10 minut

Opanowanie wykrywania oszustw i zapobiegania im w bankowości i FinTech

Bankowość

FinTech

Wyobraź sobie taką sytuację: Jesteś na rozmowie wideo ze swoim dyrektorem finansowym i kilkoma kolegami. Wszystko wydaje się normalne, dopóki nie zdasz sobie sprawy, że nikogo z nich tam nie było. Do tego czasu zdążyłeś już udostępnić poufne informacje lub przelać pieniądze stronie trzeciej. Dokładnie to wydarzyło się w styczniu 2024 roku, kiedy pracownik firmy z Hongkongu był Oszukani do przelania $25 milionów na konto oszustów. Oszuści wykorzystali technologię deepfake, aby naśladować dyrektora finansowego i innych uczestników rozmowy, twarze, głosy i wszystko inne.

Rzeczywistość jest taka, że teraz może się to zdarzyć każdemu. Oszustwa w bankowości i FinTech ewoluowały daleko poza skradzione karty i phishingowe wiadomości e-mail. Mówimy o głosach generowanych przez sztuczną inteligencję, syntetycznych tożsamościach i fałszywych dyrektorach, którzy dokonują wielomilionowych oszustw.

Jeśli to nie sprawi, że ponownie przemyślisz swoją strategię oszustw, to powinno. W tym przewodniku przeprowadzę Cię przez następujące etapy najważniejsze rodzaje oszustw, sposób ich wykrywania i najlepsze sposoby, aby być o krok do przodu.

$40B

strat z tytułu oszustw w USA do 2027 r., napędzanych przez GenAI

Źródło: Deloitte

1 na 4

banki i FinTechy straciły ponad $1M z powodu oszustw tylko w 2023 r.

Źródło: Stop

Najczęstsze rodzaje oszustw w bankowości i FinTech

Nie możesz walczyć z tym, czego w pełni nie rozumiesz. I chociaż oszustwa stale ewoluują, nie zapominajmy, że niektóre z najstarszych sztuczek w książce są nadal w grze. Dojrzeliśmy, ale oni też się dostosowali. Tak więc, zanim przejdziemy do zapobiegania, przyjrzyjmy się najczęstszym technikom oszustw zagrażającym obecnie bankom i FinTechom oraz dlaczego silne, adaptacyjne wykrywanie oszustw w usługach finansowych ma większe znaczenie niż kiedykolwiek.

Kradzież danych uwierzytelniających i przejęcie konta (ATO)

Kradzież poświadczeń i ATO mają miejsce, gdy oszuści używają skradzionych poświadczeń do logowania się na konta użytkowników. Używają sztuczek, takich jak phishing oparty na sztucznej inteligencji, upychanie danych uwierzytelniających i złośliwe oprogramowanie, aby ominąć zabezpieczenia. Bardziej zaawansowane taktyki, takie jak przejmowanie sesji, ataki typu man-in-the-middle (MitM) i zamiana kart SIM, pozwalają im przechwytywać kody uwierzytelniające i opróżniać konta, zanim ktokolwiek to zauważy.

Oszustwa związane z tożsamością syntetyczną

Oszuści łączą prawdziwe i fałszywe dane osobowe - często przy użyciu sztucznej inteligencji - w celu stworzenia tożsamości, które w rzeczywistości nie należą do nikogo. Te syntetyczne profile prześlizgują się przez kontrole bezpieczeństwa, umożliwiając przestępcom otwieranie kont bankowych, zaciąganie pożyczek i pranie pieniędzy. Bez prawdziwej ofiary, która mogłaby zgłosić oszustwo, nieuczciwa działalność często pozostaje niewykryta, dopóki nie jest za późno. Wykrycie tego wymaga zaawansowanej sztucznej inteligencji i silnego systemu zarządzania oszustwami w bankowości.

Oszustwa płatnicze w czasie rzeczywistym

Dzięki systemom płatności natychmiastowych oszuści wykorzystują szybkość i nieodwracalność transakcji do przenoszenia skradzionych środków przed ich wykryciem. Typowe taktyki obejmują oszustwa związane z autoryzowanymi płatnościami push (APP) i sieci mułów, które szybko rozprowadzają nielegalne pieniądze. Gdy pieniądze znikną, nie ma możliwości obciążenia zwrotnego, a banki potrzebują zaawansowanego monitorowania oszustw bankowych, aby wychwycić zagrożenia przed ich eskalacją.

Oszustwa związane z kartami kredytowymi i kartami nieprezentowanymi (CNP)

Oszuści wyłudzają dane kart poprzez skimming, wycieki danych i phishing, a następnie wykorzystują je do podejrzanych zakupów online, w których fizyczna karta nie jest potrzebna. Dokonują oszustw, takich jak chargeback fraud, credential stuffing i ataki z wykorzystaniem botów, gromadząc opłaty, zanim ktokolwiek się zorientuje. Gdy skradzione informacje o kartach zalewają ciemną sieć, banki i sprzedawcy muszą radzić sobie z konsekwencjami.

Exploity API i otwartej bankowości

Ponieważ banki i firmy fintech w coraz większym stopniu polegają na otwartych interfejsach API bankowości, oszuści szukają luk w zabezpieczeniach, aby wykraść dane i przejąć transakcje. Słabe uwierzytelnianie, źle skonfigurowane interfejsy API i odsłonięte punkty końcowe pozwalają atakującym manipulować kontami, inicjować nieautoryzowane płatności lub pobierać poufne dane finansowe. Przy większej niż kiedykolwiek liczbie integracji stron trzecich, pojedyncze słabe ogniwo może otworzyć drzwi do oszustw na dużą skalę.

Złośliwe oprogramowanie i trojany bankowe

Oszuści wykorzystują złośliwe oprogramowanie i trojany bankowe, aby wkraść się na konta, wykraść dane uwierzytelniające i manipulować transakcjami. Rozprzestrzeniają się one za pośrednictwem wiadomości phishingowych, fałszywych aplikacji i podejrzanych rozszerzeń przeglądarki, dając atakującym pełny dostęp do sesji bankowych. Niektóre trojany są tak zaawansowane, że mogą nawet ominąć uwierzytelnianie wieloskładnikowe (MFA), co czyni je koszmarem zarówno dla banków, jak i użytkowników.

Oszustwa oparte na sztucznej inteligencji i usługi Fraud-as-a-Service (FaaS)

Sztuczna inteligencja pomaga przestępcom automatyzować oszustwa, omijać kontrole bezpieczeństwa i generować fałszywe głosy i filmy, aby oszukać banki i klientów. Tymczasem FaaS przekształcił cyberprzestępczość w biznes, z gotowymi zestawami phishingowymi, narzędziami do fałszowania danych uwierzytelniających i botami opartymi na sztucznej inteligencji dostępnymi do wynajęcia w ciemnej sieci. Pozwala to nawet oszustom o niskich umiejętnościach przeprowadzać zaawansowane ataki, utrudniając wykrycie i powstrzymanie oszustw finansowych.

Oszustwa związane z kryptowalutami i DeFi

W miarę jak banki i FinTechy zagłębiają się w kryptowaluty, oszustwa ewoluują wraz z nimi. Nie mówimy tu tylko o okazjonalnym wyciąganiu dywanu - atakujący wykorzystują wady inteligentnych kontraktów, błyskawiczne pożyczki i sztuczki cross-chain, aby przenieść skradzione aktywa, zanim ktokolwiek to zauważy. Ponieważ transakcje odbywają się szybko i anonimowo, presja na instytucje, aby wykrywać i reagować w czasie rzeczywistym, jest wyższa niż kiedykolwiek.

Nie pozwól, by oszustwo wygrało - przejmij kontrolę już teraz!

Jak działa nowoczesne wykrywanie oszustw

Oszustwa nie zawsze są głośne, oczywiste lub łatwe do złapania - mogą być subtelne, adaptacyjne i często prześlizgują się tam, gdzie nikt nie patrzy. Dlatego nowoczesne wykrywanie oszustw w bankowości to nie tylko wykrywanie czerwonych flag. Chodzi o to, aby wiedzieć, jak myślą oszuści, gdzie systemy stają się słabe i kiedy należy działać. Jak więc najlepsze systemy pozostają w grze? Przyjrzyjmy się temu bliżej.

Analityka behawioralna

Systemy oparte na sztucznej inteligencji śledzą szybkość pisania, ruchy myszy, nawyki transakcyjne i wzorce lokalizacji, aby ustalić normalne zachowanie. Jeśli konto nagle zachowuje się inaczej - na przykład dokonuje przelewu o wysokiej wartości z nietypowej lokalizacji - system oznacza to i uruchamia środki bezpieczeństwa. Pomaga to wykrywać przejęcia kont, aktywność botów i oszustwa związane z syntetyczną tożsamością.

Modele uczenia maszynowego

Nadzorowane uczenie maszynowe uczy się na podstawie wcześniejszych przypadków oszustw w celu klasyfikowania transakcji, podczas gdy nienadzorowane uczenie maszynowe wykrywa anomalie bez wcześniej zdefiniowanych reguł. Modele te wykrywają nagłe skoki wydatków, sprzedawców wysokiego ryzyka i niespójności logowania. Uczenie ze wzmocnieniem pomaga udoskonalić wykrywanie, dostosowując się do ewoluujących taktyk oszustw.

Monitorowanie transakcji w czasie rzeczywistym

Zamiast wyłapywać oszustwa po ich wystąpieniu, nowoczesne systemy analizują transakcje na bieżąco. Sprawdzają częstotliwość transakcji, kwoty i historię odbiorców w milisekundach. Nietypowe działania, takie jak szybkie wypłaty lub niespójne wzorce wydatków, mogą uruchomić środki bezpieczeństwa przed zakończeniem transakcji.

Ocena ryzyka i analiza wzorców

Mechanizmy wykrywania oszustw oceniają wiele czynników ryzyka jednocześnie, w tym lokalizację, historię urządzenia, wcześniejsze transakcje i zachowanie podczas logowania. Zamiast polegać na pojedynczym alercie, nowoczesne zarządzanie oszustwami w bankowości wykorzystuje wieloczynnikową punktację do oceny ryzyka. Na podstawie tej oceny ryzyka firmy mogą zastosować dodatkowe kroki uwierzytelniania lub całkowicie zablokować podejrzaną aktywność.

Sieciowe wykrywanie oszustw

Wiele schematów oszustw obejmuje skoordynowane działania za pośrednictwem kont mule lub skradzionych tożsamości. Analizując powiązania między kontami, urządzeniami i historiami transakcji, systemy wykrywania oszustw mogą odkryć ukryte relacje, które wskazują na zorganizowane oszustwa. Jeśli wiele kont korzysta z tego samego urządzenia lub przekazuje pieniądze temu samemu odbiorcy, mogą one zostać oznaczone jako część większej sieci oszustów.

Narzędzia i technologie do wykrywania oszustw

Wykrywanie oszustw nie polega na jednym magicznym rozwiązaniu - chodzi o nakładanie odpowiednich technologii w celu wykrycia oszustwa, zanim się rozprzestrzeni. Teraz, gdy przyjrzeliśmy się, jak działają różne metody wykrywania, zbadajmy technologię, która zasila je w rzeczywistych środowiskach bankowych.

Technologie	Jak to działa	Kluczowe cechy	Popularne rozwiązania
Systemy zarządzania oszustwami (FMS)	Scentralizowane platformy, które agregują dane dotyczące oszustw, analizują transakcje i uruchamiają alerty w czasie rzeczywistym.	Monitorowanie transakcji, zarządzanie przypadkami i ocena ryzyka w czasie rzeczywistym	NICE Actimize, FICO Falcon, SAS Fraud Management
AI I ML	Wykrywa nieuczciwe działania, analizując wzorce, anomalie i zmiany w zachowaniu.	Analityka predykcyjna, wykrywanie anomalii, adaptacyjne modele uczenia się	Feedzai, Darktrace, IBM Trusteer, DataVisor.
Blockchain	Zapobiega oszustwom, zapewniając niezmienne zapisy transakcji i zdecentralizowaną weryfikację tożsamości.	Bezpieczeństwo kryptograficzne, inteligentne kontrakty, rejestry odporne na manipulacje	Trust Stamp, Evernym, IBM Blockchain Zapobieganie oszustwom
Uwierzytelnianie biometryczne i oparte na ryzyku (RBA)	Wykorzystuje biometrię fizyczną i behawioralną do weryfikacji tożsamości i dynamicznej oceny ryzyka.	Skanowanie odcisków palców, rozpoznawanie twarzy, biometria behawioralna, dynamiczna ocena ryzyka	BioCatch, Nuance Gatekeeper, Jumio, Onfido
Inteligencja urządzeń i odciski palców	Identyfikuje nieuczciwych użytkowników, analizując charakterystykę urządzenia, geolokalizację i wzorce połączeń.	Śledzenie IP, powiązanie urządzeń, wykrywanie anomalii	ThreatMetrix, iovation, FingerprintJS
Syntetyczne wykrywanie tożsamości	Wykorzystuje sztuczną inteligencję do wykrywania sfabrykowanych tożsamości, które łączą prawdziwe i fałszywe dane na potrzeby oszustw.	Grupowanie tożsamości, rozpoznawanie wzorców oparte na sztucznej inteligencji, wykrywanie fałszerstw dokumentów	Socure, Sift, Experian CrossCore
Wykrywanie oszustw oparte na grafach	Mapuje relacje między kontami, urządzeniami i transakcjami w celu wykrycia pierścieni oszustw i mułów pieniężnych.	Analiza sieci społecznościowych, analiza powiązań między podmiotami, wykrywanie pierścieni oszustw	Quantexa, Linkurious, GraphAware
Monitorowanie ciemnej sieci	Skanuje podziemne fora, rynki i nieszczelne bazy danych w poszukiwaniu naruszonych danych uwierzytelniających i oszustw.	Analiza zagrożeń oparta na sztucznej inteligencji, alerty o wycieku danych uwierzytelniających, monitorowanie w czasie rzeczywistym	Recorded Future, SpyCloud, CybelAngel

"Największym nieporozumieniem jest traktowanie oszustw jako kwestii po incydencie - wykryć, zareagować, powtórzyć. Jednak zanim alarm zostanie uruchomiony, szkody często są już wyrządzone. Prawdziwa ochrona oznacza budowanie systemów, które sprawiają, że oszustwo jest prawie niemożliwe od samego początku. W Innowise pomagamy odkryć ukryte słabe punkty i dopracować strategię, zanim oszustwo będzie miało szansę się przedostać."

Dzianis Kryvitski

Kierownik ds. dystrybucji dla Fintech

Elementy składowe zapobiegania oszustwom FinTech

Wyłapywanie oszustw jest dobre. Powstrzymać je, zanim się zaczną? Jeszcze lepiej. Prawdziwe zapobieganie oszustwom w branży bankowej zaczyna się na długo przed oznaczeniem transakcji - zaczyna się od dostępu, intencji i ryzyka. A połączenie tych punktów wymaga solidnej strategii. Oto, jak myślące przyszłościowo zespoły pozostają na czele.

Zgodność z przepisami i ramy zwalczania nadużyć finansowych

Zgodność z przepisami jest kluczowym filarem zapobiegania oszustwom. KYC upewnia się, że użytkownicy są tymi, za których się podają, AML pilnuje podejrzanych transakcji, PSD2 i SCA dodanie dodatkowych warstw zabezpieczeń dla płatności online, oraz PCI DSS blokuje dane dotyczące płatności. Przestrzegając tych przepisów, firmy zmniejszają podatność na zagrożenia, wzmacniają bezpieczeństwo i proaktywnie zapobiegają oszustwom.

Kontrola dostępu użytkowników oparta na ryzyku

Zapobieganie oszustwom zaczyna się od Kto otrzymuje dostęp. Zamiast traktować wszystkich użytkowników tak samo, kontrole dostępu oparte na ryzyku oceniają czynniki takie jak lokalizacja, historia urządzenia i zachowanie podczas logowania przed przyznaniem dostępu. Podejrzane logowania podlegają dodatkowej weryfikacji. Zaufani użytkownicy cieszą się bezproblemowym dostępem. To inteligentne wykrywanie oszustw bankowych w akcji.

Wstępne zatwierdzanie transakcji oparte na sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja nie tylko wykrywa oszustwa - zapobiega im poprzez blokowanie transakcje wysokiego ryzyka przed ich przetworzeniem. Modele sztucznej inteligencji oceniają legalność transakcji w czasie rzeczywistym, analizując takie czynniki, jak wzorce wydatków, geolokalizacja i reputacja sprzedawcy. Jeśli transakcja wydaje się podejrzana, może zostać odrzucona, zanim środki opuszczą konto.

Uwierzytelnianie biometryczne i behawioralne

Hasła można łatwo ukraść, ale Uwierzytelnianie biometryczne i behawioralne zwiększa bezpieczeństwo zapobiegania oszustwom. Dlatego też oprogramowanie zapobiegające oszustwom coraz częściej wykorzystuje skanowanie odcisków palców, rozpoznawanie twarzy i sygnały behawioralne, takie jak rytm naciskania klawiszy i nacisk na ekran.

Tokenizacja i szyfrowanie płatności

Jednym z najlepszych sposobów zapobiegania oszustwom jest nigdy nie ujawniaj wrażliwych danych płatniczych w pierwszej kolejności. Tokenizacja zastępuje dane karty bezpiecznym, jednorazowym tokenem, co czyni je bezużytecznymi dla hakerów. Szyfrowanie zapewnia, że nawet jeśli dane zostaną przechwycone, nie będzie można ich użyć.

Udostępnianie danych konsorcjum i alerty o oszustwach w czasie rzeczywistym

Oszuści często ponownie wykorzystują skradzione dane uwierzytelniające w różnych firmach. Udostępnianie danych przez konsorcjum umożliwia bankom, dostawcom usług płatniczych i sprzedawcom dzielenie się informacjami o oszustwach, blokując nieuczciwe działania, zanim się rozprzestrzenią. Firmy mogą również subskrybować sieci ostrzegania o oszustwach w czasie rzeczywistym, aby blokować transakcje przy użyciu naruszonych danych uwierzytelniających.

Limity transakcji prewencyjnych i zasady dotyczące prędkości

Oszuści często zaczynają od małych transakcji testowych, zanim dokonają większego ataku. Limity prewencyjne i zasady szybkości ograniczają niektóre transakcje wysokiego ryzyka, zanim oszuści będą mogli przejąć pełną kontrolę.. Obejmuje to ograniczenia dotyczące szybkich wypłat, wielokrotnych prób logowania lub przelewów transgranicznych.

Bezpieczne interfejsy API i wielowarstwowe zabezpieczenia płatności

Bezpieczeństwo interfejsów API staje się coraz ważniejsze, ponieważ oszuści coraz częściej atakują integracje płatności i interfejsy API usług finansowych. Bezpieczne interfejsy API wykorzystują warstwy uwierzytelniania, szyfrowania i wykrywania oszustw, aby zapobiec nieautoryzowanemu dostępowi przed naruszeniem danych.

Zabezpiecz swoją obronę za pomocą najlepszych strategii zarządzania oszustwami.

Prawdziwe wyzwania w zarządzaniu oszustwami

Zarządzanie oszustwami to ruchomy cel. Za każdym razem, gdy mechanizmy obronne stają się inteligentniejsze, oszuści stają się bardziej przebiegli. Dodając do tego zmieniające się przepisy, kompromisy w zakresie UX i ograniczenia zasobów, łatwo zrozumieć, dlaczego nawet najlepsze instytucje borykają się z trudnościami. Oto, z czym tak naprawdę zmaga się dzisiejsze wykrywanie oszustw i zarządzanie nimi w bankach.

Poruszanie się po wymogach zgodności

Stale zmieniające się przepisy, takie jak KYC, AML i PSD2, utrudniają zachowanie zgodności z przepisami i zapobieganie oszustwom. Firmy muszą wdrażać elastyczne, zautomatyzowane rozwiązania w zakresie zgodności, aby szybko się dostosowywać i spełniać wymogi regulacyjne.

Równoważenie bezpieczeństwa z doświadczeniem użytkownika

Ścisłe bezpieczeństwo ma kluczowe znaczenie, ale zbyt wiele kroków uwierzytelniania może frustrować prawdziwych klientów i odstraszyć ich. Kluczem jest stosowanie inteligentnego, opartego na ryzyku uwierzytelniania, które dodaje dodatkowe warstwy tylko wtedy, gdy coś wydaje się nie tak.

Ograniczone zasoby i ograniczenia budżetowe

Inwestowanie w zaawansowane zapobieganie oszustwom może być trudne przy ograniczonych budżetach i małych zespołach. Nadanie priorytetu automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji i skalowalnym rozwiązaniom pomaga zmaksymalizować ochronę bez nadmiernych wydatków.

Zarządzanie transakcjami globalnymi

Płatności transgraniczne wiążą się z wyższym ryzykiem oszustw ze względu na różne przepisy, wyzwania walutowe i ewoluujące taktyki oszustw. Korzystanie z monitorowania opartego na sztucznej inteligencji i kontroli oszustw specyficznych dla regionu pomaga wykrywać zagrożenia bez spowalniania transakcji.

Ograniczenia prywatności i udostępniania danych

RODO i CCPA ograniczają sposób udostępniania danych o oszustwach, nawet w zaufanych systemach. Dlatego też wiele instytucji polega obecnie na bezpiecznym zarządzaniu danymi w celu ochrony wrażliwych danych przy jednoczesnym umożliwieniu bezpiecznego i zgodnego z przepisami wykrywania oszustw.

Oszustwa wewnętrzne i zagrożenia wewnętrzne

Oszustwa nie zawsze pochodzą z zewnątrz; osoby z wewnątrz firmy mogą nadużywać dostępu dla osobistych korzyści lub współpracować z zewnętrznymi przestępcami. Regularne szkolenia pracowników, monitorowanie aktywności w czasie rzeczywistym i ścisła kontrola dostępu oparta na rolach pomagają zmniejszyć ryzyko oszustwa.

Wyrafinowane taktyki oszustwa

Oszuści są zawsze o krok do przodu, wykorzystując sztuczną inteligencję, deepfake i syntetyczne tożsamości do omijania zabezpieczeń. Zachowanie proaktywności dzięki wykrywaniu zagrożeń opartych na sztucznej inteligencji i ciągłym aktualizacjom modeli oszustw pomaga utrzymać silną ochronę.

Nowe technologie płatności

Płatności w czasie rzeczywistym, kryptowaluty i portfele cyfrowe tworzą luki w zabezpieczeniach, zanim przepisy nadrobią zaległości. Wdrożenie narzędzi do zapobiegania oszustwom z monitorowaniem w czasie rzeczywistym i adaptacyjną kontrolą ryzyka pomaga wyprzedzać nowe zagrożenia.

Wprowadzanie automatyzacji oszustw w życie dzięki Innowise

Znamy narzędzia, z których warto korzystać i wiemy, jak sprawić, by działały na Twoją korzyść. Dzięki dogłębnej wiedzy na temat platform takich jak Samsub i SDK.finance, pomagamy przekształcić świetne platformy w płynne, skalowalne rozwiązania do zarządzania oszustwami zarówno dla banków, jak i FinTechów.

Samsub: weryfikacja tożsamości i zgodność z przepisami

Oszuści są szybcy, ale przepisy są jeszcze szybsze. Pomiędzy KYC, KYB i AML, zgodność może wydawać się pracą na pełny etat. Samsub wykonuje swoją pracę dzięki scoringowi ryzyka opartemu na sztucznej inteligencji, który sprawia, że kontrole tożsamości są szybsze i inteligentniejsze. Ale tam, gdzie sprawy zwykle się rozpadają, jest integracja - ten niechlujny środek, w którym narzędzie nie pasuje do twojego systemu, przepływów pracy lub zespołu. I tu właśnie wkraczamy my. W Innowise nie tylko "wdrażamy" Samsub; wchodzimy w chwasty razem z Tobą. Dostosowujemy je, łączymy i upewniamy się, że działają w świecie rzeczywistym, a nie tylko na papierze.

SDK.finance: podstawowa bankowość i bezpieczeństwo płatności

SDK.finance zapewnia infrastrukturę do tworzenia poważnych produktów finansowych. Jest wyposażony w funkcje takie jak wykrywanie oszustw, moduły KYC/AML i analizy w czasie rzeczywistym, wszystkie zaprojektowane do obsługi bezpiecznych transakcji o dużym wolumenie. Ale nawet najlepsza platforma nie podłączy się sama. Innowise pomaga zespołom przejść od produktu bazowego do w pełni funkcjonalnego ekosystemu, łącząc SDK.finance z narzędziami innych firm, kształtując niestandardowe przepływy pracy, osadzając środki bezpieczeństwa i dostosowując wszystko, aby spełnić zarówno wymagania regulacyjne, jak i biznesowe.

Co dalej w wykrywaniu i zapobieganiu oszustwom

Rok 2025 jasno pokazuje jedną rzecz: przyszłość zapobiegania oszustwom to współpraca, adaptacja i czas rzeczywisty. Nie chodzi już o reagowanie po fakcie - chodzi o przewidywanie ruchu, zanim do niego dojdzie. Dla fintechów i banków oznacza to dostosowanie technologii, zespołów i partnerów do strategii, które zawsze się uczą, zawsze ewoluują i zawsze są o krok do przodu.

Zdecentralizowana weryfikacja tożsamości (DID)

DID zyskuje prawdziwą popularność, szczególnie w przestrzeniach o wysokim poziomie zaufania, takich jak bankowość transgraniczna i DeFi. Zasilany przez blockchain i frameworki takie jak W3C verifiable credentials i eIDAS 2.0, daje użytkownikom kontrolę nad ich tożsamością i utrudnia oszustwa, takie jak phishing i podszywanie się. Wraz ze wzrostem popularności, firmy będą wykorzystywać DID do upraszczania onboardingu, zmniejszania tarć KYC i budowania zaufania bez narażania prywatności.

Kontrola w czasie rzeczywistym w celu ograniczania oszustw

Proaktywne funkcje bezpieczeństwa zyskują na popularności, przenosząc zapobieganie oszustwom z pasywnych alertów na działania w czasie rzeczywistym. Narzędzia takie jak ANZ's "digital padlock" pozwalają użytkownikom na natychmiastowe blokowanie kont, powstrzymując oszustwa przed ich eskalacją. Wraz ze wzrostem popularności tego rozwiązania, coraz więcej firm będzie wbudowywać w aplikacje i platformy mechanizmy kontrolne uruchamiane przez użytkowników, aby uczynić klientów częścią systemu obronnego.

Modele transformatorów oparte na Cloud

Wraz ze wzrostem wolumenu transakcji, zespoły zajmujące się oszustwami zwracają się ku modelom sztucznej inteligencji opartym na transformatorach, działającym w chmurze. Modele te wykrywanie subtelnych wzorców oszustw w wielu kanałach w czasie rzeczywistym bez obciążania systemów lub frustrowania użytkowników. W miarę wzrostu wydajności coraz więcej firm będzie je stosować w celu skalowania wykrywania oszustw bez poświęcania szybkości lub dokładności.

Wspólne sieci wywiadowcze ds. nadużyć finansowych

Współpraca nabiera tempa, a banki, firmy FinTech, a nawet operatorzy telekomunikacyjni zaczynają się dzielić. sygnały o oszustwach w czasie rzeczywistym dzięki bezpiecznym, chroniącym prywatność technologiom, takim jak uczenie federacyjne. Sieci te wciąż się rozwijają, ale zmieniają sposób wykrywania oszustw, przekształcając pojedyncze spostrzeżenia w zbiorową obronę. Wraz ze wzrostem popularności, firmy będą wykorzystywać je do szybszego eliminowania luk, szybszego zatrzymywania skoordynowanych ataków i uczynienia reakcji na oszustwa wysiłkiem zespołowym.

Podsumowując

Bądźmy szczerzy - oszustwa nigdzie się nie wybierają. Ewoluują, stają się coraz śmielsze i uczą się równie szybko jak my. Pytanie brzmi: czy Twoje systemy dostosowują się, czy tylko reagują? Od Systemy wykrywania oszustw oparte na sztucznej inteligencji zdecentralizowanej tożsamości i współdzielonej inteligencji, narzędzia są dostępne. Są one jednak tak dobre, jak strategia, która za nimi stoi. Jeśli poważnie myślisz o pozostaniu na czele, nadszedł czas, aby przestać myśleć w silosach i zacząć budować zapobieganie oszustwom jako żywą, ewoluującą część swojej działalności.

Siarhei Sukhadolski Ekspert FinTech

Data: 11 kwietnia 2025 r.

Siarhei Sukhadolski Ekspert FinTech

Data: 11 kwietnia 2025 r.

Spis treści

Skontaktuj się z nami

Umów się na rozmowę lub wypełnij poniższy formularz, a my skontaktujemy się z Tobą po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

Nazwa

Firma

E-mail

Telefon

Wiadomość

Wyślij nam wiadomość głosową

Załącz dokumenty

Prześlij plik

Można załączyć 1 plik o rozmiarze do 2 MB. Prawidłowe formaty plików: pdf, jpg, jpeg, png.

Klikając przycisk Wyślij, użytkownik wyraża zgodę na przetwarzanie przez Innowise jego danych osobowych zgodnie z naszą polityką prywatności. Politykę Prywatności w celu dostarczenia użytkownikowi odpowiednich informacji. Podając swój numer telefonu, użytkownik wyraża zgodę na kontaktowanie się z nim za pośrednictwem połączeń głosowych, wiadomości SMS i aplikacji do przesyłania wiadomości. Mogą obowiązywać opłaty za połączenia, wiadomości i transmisję danych.