10 min läsning

Att upptäcka och förebygga bedrägerier inom bank och FinTech

Banking

FinTech

Föreställ dig det här: Du sitter i ett videosamtal med din CFO och några kollegor. Allt verkar normalt tills du inser att ingen av dem faktiskt var där. Och vid det laget har du redan delat med dig av känslig information eller överfört pengar till en tredje part. Det var precis vad som hände i januari 2024, när en anställd på ett Hongkong-baserat företag lurad att överföra $25 miljoner till bedragare. Bedragarna använde deepfake-teknik för att efterlikna finansdirektören och andra som deltog i samtalet, både ansikten och röster.

Verkligheten är att detta kan hända vem som helst nu. Bedrägerier inom bank och FinTech har utvecklats långt bortom stulna kort och phishing-mejl. Vi talar om AI-genererade röster, syntetiska identiteter och deepfake-chefer som genomför bedrägerier på flera miljoner dollar.

Om det inte får dig att ompröva din bedrägeristrategi, borde det göra det. I den här guiden kommer jag att gå igenom de vanligaste typerna av bedrägerier, hur upptäckt fungerar idag och de bästa sätten att ligga steget före.

$40B

i bedrägeriförluster beräknas i USA fram till 2027, drivet av GenAI

Källa: Deloitte

1 av 4

banker och FinTechs förlorade över $1M på grund av bedrägerier bara under 2023

Källa: Legering

Vanliga bedrägerityper inom bank och FinTech idag

Du kan inte bekämpa det du inte förstår fullt ut. Och även om bedrägerier ständigt utvecklas får vi inte glömma att några av de äldsta knepen i boken fortfarande är i bruk. Vi har mognat, men de har också anpassat sig. Så innan vi dyker ner i förebyggande åtgärder, låt oss titta på de vanligaste bedrägeriteknikerna som hotar banker och FinTechs idag och varför stark, adaptiv bedrägeridetektering inom finansiella tjänster är viktigare än någonsin.

Stöld av inloggningsuppgifter och kontoövertagande (ATO)

Legitimationsstöld och ATO inträffar när bedragare använder stulna legitimationsuppgifter för att logga in på användarkonton. De använder knep som AI-driven nätfiske, "credential stuffing" och skadlig kod för att ta sig förbi säkerheten. Mer avancerad taktik som sessionskapning, MitM-attacker (man-in-the-middle) och SIM-byte gör att de kan snappa upp autentiseringskoder och tömma konton innan någon märker det.

Bedrägeri med syntetisk identitet

Bedragare blandar riktiga och falska personuppgifter - ofta med hjälp av AI - för att skapa identiteter som egentligen inte tillhör någon. Dessa syntetiska profiler slinker igenom säkerhetskontroller och gör det möjligt för brottslingar att öppna bankkonton, ta lån och tvätta pengar. Utan ett verkligt offer som kan rapportera bedrägeriet upptäcks ofta inte den bedrägliga aktiviteten förrän det är för sent. För att upptäcka detta krävs sofistikerad AI och ett starkt system för bedrägerihantering inom banksektorn.

Betalningsbedrägerier i realtid

Med system för omedelbar betalning utnyttjar bedragare transaktionernas snabbhet och oåterkallelighet för att flytta stulna medel innan de upptäcks. Vanliga taktiker är APP-bedrägerier (Authorized Push Payment) och nätverk av mulåsnor som snabbt sprider olagliga pengar. När pengarna väl är borta finns det ingen återbetalning, och bankerna behöver avancerad övervakning av bankbedrägerier för att upptäcka hot innan de eskalerar.

Kreditkorts- och CNP-bedrägerier (card-not-present)

Bedragare snor kortuppgifter genom skimning, dataläckage och nätfiske och använder dem för skumma onlineköp där inget fysiskt kort behövs. De använder sig av bedrägerier som chargeback-bedrägerier, "credential stuffing" och bot-drivna attacker, och drar på sig avgifter innan någon märker något. När stulen kortinformation översvämmar den mörka webben måste banker och handlare hantera följderna.

API- och open banking-exploateringar

I takt med att banker och fintech-företag förlitar sig mer på öppna bank-API:er letar bedragare efter säkerhetsluckor för att stjäla data och kapa transaktioner. Svag autentisering, felkonfigurerade API:er och exponerade slutpunkter gör det möjligt för angripare att manipulera konton, initiera obehöriga betalningar eller skrapa känsliga finansiella data. Med fler tredjepartsintegrationer än någonsin kan en enda svag länk öppna dörren för storskaliga bedrägerier.

Skadlig kod och banktrojaner

Bedragare använder skadlig kod och banktrojaner för att smyga sig in på konton, stjäla inloggningsuppgifter och mixtra med transaktioner. De sprids via phishing-e-post, falska appar och skumma webbläsartillägg, vilket ger angriparna full tillgång till banksessioner. Vissa trojaner är så avancerade att de till och med kan kringgå multifaktorautentisering (MFA), vilket gör dem till en mardröm för både banker och användare.

AI-drivet bedrägeri & bedrägeri som tjänst (FaaS)

AI hjälper brottslingar att automatisera bedrägerier, kringgå säkerhetskontroller och generera deepfake-röster och videor för att lura banker och kunder. Samtidigt har FaaS gjort cyberbrottslighet till en affärsverksamhet, med färdiga phishing-kit, verktyg för att fylla på autentiseringsuppgifter och AI-drivna robotar som finns att hyra på den mörka webben. Detta gör att även lågutbildade bedragare kan genomföra avancerade attacker, vilket gör det svårare att upptäcka och stoppa finansiella bedrägerier.

Crypto & DeFi bedrägeri

När banker och FinTechs dyker in i krypto utvecklas bedrägerier med dem. Vi pratar inte bara om enstaka bedrägerier - angripare utnyttjar brister i smarta kontrakt, snabblån och trick över hela kedjan för att flytta stulna tillgångar innan någon märker det. När transaktioner sker snabbt och anonymt är trycket på institutionerna att upptäcka och reagera i realtid högre än någonsin.

Låt inte bedrägerierna vinna - ta kontroll nu!

Hur modern bedrägeridetektering fungerar

Bedrägerier är inte alltid högljudda, uppenbara eller lätta att upptäcka - de kan vara subtila, anpassningsbara och ofta slinka igenom där ingen tittar. Det är därför modern bedrägeribekämpning inom banksektorn inte bara handlar om att upptäcka röda flaggor. Det handlar om att veta hur bedragare tänker, var systemen blir svaga och när man ska agera. Så hur kan de bästa systemen hålla sig kvar i matchen? Låt oss ta en närmare titt.

Beteendeanalys

AI-drivna system spårar skrivhastighet, musrörelser, transaktionsvanor och platsmönster för att fastställa normalt beteende. Om ett konto plötsligt beter sig annorlunda - till exempel gör en överföring av ett högt värde från en ovanlig plats - flaggar systemet för det och utlöser säkerhetsåtgärder. Detta hjälper till att upptäcka kontoövertaganden, botaktivitet och bedrägerier med syntetiska identiteter.

Modeller för maskininlärning

Övervakad ML lär sig av tidigare bedrägerifall för att klassificera transaktioner, medan oövervakad ML upptäcker avvikelser utan fördefinierade regler. Dessa modeller upptäcker plötsliga utgiftstoppar, högriskhandlare och inkonsekvenser i inloggningen. Förstärkningsinlärning hjälper till att förfina upptäckten genom att anpassa sig till nya bedrägeritaktiker.

Övervakning av transaktioner i realtid

I stället för att upptäcka bedrägerier i efterhand analyserar moderna system transaktionerna när de inträffar. De kontrollerar transaktionsfrekvens, belopp och mottagarhistorik på millisekunder. Ovanlig aktivitet, som snabba uttag eller inkonsekventa utgiftsmönster, kan utlösa säkerhetsåtgärder innan transaktionen har slutförts.

Riskbedömning och mönsteranalys

Motorer för bedrägeridetektering bedömer flera riskfaktorer samtidigt, inklusive plats, enhetshistorik, tidigare transaktioner och inloggningsbeteende. I stället för att förlita sig på en enda varning använder modern bedrägerihantering inom banksektorn multifaktorscoring för att bedöma risken. Baserat på denna riskpoäng kan företag tillämpa extra autentiseringssteg eller helt blockera misstänkt aktivitet.

Nätverksbaserad upptäckt av bedrägerier

Många bedrägerier innebär samordnade insatser via bulvanskonton eller stulna identiteter. Genom att analysera kopplingar mellan konton, enheter och transaktionshistorik kan system för upptäckt av bedrägerier avslöja dolda relationer som tyder på organiserade bedrägerier. Om flera konton delar samma enhet eller slussar pengar till samma mottagare kan de flaggas som en del av ett större bedrägerinätverk.

Verktyg och teknik för att upptäcka bedrägerier

Bedrägeridetektering handlar inte om en magisk lösning - det handlar om att lägga på rätt teknik för att upptäcka bedrägerier innan de sprider sig. Nu när vi har tittat på hur olika detekteringsmetoder fungerar, låt oss utforska tekniken som driver dem i verkliga bankmiljöer.

Teknik	Så här fungerar det	Viktiga egenskaper	Populära lösningar
System för hantering av bedrägerier (FMS)	Centraliserade plattformar som samlar in bedrägeridata, analyserar transaktioner och utlöser varningar i realtid	Transaktionsövervakning, ärendehantering och riskbedömning i realtid	NICE Actimize, FICO Falcon, SAS Fraud Management
AI OCH ML	Upptäcker bedräglig verksamhet genom att analysera mönster, avvikelser och beteendeförändringar	Prediktiv analys, upptäckt av anomalier, adaptiva inlärningsmodeller	Feedzai, Darktrace, IBM Trusteer, DataVisor.
Blockchain	Förhindrar bedrägerier genom att tillhandahålla oföränderliga transaktionsregister och decentraliserad identitetsverifiering	Kryptografisk säkerhet, smarta kontrakt, manipuleringssäkrade liggare	Trust Stamp, Evernym, IBM Blockchain bedrägeribekämpning
Biometrisk och riskbaserad autentisering (RBA)	Använder fysisk och beteendemässig biometri för att verifiera identiteter och bedöma risker dynamiskt	Fingeravtrycksläsning, ansiktsigenkänning, beteendebiometri, dynamisk riskbedömning	BioCatch, Nuance Gatekeeper, Jumio, Onfido
Intelligens och fingeravtryck för enheter	Identifierar bedrägliga användare genom att analysera enhetens egenskaper, geolokalisering och anslutningsmönster	IP-spårning, enhetsbindning, anomalidetektering	ThreatMetrix, iovation, FingerprintJS
Detektering av syntetisk identitet	Använder AI för att upptäcka fabricerade identiteter som kombinerar verkliga och falska data för bedrägerier	Identitetsklustring, AI-driven mönsterigenkänning, upptäckt av dokumentförfalskning	Socure, Sift, Experian CrossCore
Grafbaserad upptäckt av bedrägerier	Kartlägger relationer mellan konton, enheter och transaktioner för att avslöja bedrägeriringar och pengamulor	Analys av sociala nätverk, analys av entitetslänkar, upptäckt av bedrägeriringar	Quantexa, Linkurious, GraphAware
Övervakning av dark web	Skannar underjordiska forum, marknadsplatser och läckta databaser efter komprometterade referenser och bedrägeriaktiviteter	AI-driven hotinformation, varningar om läckage av inloggningsuppgifter, övervakning i realtid	Recorded Future, SpyCloud, CybelAngel

"Den största missuppfattningen är att bedrägerier behandlas som en fråga som uppstår efter en incident - upptäcka, reagera, upprepa. Men när en varning väl utlöses är skadan ofta redan skedd. Verkligt skydd innebär att man bygger system som gör bedrägerier nästan omöjliga från början. På Innowise hjälper vi till att upptäcka dolda sårbarheter och finjustera din strategi innan bedrägerier någonsin har en chans att slinka igenom."

Dzianis Kryvitski

Leveranschef inom Fintech

Byggstenarna i FinTechs bedrägeribekämpning

Att upptäcka bedrägerier är bra. Att stoppa det innan det börjar? Det är ännu bättre. Verkligt bedrägeribekämpning inom banksektorn börjar långt innan en transaktion flaggas - det börjar med åtkomst, avsikt och risk. Och det krävs en solid strategi för att koppla ihop dessa punkter. Så här håller sig framåtblickande team steget före.

Regelefterlevnad och ramverk för bedrägeribekämpning

Regelefterlevnad är en viktig pelare i arbetet med att förebygga bedrägerier. KYC ser till att användarna är de som de utger sig för att vara, AML håller ett öga på skumma transaktioner, PSD2 och SCA lägga till extra säkerhetslager för onlinebetalningar, och PCI DSS låser ner betalningsdata. Genom att följa dessa regler kan företag minska sårbarheten, stärka säkerheten och proaktivt förhindra bedrägerier.

Riskbaserad kontroll av användaråtkomst

Förhindrande av bedrägerier börjar med vem som får tillgång. Istället för att behandla alla användare på samma sätt utvärderar riskbaserade åtkomstkontroller faktorer som plats, enhetshistorik och inloggningsbeteende innan åtkomst beviljas. Misstänkta inloggningar får extra verifiering. Betrodda användare får sömlös åtkomst. Det är smart upptäckt av bankbedrägerier i praktiken.

AI-driven förhandsgodkännande av transaktioner

AI upptäcker inte bara bedrägerier - det förhindrar dem genom att blockera transaktioner med hög risk innan de behandlas. AI-modeller bedömer transaktionens legitimitet i realtid och analyserar faktorer som utgiftsmönster, geolokalisering och handlarens rykte. Om en transaktion verkar misstänkt kan den avvisas innan pengarna lämnar kontot.

Biometrisk och beteendebaserad autentisering

Lösenord är lätta att stjäla, men biometrisk och beteendebaserad autentisering gör bedrägeribekämpningen säkrare. Det är därför som programvara för bedrägeribekämpning i allt högre grad innehåller fingeravtrycksskanning, ansiktsigenkänning och beteendemässiga signaler som tangenttryckningsrytm och skärmtryck.

Tokenisering och kryptering av betalningar

Ett av de bästa sätten att förhindra bedrägerier är att aldrig exponera känsliga betalningsuppgifter i första hand. Tokenisering ersätter kortuppgifter med en säker token som används en gång, vilket gör den värdelös för hackare. Kryptering säkerställer att även om data fångas upp kan de inte användas.

Delning av konsortiedata och bedrägerivarningar i realtid

Bedragare återanvänder ofta stulna inloggningsuppgifter mellan olika företag. Datadelning inom konsortiet gör det möjligt för banker, betalningsleverantörer och handlare att dela bedrägeriinformation och blockera bedräglig aktivitet innan den sprids. Företag kan också prenumerera på nätverk för bedrägerivarningar i realtid för att blockera transaktioner med komprometterade inloggningsuppgifter.

Begränsningar av förköpstransaktioner och hastighetsregler

Bedragare börjar ofta med små testtransaktioner innan de gör en större attack. Preemptive limits och velocity rules begränsar vissa högrisktransaktioner innan bedragarna kan ta full kontroll. Detta inkluderar begränsningar för snabba uttag, flera inloggningsförsök eller gränsöverskridande överföringar.

Säkra API:er och betalningssäkerhet i flera lager

API-säkerhet är en växande prioritet eftersom bedragare i allt högre grad riktar in sig på betalningsintegrationer och API:er för finansiella tjänster. Säkra API:er använder autentisering, kryptering och bedrägeridetektering för att förhindra obehörig åtkomst innan dataintrång inträffar.

Lås fast ditt försvar med de bästa strategierna för bedrägerihantering.

Verkliga utmaningar inom bedrägerihantering

Bedrägerihantering är ett rörligt mål. Varje gång försvaret blir smartare blir bedragarna lömskare. Lägg till förändrade regleringar, UX-avvägningar och resursbegränsningar, och det är lätt att se varför även de bästa institutionerna kämpar. Här är vad dagens bedrägeridetektering och bedrägerihantering i banker verkligen står inför.

Navigering av efterlevnadskrav

Ständiga förändringar av lagar som KYC, AML och PSD2 gör det svårt att följa reglerna och samtidigt förhindra bedrägerier. Företagen måste implementera flexibla, automatiserade lösningar för efterlevnad för att snabbt kunna anpassa sig och uppfylla myndigheternas krav.

Balans mellan säkerhet och användarupplevelse

Hög säkerhet är avgörande, men för många autentiseringssteg kan frustrera riktiga kunder och driva bort dem. Nyckeln är att använda smart, riskbaserad autentisering som bara lägger till extra lager när något verkar fel.

Begränsade resurser och budgetrestriktioner

Att investera i avancerad bedrägeribekämpning kan vara svårt med snäva budgetar och små team. Att prioritera AI-driven automatisering och skalbara lösningar hjälper till att maximera skyddet utan att spendera för mycket.

Hantering av globala transaktioner

Gränsöverskridande betalningar medför högre bedrägeririsker på grund av olika regelverk, valutautmaningar och nya bedrägerimetoder. Med hjälp av AI-driven övervakning och regionspecifika bedrägerikontroller kan hot upptäckas utan att transaktionerna bromsas.

Begränsningar för datasekretess och delning

GDPR och CCPA begränsar hur bedrägeridata kan delas, även mellan betrodda system. Det är därför många institutioner nu förlitar sig på säker datahantering för att skydda känsliga data samtidigt som de möjliggör säker, kompatibel bedrägeridetektering.

Interna bedrägerier och insiderhot

Bedrägerier kommer inte alltid utifrån; insiders kan missbruka åtkomst för personlig vinning eller samarbeta med externa brottslingar. Regelbunden utbildning av anställda, aktivitetsövervakning i realtid och strikta rollbaserade åtkomstkontroller hjälper minska risken för bedrägerier.

Sofistikerad bedrägeritaktik

Bedragare är alltid ett steg före och använder AI, deepfakes och syntetiska identiteter för att kringgå säkerheten. Att vara proaktiv med AI-driven hotdetektering och kontinuerliga uppdateringar av bedrägerimodeller hjälper till att hålla försvaret starkt.

Framväxande betalningsteknik

Realtidsbetalningar, krypto och digitala plånböcker skapar säkerhetsluckor innan regelverket hinner ikapp. Genom att implementera verktyg för bedrägeribekämpning med realtidsövervakning och adaptiva riskkontroller kan du ligga steget före de nya hoten.

Automatisering av bedrägerier med Innowise

Vi vet vilka verktyg som är värda att använda och hur man får dem att fungera för dig. Med djup expertis inom plattformar som Samsub och SDK.finance hjälper vi till att förvandla bra plattformar till sömlösa, skalbara lösningar för bedrägerihantering för både banker och FinTechs.

Samsub: identitetsverifiering och efterlevnad

Bedragare är snabba, men regleringar är ännu snabbare. Mellan KYC, KYB och AML kan efterlevnad kännas som ett heltidsjobb. Samsub får jobbet gjort med AI-driven riskbedömning som gör identitetskontroller snabbare och smartare. Men det är oftast vid integrationen som det brister - det där röriga mellanläget där verktyget inte riktigt passar in i ditt system, dina arbetsflöden eller ditt team. Det är där vi kommer in i bilden. På Innowise "implementerar" vi inte bara Samsub, vi sätter oss in i det tillsammans med dig. Vi skräddarsyr den, kopplar upp den och ser till att den fungerar i verkligheten, inte bara på papperet.

SDK.finance: grundläggande bank- och betalningssäkerhet

SDK.finance ger dig infrastrukturen för att bygga seriösa finansiella produkter. Den är fullmatad med funktioner som bedrägeridetektering, KYC/AML-moduler och realtidsanalys, allt utformat för att stödja säkra transaktioner med stora volymer. Men inte ens den bästa plattformen kopplar in sig själv. Innowise hjälper team att gå från basprodukt till fullt fungerande ekosystem, koppla samman SDK.finance med verktyg från tredje part, forma anpassade arbetsflöden, integrera säkerhetsåtgärder och anpassa allt för att uppfylla både lagstadgade krav och affärskrav.

Vad händer härnäst inom upptäckt och förebyggande av bedrägerier?

2025 gör en sak klar: framtidens bedrägeribekämpning är samarbetsinriktad, adaptiv och sker i realtid. Det handlar inte längre om att reagera i efterhand - det handlar om att förutse vad som händer innan det händer. För fintech-företag och banker innebär det att anpassa teknik, team och partner kring strategier som alltid lär sig, alltid utvecklas och alltid ligger ett steg före.

Decentraliserad identitetsverifiering (DID)

DID håller på att få verklig dragkraft, särskilt inom områden med hög tillit som gränsöverskridande bankverksamhet och DeFi. Med hjälp av blockchain och ramverk som W3C verifiable credentials och eIDAS 2.0 får användarna kontroll över sin identitet och det blir svårare att genomföra bedrägerier som nätfiske och efterliknande. I takt med att användningen ökar kommer företag att använda DID för att förenkla onboarding, minska KYC-friktionen och bygga förtroende utan att kompromissa med integriteten.

Realtidskontroller för att begränsa bedrägerier

Proaktiva säkerhetsfunktioner vinner mark och flyttar bedrägeribekämpning från passiva varningar till åtgärder i realtid. Verktyg som ANZ:s "digitala hänglås" låter användare låsa konton direkt, vilket stoppar bedrägerier innan de eskalerar. I takt med att användandet ökar kommer fler företag att integrera användarutlösta kontroller i appar och plattformar för att göra kunderna till en del av försvarssystemet.

Cloud-baserade transformatormodeller

I takt med att transaktionsvolymerna ökar vänder sig bedrägeriteamen till transformatorbaserade AI-modeller som körs i molnet för att hålla jämna steg. Dessa modeller upptäcka subtila bedrägerimönster i flera kanaler i realtid utan att överbelasta systemen eller frustrera användarna. När prestandan visar sig kommer fler företag att använda dem för att skala upp bedrägeridetektering utan att offra hastighet eller noggrannhet.

Delade nätverk för bedrägeriinformation

Samarbete blir allt viktigare, och banker, FinTechs och till och med telekombolag börjar dela bedrägerisignaler i realtid genom säker, integritetsskyddande teknik som federerat lärande. Dessa nätverk är fortfarande under uppbyggnad, men de omformar hur bedrägerier upptäcks och omvandlar isolerade insikter till kollektivt försvar. I takt med att användningen ökar kommer företagen att använda dem för att snabbare täppa till luckor, stoppa samordnade attacker tidigare och göra bedrägeribekämpningen till en laginsats.

Avslutande tankar

Låt oss vara ärliga - bedrägerier går ingenstans. De utvecklas, blir djärvare och lär sig lika snabbt som vi. Frågan är om dina system anpassar sig eller om de bara reagerar. Från AI-drivna system för upptäckt av bedrägerier till decentraliserad identitet och delad intelligens, verktygen finns där ute. Men de är bara lika bra som strategin bakom dem. Om du menar allvar med att ligga steget före är det dags att sluta tänka i silos och börja bygga upp bedrägeribekämpning som en levande, utvecklande del av din verksamhet.

Siarhei Sukhadolski FinTech-expert

Datum: 11 april 2025

Siarhei Sukhadolski FinTech-expert

Datum: 11 april 2025

Innehållsförteckning

Kontakta oss

Boka ett samtal eller fyll i formuläret nedan så återkommer vi till dig när vi har behandlat din förfrågan.

Namn

Företag

E-post

Telefon

Meddelande

Skicka ett röstmeddelande till oss

Bifoga dokument

Ladda upp filen

Du kan bifoga 1 fil på upp till 2 MB. Giltiga filformat: pdf, jpg, jpeg, png.

Genom att klicka på Skicka samtycker du till att Innowise behandlar dina personuppgifter enligt våra Integritetspolicy för att förse dig med relevant information. Genom att lämna ditt telefonnummer samtycker du till att vi kan kontakta dig via röstsamtal, SMS och meddelandeappar. Samtals-, meddelande- och datataxor kan gälla.