurtigere. Mellem KYC, KYB og AML kan compliance føles som et fuldtidsjob. Samsub får arbejdet gjort med AI-drevet risikoscoring, der gør identitetstjek hurtigere og smartere. Men der, hvor det som regel går galt, er ved integrationen - den rodede mellemvej, hvor værktøjet ikke helt passer til dit system, dine arbejdsgange eller dit team. Det er her, vi kommer ind i billedet. Hos Innowise "implementerer" vi ikke bare Samsub; vi går i dybden med det sammen med dig. Vi skræddersyr det, forbinder det og sørger for, at det fungerer i den virkelige verden, ikke kun på papiret.

SDK.finance: kernebank og betalingssikkerhed

SDK.finance giver dig infrastrukturen til at bygge seriøse finansielle produkter. Den er fyldt med funktioner som afsløring af svindel, KYC/AML-moduler og analyser i realtid, alt sammen designet til at understøtte sikre transaktioner i store mængder. Men selv den bedste platform tilslutter ikke sig selv. Innowise hjælper teams med at gå fra basisprodukt til fuldt funktionelt økosystem, at forbinde SDK.finance med tredjepartsværktøjer, forme tilpassede arbejdsgange, indbygge sikkerhedsforanstaltninger og tilpasse alt til at opfylde både lovmæssige og forretningsmæssige krav.

Hvad er det næste inden for afsløring og forebyggelse af svindel?

2025 gør én ting klart: Fremtiden for forebyggelse af svindel er samarbejde, tilpasning og realtid. Det handler ikke længere om at reagere bagefter - det handler om at forudse bevægelsen, før den sker. For fintechs og banker betyder det, at de skal tilpasse teknologi, teams og partnere omkring strategier, der altid lærer, altid udvikler sig og altid er et skridt foran.

Decentral identitetsbekræftelse (DID)

DID vinder virkelig frem, især inden for områder med høj tillid som grænseoverskridende bankvirksomhed og DeFi. Drevet af blockchain og rammer som W3C verificerbare legitimationsoplysninger og eIDAS 2.0 giver det brugerne kontrol over deres identitet og gør det sværere at begå svindel som phishing og efterligning. Efterhånden som udbredelsen vokser, vil virksomheder bruge DID til at forenkle onboarding, reducere KYC-friktion og opbygge tillid uden at gå på kompromis med privatlivets fred.

Kontrol i realtid til begrænsning af svindel

Proaktive sikkerhedsfunktioner vinder frem og flytter forebyggelse af svindel fra passive advarsler til handling i realtid. Værktøjer som ANZ's "digital hængelås" giver brugerne mulighed for at låse konti med det samme og stoppe svindel, før den eskalerer. Efterhånden som udbredelsen vokser, vil flere virksomheder integrere brugerudløste kontroller i apps og platforme for at gøre kunderne til en del af forsvarssystemet.

Cloud-baserede transformermodeller

Efterhånden som transaktionsmængderne stiger, vender svindelteams sig mod transformerbaserede AI-modeller, der kører i skyen, for at følge med. Disse modeller spotte subtile svindelmønstre på tværs af flere kanaler i realtid uden at overvælde systemer eller frustrere brugere. Efterhånden som ydeevnen viser sig, vil flere virksomheder tage dem i brug for at kunne opdage svindel uden at gå på kompromis med hastighed eller nøjagtighed.

Fælles efterretningsnetværk om svindel

Samarbejdet tager fart, og banker, FinTechs og endda teleselskaber er begyndt at dele Svindelsignaler i realtid gennem sikker, privatlivsbevarende teknologi som fødereret læring. Disse netværk er stadig under udvikling, men de omformer, hvordan svindel opdages, og forvandler isoleret indsigt til kollektivt forsvar. Efterhånden som udbredelsen vokser, vil virksomheder bruge dem til at lukke huller hurtigere, stoppe koordinerede angreb tidligere og gøre svindelbekæmpelse til en holdindsats.

Afsluttende tanker

Lad os være ærlige - svindel går ingen steder. Den udvikler sig, bliver dristigere og lærer lige så hurtigt, som vi gør. Spørgsmålet er, om dine systemer tilpasser sig, eller om de bare reagerer? Fra AI-drevne systemer til afsløring af svindel til decentral identitet og delt intelligens, værktøjerne er derude. Men de er kun så gode som strategien bag dem. Hvis du virkelig vil være på forkant, er det på tide at holde op med at tænke i siloer og begynde at opbygge forebyggelse af svindel som en levende, udviklende del af din virksomhed.

Siarhei Sukhadolski FinTech-ekspert

Dato: 15. april 2025

Siarhei Sukhadolski FinTech-ekspert

Dato: 15. april 2025

Indholdsfortegnelse

Kontakt os

Book et opkald eller udfyld formularen nedenfor, så vender vi tilbage til dig, når vi har behandlet din anmodning.

Navn

Virksomhed

E-mail

Telefon

Besked

Send os en talebesked

Vedhæft dokumenter

Upload fil

Du kan vedhæfte 1 fil på op til 2 MB. Gyldige filformater: pdf, jpg, jpeg, png.

Ved at klikke på Send accepterer du, at Innowise behandler dine personlige data i henhold til vores Politik for beskyttelse af personlige oplysninger for at give dig relevante oplysninger. Ved at indsende dit telefonnummer accepterer du, at vi kan kontakte dig via taleopkald, sms og beskedapps. Opkalds-, besked- og datatakster kan være gældende.

Du kan også sende os din anmodning
til contact@innowise.com

Hvad sker der nu?

Når vi har modtaget og behandlet din anmodning, vender vi tilbage til dig for at beskrive dine projektbehov og underskriver en NDA for at sikre fortrolighed.

Når vi har undersøgt dine ønsker, behov og forventninger, udarbejder vores team et projektforslag med forslag med arbejdets omfang, teamstørrelse, tids- og omkostningsoverslag.

Vi arrangerer et møde med dig for at diskutere tilbuddet og få detaljerne på plads.

Til sidst underskriver vi en kontrakt og begynder at arbejde på dit projekt med det samme.