10 min lesing

Oppdagelse og forebygging av svindel i bank- og FinTech-bransjen

Banking

FinTech

Forestill deg dette: Du er i en videosamtale med økonomidirektøren og noen kolleger. Alt virker normalt helt til du innser at ingen av dem faktisk var der. Og da har du allerede delt sensitiv informasjon eller overført penger til en tredjepart. Det var akkurat det som skjedde i januar 2024, da en ansatt i et Hong Kong-basert firma ble lurt til å overføre $25 millioner kroner til svindlere. Svindlerne brukte deepfake-teknologi for å etterligne finansdirektøren og andre som deltok i samtalen, med ansikt, stemme og det hele.

Realiteten er at dette kan skje med hvem som helst nå. Svindel i bank- og finanssektoren har utviklet seg langt utover stjålne kort og phishing-e-post. Vi snakker om AI-genererte stemmer, syntetiske identiteter og falske ledere som svindler for flere millioner dollar.

Hvis det ikke får deg til å revurdere svindelstrategien din, bør du gjøre det. I denne veiledningen går jeg gjennom de viktigste svindeltypene, hvordan de oppdages i dag, og de beste måtene å ligge et skritt foran på.

$40B

i svindeltap i USA innen 2027, drevet frem av GenAI

Kilde: Deloitte

1 av 4

Banker og FinTechs tapte over $1M på grunn av svindel bare i 2023

Kilde: Legering

Vanlige svindeltyper i bank- og FinTech-bransjen i dag

Du kan ikke bekjempe det du ikke forstår fullt ut. Og selv om svindel er i stadig utvikling, må vi ikke glemme at noen av de eldste triksene i boken fortsatt er i bruk. Vi har modnet, men de har også tilpasset seg. Så før vi går nærmere inn på forebygging, skal vi se på de vanligste svindelteknikkene som truer banker og FinTechs i dag, og hvorfor sterk, adaptiv svindeloppdagelse i finansielle tjenester er viktigere enn noensinne.

Tyveri av legitimasjon og kontoovertakelse (ATO)

Legitimasjonstyveri og ATO skjer når svindlere bruker stjålet legitimasjon til å logge seg på brukerkontoer. De bruker triks som AI-drevet phishing, "credential stuffing" og skadelig programvare for å snike seg forbi sikkerhetssystemet. Mer avanserte taktikker som øktkapring, man-in-the-middle-angrep (MitM) og SIM-bytte gjør at de kan snappe opp autentiseringskoder og tømme kontoer før noen oppdager det.

Svindel med syntetisk identitet

Svindlere blander ekte og falske personopplysninger - ofte ved hjelp av kunstig intelligens - for å skape identiteter som egentlig ikke tilhører noen. Disse syntetiske profilene slipper gjennom sikkerhetskontroller, slik at kriminelle kan åpne bankkontoer, ta opp lån og hvitvaske penger. Uten et ekte offer som kan rapportere svindelen, blir den ofte ikke oppdaget før det er for sent. For å oppdage dette kreves det sofistikert kunstig intelligens og et sterkt svindelhåndteringssystem i bankene.

Betalingssvindel i sanntid

Med systemer for øyeblikkelig betaling utnytter svindlere hastigheten og irreversibiliteten i transaksjonene til å flytte stjålne midler før de blir oppdaget. Vanlige taktikker inkluderer svindel med autorisert push-betaling (APP) og muldyrnettverk som raskt sprer ulovlige penger. Når pengene er borte, kan de ikke tilbakeføres, og bankene trenger avansert overvåking av banksvindel for å fange opp trusler før de eskalerer.

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

Svindlere stjeler kortopplysninger gjennom skimming, datalekkasjer og phishing, og bruker dem til lyssky nettkjøp der det ikke er behov for et fysisk kort. De utfører svindelforsøk som tilbakebetalingssvindel, "credential stuffing" og bot-drevne angrep, og belaster kundene før noen oppdager det. Når stjålet kortinformasjon flommer over på det mørke nettet, må banker og forhandlere håndtere konsekvensene.

API- og open banking-utnyttelser

Etter hvert som banker og fintech-virksomheter i større grad benytter seg av åpne bank-API-er, ser svindlere etter sikkerhetshull for å stjele data og kapre transaksjoner. Svak autentisering, feilkonfigurerte API-er og eksponerte endepunkter gjør det mulig for angripere å manipulere kontoer, initiere uautoriserte betalinger eller skrape sensitive finansielle data. Med flere tredjepartsintegrasjoner enn noensinne kan et enkelt svakt ledd åpne døren for svindel i stor skala.

Skadelig programvare og banktrojanere

Svindlere bruker skadevare og banktrojanere til å snike seg inn på kontoer, stjele legitimasjon og rote med transaksjoner. De sprer seg gjennom phishing-e-post, falske apper og lyssky nettleserutvidelser, og gir angriperne full tilgang til bankøkter. Noen trojanere er så avanserte at de til og med kan omgå multifaktorautentisering (MFA), noe som gjør dem til et mareritt for både banker og brukere.

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

Kunstig intelligens hjelper kriminelle med å automatisere svindelforsøk, omgå sikkerhetskontroller og generere falske stemmer og videoer for å lure banker og kunder. I mellomtiden har FaaS gjort nettkriminalitet til en forretning, med ferdige phishing-sett, verktøy for å fylle ut legitimasjon og AI-drevne roboter som kan leies på det mørke nettet. Dette gjør det mulig for selv uerfarne svindlere å utføre avanserte angrep, noe som gjør det vanskeligere å oppdage og stoppe økonomisk svindel.

Krypto- og DeFi-svindel

Etter hvert som banker og FinTechs dykker ned i krypto, utvikler svindelen seg sammen med dem. Vi snakker ikke bare om en og annen svindel - angriperne utnytter feil i smartkontrakter, flash-lån og triks på tvers av kjeder for å flytte stjålne verdier før noen merker det. Når transaksjonene skjer raskt og anonymt, er presset på institusjonene for å oppdage og reagere i sanntid større enn noensinne.

Ikke la svindelen vinne - ta kontroll nå!

Slik fungerer moderne svindeloppdagelse

Svindel er ikke alltid høylytt, åpenbar eller lett å oppdage - det kan være subtilt, tilpasningsdyktig og ofte sniker det seg inn der ingen ser det. Derfor handler moderne svindeloppdagelse i banksektoren ikke bare om å oppdage røde flagg. Det handler om å vite hvordan svindlere tenker, hvor systemene er svake, og når man skal handle. Så hvordan klarer de beste systemene å holde seg på banen? La oss ta en nærmere titt.

Atferdsanalyse

AI-drevne systemer sporer skrivehastighet, musebevegelser, transaksjonsvaner og lokaliseringsmønstre for å fastslå normal atferd. Hvis en konto plutselig oppfører seg annerledes - for eksempel overfører store verdier fra et uvanlig sted - merker systemet det og iverksetter sikkerhetstiltak. Dette bidrar til å oppdage kontoovertakelser, bot-aktivitet og svindel med syntetisk identitet.

Maskinlæringsmodeller

ML med tilsyn lærer av tidligere svindelsaker for å klassifisere transaksjoner, mens ML uten tilsyn oppdager avvik uten forhåndsdefinerte regler. Disse modellene oppdager plutselige utgiftstopper, høyrisikoselgere og uoverensstemmelser i påloggingen. Forsterkningslæring bidrar til å forbedre oppdagelsen ved å tilpasse seg nye svindeltaktikker.

Overvåking av transaksjoner i sanntid

I stedet for å oppdage svindel etter at den har skjedd, analyserer moderne systemer transaksjonene mens de skjer. De sjekker transaksjonsfrekvens, beløp og mottakerhistorikk på millisekunder. Uvanlig aktivitet, for eksempel raske uttak eller inkonsekvente forbruksmønstre, kan utløse sikkerhetstiltak før transaksjonen er fullført.

Risikoscoring og mønsteranalyse

Svindeloppdagelsesmotorer vurderer flere risikofaktorer samtidig, inkludert plassering, enhetshistorikk, tidligere transaksjoner og påloggingsatferd. I stedet for å basere seg på ett enkelt varsel, bruker moderne svindelhåndtering i bankvesenet flerfaktorskåring for å vurdere risiko. Basert på denne risikoscoren kan virksomheter bruke ekstra autentiseringstrinn eller blokkere mistenkelig aktivitet helt.

Nettverksbasert oppdagelse av svindel

Mange svindelforsøk involverer en koordinert innsats gjennom muldyrkontoer eller stjålne identiteter. Ved å analysere forbindelser mellom kontoer, enheter og transaksjonshistorikk kan svindeloppdagelsessystemer avdekke skjulte forhold som indikerer organisert svindel. Hvis flere kontoer deler samme enhet eller kanaliserer penger til samme mottaker, kan de flagges som en del av et større svindelnettverk.

Verktøy og teknologi for å oppdage svindel

Svindeloppdagelse handler ikke om én magisk løsning - det handler om å kombinere de riktige teknologiene for å oppdage svindel før den sprer seg. Nå som vi har sett på hvordan de ulike deteksjonsmetodene fungerer, skal vi se nærmere på teknologien som driver dem i virkelige bankmiljøer.

Teknologi	Slik fungerer det	Viktige funksjoner	Populære løsninger
Systemer for håndtering av svindel (FMS)	Sentraliserte plattformer som samler svindeldata, analyserer transaksjoner og utløser varsler i sanntid	Transaksjonsovervåking, saksbehandling og risikoscoring i sanntid	NICE Actimize, FICO Falcon, SAS Fraud Management
AI OG ML	Oppdager svindelaktivitet ved å analysere mønstre, avvik og atferdsendringer	Prediktiv analyse, deteksjon av anomalier, adaptive læringsmodeller	Feedzai, Darktrace, IBM Trusteer, DataVisor.
Blockchain	Forhindrer svindel ved å tilby uforanderlige transaksjonsregistre og desentralisert identitetsverifisering	Kryptografisk sikkerhet, smartkontrakter, manipuleringssikre hovedbøker	Trust Stamp, Evernym, IBM Blockchain Fraud Prevention
Biometrisk og risikobasert autentisering (RBA)	Bruker fysisk biometri og atferdsbiometri for å verifisere identiteter og vurdere risiko dynamisk	Fingeravtrykksskanning, ansiktsgjenkjenning, atferdsbiometri, dynamisk risikoscoring	BioCatch, Nuance Gatekeeper, Jumio, Onfido
Enhetsintelligens og fingeravtrykk	Identifiserer falske brukere ved å analysere enhetskarakteristikker, geolokalisering og tilkoblingsmønstre	IP-sporing, enhetsbinding, deteksjon av avvik	ThreatMetrix, iovation, FingerprintJS
Deteksjon av syntetisk identitet	Bruker kunstig intelligens til å oppdage falske identiteter som kombinerer ekte og falske data for svindelforsøk	Identitetsklynging, AI-drevet mønstergjenkjenning, deteksjon av dokumentforfalskning	Socure, Sift, Experian CrossCore
Grafbasert svindeloppdagelse	Kartlegger relasjoner mellom kontoer, enheter og transaksjoner for å avdekke svindelringer og pengemuldyr	Analyse av sosiale nettverk, analyse av entitetskoblinger, oppdagelse av svindelringer	Quantexa, Linkurious, GraphAware
Overvåking av det mørke nettet	Skanner undergrunnsfora, markedsplasser og lekkede databaser etter kompromittert legitimasjon og svindelaktivitet	AI-drevet trusselinformasjon, varsler om legitimasjonslekkasjer, sanntidsovervåking	Recorded Future, SpyCloud, CybelAngel

"Den største misforståelsen er å behandle svindel som et problem som oppstår etter en hendelse - oppdag, reager, gjenta. Men når et varsel utløses, er skaden ofte allerede skjedd. Ekte beskyttelse innebærer å bygge systemer som gjør svindel nesten umulig fra starten av. Hos Innowise hjelper vi deg med å avdekke skjulte sårbarheter og finjustere strategien din før svindelen får sjansen til å slippe gjennom."

Dzianis Kryvitski

Leveransesjef i Fintech

Byggesteinene i forebygging av FinTech-svindel

Å oppdage svindel er bra. Å stoppe det før det starter? Det er enda bedre. Ekte svindelforebygging i bankbransjen begynner lenge før en transaksjon blir flagget - det begynner med tilgang, intensjon og risiko. Og det krever en solid strategi for å koble disse punktene sammen. Slik holder fremtidsrettede team seg i forkant.

Overholdelse av regelverk og rammeverk for bedrageribekjempelse

Overholdelse av lover og regler er en av grunnpilarene i forebygging av svindel. KYC sørger for at brukerne er den de utgir seg for å være, AML holder øye med lyssky transaksjoner, PSD2 og SCA legge til ekstra sikkerhetslag for nettbetalinger, og PCI DSS låser ned betalingsdata. Ved å følge disse reglene kan virksomheter redusere sårbarheter, styrke sikkerheten og proaktivt forebygge svindel.

Risikobasert brukertilgangskontroll

Forebygging av svindel starter med hvem som får tilgang. I stedet for å behandle alle brukere likt, vurderer risikobaserte tilgangskontroller faktorer som plassering, enhetshistorikk og påloggingsatferd før de gir tilgang. Mistenkelige pålogginger blir ekstra verifisert. Pålitelige brukere får sømløs tilgang. Dette er smart oppdagelse av banksvindel i praksis.

AI-drevet forhåndsgodkjenning av transaksjoner

AI oppdager ikke bare svindel - den forhindrer det også ved å blokkere høyrisikotransaksjoner før de behandles. AI-modeller vurderer transaksjonens legitimitet i sanntid, og analyserer faktorer som forbruksmønster, geografisk plassering og forhandlerens omdømme. Hvis en transaksjon virker mistenkelig, kan den avvises før pengene forlater kontoen.

Biometrisk og atferdsbasert autentisering

Passord er lette å stjele, men biometrisk og atferdsbasert autentisering gjør forebygging av svindel sikrere. Derfor blir programvare for bedrageribekjempelse i stadig større grad bygget opp med fingeravtrykksskanning, ansiktsgjenkjenning og adferdsindikatorer som tastetrykkrytme og skjermtrykk.

Tokenisering og kryptering av betalinger

En av de beste måtene å forebygge svindel på er å aldri eksponere sensitive betalingsdata i utgangspunktet. Tokenisering erstatter kortopplysningene med et sikkert engangstoken, som gjør dem ubrukelige for hackere. Kryptering sikrer at dataene ikke kan brukes selv om de blir snappet opp.

Deling av konsortiedata og svindelvarsler i sanntid

Svindlere gjenbruker ofte stjålet legitimasjon på tvers av ulike selskaper. Datadeling i konsortiet gjør det mulig for banker, betalingsleverandører og forhandlere å dele informasjon om svindel, slik at svindelaktivitet kan blokkeres før den sprer seg. Bedrifter kan også abonnere på sanntidsnettverk som varsler om svindel for å blokkere transaksjoner med kompromittert legitimasjon.

Grenser for forkjøpsrett og hastighetsregler

Svindlere starter ofte med små testtransaksjoner før de går til et større angrep. Forebyggende grenser og hastighetsregler begrenser visse høyrisikotransaksjoner før svindlerne kan ta full kontroll. Dette inkluderer begrensninger på raske uttak, flere påloggingsforsøk eller overføringer over landegrensene.

Sikre API-er og betalingssikkerhet i flere lag

API-sikkerhet blir stadig viktigere ettersom svindlere i økende grad retter seg mot betalingsintegrasjoner og API-er for finansielle tjenester. Sikre API-er bruker autentisering, kryptering og svindeloppdagelse for å forhindre uautorisert tilgang før det oppstår datainnbrudd.

Sikre forsvaret ditt med de beste strategiene for svindelhåndtering.

Reelle utfordringer innen bedragerihåndtering

Svindelhåndtering er et mål i bevegelse. Hver gang forsvaret blir smartere, blir svindlerne mer utspekulerte. Legg til skiftende regelverk, UX-avveininger og ressursbegrensninger, og det er lett å forstå hvorfor selv de beste institusjonene sliter. Her er hva dagens svindeloppdagelse og -håndtering i banker egentlig står overfor.

Navigere i samsvarskrav

Stadige endringer i lover som KYC, AML og PSD2 gjør det utfordrende å overholde regelverket og samtidig forhindre svindel. Virksomheter må implementere fleksible, automatiserte compliance-løsninger for å kunne tilpasse seg raskt og oppfylle lovkravene.

Balanse mellom sikkerhet og brukeropplevelse

Høy sikkerhet er avgjørende, men for mange autentiseringstrinn kan frustrere ekte kunder og skremme dem bort. Nøkkelen er å bruke smart, risikobasert autentisering som bare legger til ekstra lag når noe virker galt.

Begrensede ressurser og budsjettbegrensninger

Det kan være vanskelig å investere i avansert svindelforebygging med stramme budsjetter og små team. Ved å prioritere AI-drevet automatisering og skalerbare løsninger kan du maksimere beskyttelsen uten å bruke for mye penger.

Håndtering av globale transaksjoner

Betalinger på tvers av landegrensene er forbundet med høyere svindelrisiko på grunn av ulike regelverk, valutaproblemer og stadig nye svindeltaktikker. AI-drevet overvåking og regionspesifikke svindelkontroller bidrar til å oppdage trusler uten å bremse transaksjonene.

Grenser for personvern og deling av data

GDPR og CCPA begrenser hvordan svindeldata kan deles, selv på tvers av pålitelige systemer. Derfor er mange institusjoner nå avhengige av sikker datahåndtering for å beskytte sensitive data og samtidig muliggjøre sikker og kompatibel svindeloppdagelse.

Interne bedragerier og innsidetrusler

Svindel kommer ikke alltid utenfra; innsidere kan misbruke tilgang for personlig vinning eller samarbeide med eksterne kriminelle. Regelmessig opplæring av ansatte, aktivitetsovervåking i sanntid og strenge rollebaserte tilgangskontroller bidrar til å redusere risikoen for svindel.

Sofistikerte svindeltaktikker

Svindlerne ligger alltid et skritt foran og bruker kunstig intelligens, deepfakes og syntetiske identiteter for å omgå sikkerheten. Ved å være proaktiv med AI-drevet trusseldeteksjon og kontinuerlige oppdateringer av svindelmodeller kan du holde forsvaret sterkt.

Fremvoksende betalingsteknologi

Sanntidsbetalinger, krypto og digitale lommebøker skaper sikkerhetshull før regelverket innhenter dem. Implementering av svindelforebyggende verktøy med sanntidsovervåking og adaptive risikokontroller bidrar til å ligge i forkant av nye trusler.

Innowise gir liv til automatisering av svindel med Innowise

Vi vet hvilke verktøy som er verdt å bruke, og hvordan vi får dem til å fungere for deg. Med dyp ekspertise innen plattformer som Samsub og SDK.finance bidrar vi til å gjøre gode plattformer om til sømløse, skalerbare løsninger for svindelhåndtering for både banker og FinTechs.

Samsub: identitetsverifisering og samsvar

Svindlere er raske, men regelverket er enda raskere. Mellom KYC, KYB og AML kan compliance føles som en heltidsjobb. Samsub får jobben gjort med AI-drevet risikoscoring som gjør identitetskontroller raskere og smartere. Men det er som regel i integrasjonsfasen at det butter imot - i det uoversiktlige mellomområdet der verktøyet ikke helt passer inn i systemet, arbeidsflyten eller teamet ditt. Det er her vi kommer inn i bildet. Hos Innowise "implementerer" vi ikke bare Samsub, vi setter oss inn i det sammen med deg. Vi skreddersyr det, kobler det sammen og sørger for at det fungerer i den virkelige verden, ikke bare på papiret.

SDK.finance: kjernebank- og betalingssikkerhet

SDK.finance gir deg infrastrukturen du trenger for å bygge seriøse finansielle produkter. Den er fullstappet med funksjoner som svindeloppdagelse, KYC/AML-moduler og sanntidsanalyse, alt utviklet for å støtte sikre transaksjoner med store volumer. Men selv den beste plattformen plugger ikke inn seg selv. Innowise hjelper team med å gå fra basisprodukt til et fullt funksjonelt økosystem, koble SDK.finance sammen med tredjepartsverktøy, utforme tilpassede arbeidsflyter, bygge inn sikkerhetstiltak og tilpasse alt for å oppfylle både regulatoriske og forretningsmessige krav.

Hva blir det neste innen oppdagelse og forebygging av svindel?

2025 gjør én ting klart: Fremtidens forebygging av svindel er samarbeid, tilpasning og sanntid. Det handler ikke lenger om å reagere i etterkant - det handler om å forutse bevegelsen før den skjer. For fintech-selskaper og banker betyr det at de må samkjøre teknologi, team og partnere rundt strategier som alltid er lærende, alltid i utvikling og alltid ett skritt foran.

Desentralisert identitetsverifisering (DID)

DID is gaining real traction, especially in high-trust spaces like cross-border banking and DeFi. Powered by blockchain and frameworks like W3C verifiable credentials and eIDAS 2.0, it gives users control over their identity and makes fraud like phishing and impersonation harder to pull off. As adoption grows, businesses will use DID to simplify onboarding, reduce KYC friction, and build trust without compromising privacy.

Sanntidskontroller for å begrense svindel

Proaktive sikkerhetsfunksjoner vinner terreng, og svindelforebygging går fra passive varsler til handling i sanntid. Verktøy som ANZs "digitale hengelås" lar brukerne låse kontoer umiddelbart, slik at svindel stoppes før den eskalerer. Etter hvert som flere og flere virksomheter tar i bruk slike verktøy, vil flere og flere legge inn brukerutløste kontroller i apper og plattformer for å gjøre kundene til en del av forsvarssystemet.

Cloud-baserte transformatormodeller

Etter hvert som transaksjonsvolumene øker, vender svindelteamene seg til transformatorbaserte AI-modeller som kjører i skyen for å holde tritt. Disse modellene oppdage subtile svindelmønstre på tvers av flere kanaler i sanntid uten å overbelaste systemene eller frustrere brukerne. Etter hvert som ytelsen viser seg å holde mål, vil flere virksomheter ta dem i bruk for å oppdage svindel uten at det går på bekostning av hastighet eller nøyaktighet.

Felles nettverk for etterretning om svindel

Samarbeidet skyter fart, og banker, fintech-selskaper og til og med teleselskaper har begynt å dele svindelsignaler i sanntid gjennom sikker, personvernbevarende teknologi som føderert læring. Disse nettverkene er fortsatt under utvikling, men de endrer måten svindel oppdages på, og gjør isolert innsikt om til kollektivt forsvar. Etter hvert som de blir mer utbredt, vil bedriftene bruke dem til å tette hull raskere, stoppe koordinerte angrep tidligere og gjøre svindelbekjempelse til en laginnsats.

Avsluttende tanker

La oss være ærlige - svindel er ikke på vei noe sted. De utvikler seg, blir dristigere og lærer like raskt som oss. Spørsmålet er om systemene dine tilpasser seg, eller om de bare reagerer. Fra AI-drevne systemer for å oppdage svindel til desentralisert identitet og delt intelligens, verktøyene finnes der ute. Men de er bare så gode som strategien bak dem. Hvis du mener alvor med å ligge i forkant, er det på tide å slutte å tenke i siloer og begynne å bygge opp svindelforebygging som en levende, utviklende del av virksomheten din.

Siarhei Sukhadolski FinTech-ekspert

Dato: 11. april 2025

Siarhei Sukhadolski FinTech-ekspert

Dato: 11. april 2025

Innholdsfortegnelse

Kontakt oss

Bestill en samtale eller fyll ut skjemaet nedenfor, så kontakter vi deg så snart vi har behandlet forespørselen din.

Navn

Selskap

E-post

Telefon

Melding Ta med prosjektdetaljer, varighet, teknisk stack, behov for IT-fagfolk og annen relevant informasjon.

Spill inn en talemelding om din
prosjektet for å hjelpe oss å forstå det bedre

Legg ved ytterligere dokumenter om nødvendig

Last opp fil

Du kan legge ved opptil 1 fil på totalt 2 MB. Gyldige filer: pdf, jpg, jpeg, png

Vær oppmerksom på at når du klikker på Send-knappen, vil Innowise behandle personopplysningene dine i samsvar med vår personvernerklæring. Retningslinjer for personvern med det formål å gi deg relevant informasjon. Ved å oppgi et telefonnummer og sende inn dette skjemaet samtykker du til å bli kontaktet via SMS. Priser for meldinger og data kan påløpe. Du kan svare STOPP for å reservere deg mot ytterligere meldinger. Svar Hjelp for mer informasjon.