מאת שין רן, מנהל בכיר למדעי הנתונים,Feedzai
AI Generative (GenAI) משנה את המשחק עבור עסקים והופך לכלי חדש לרמאים. הסדרת AI והרחבת תפקידם של שחקנים טכנולוגיים במגזר השירותים הפיננסיים חיוניים כדי לבלום את התפתחות ההונאה.
על פי דוח מצב ההונאות לשנת 2024 מאתתַחֲרוּת&Feedzai, הונאה בנקאית והונאות הובילו להפסדים של טריליון דולר ברחבי העולם. ההפסדים המשמעותיים הללו מדגישים שחשוב מתמיד לבנקים להישאר צעד אחד לפני הפושעים. הבנקים צריכים לעבור מתגובה להונאה למניעתה.
AI גנרטיבי סולל את הדרך להונאה אוטומטית ולפשיעה פיננסית
עם טקטיקות קיימות כמו הנדסה חברתית, גישה למידע רגיש ששוחרר ברשת האפלה עקב פרצות מידע, מדיה חברתית ונתוני בנק גנובים, רמאים יכולים לשפר באופן מסיבי את ההונאות שלהם.
לא רק שרמאים יכולים ליצור זהויות חדשות מהר יותר, אלא ש- GenAI גם מעניק לזהויות אלו אמינות רבה יותר. היכולת ליצור תמונות מזויפות, סרטונים או אפילו הקלטות קול מזויפות מאפשרת לרמאים לבנות דמות עם זהות מפוברקת משלה מאפס.
עם היכולת לעבור בדיקות אימות, בינה מלאכותית גנרטיבית הופכת לכלי רב עוצמה לפשע פיננסי.
בהקשר זה, הבנקים יתפתו להטיל ספק באותנטיות של כל אינטראקציה ככל שהכלים הללו הופכים נפוצים ומתקדמים יותר.
הונאה כשירות הולכת ותופסת מקום
הודות ל-AI הגנרטיבי, מוקדים טלפוניים יכולים כעת לאסוף מידע על המטרות שלהם, ללמוד פעולות ארגוניות ולהתאים התקפות לבנקים ספציפיים. זה נוגע במיוחד להונאת חשבון חדש ובקשות לפתיחת חשבון.
פושעים יכולים להשתמש בכלי GenAI כדי ללמוד את הפריסות והשלבים השונים של מסכי הבנק. עם הידע הזה על אופן פעולתם של ארגונים שונים, פושעים יכולים לכתוב סקריפטים למילוי מהיר של טפסים וליצור זהויות אמינות לכאורה כדי לבצע הונאה בפתיחת חשבון. הבנקים כבר לא יצטרכו רק לשאול, "האם זה האדם הנכון?" אבל גם, "האם הלקוח שלי הוא אנושי או בינה מלאכותית?"
אימוץ הכוח של AI חיוני
עסקים זקוקים לכלים מתקדמים למניעת הונאה כדי להגן על עצמם מפני איומים מונעי בינה מלאכותית. מערכות זיהוי הונאה המופעלות על ידי AI מאפשרות לארגונים לנתח כמויות עצומות של נתוני עסקאות בזמן אמת, לחשוף דפוסים נסתרים ואותות אזהרה ששיטות מסורתיות עלולות להחמיץ. התראות המופקות על ידי AI צריכות לכלול הסברים ברורים כדי שאנליסטים אנושיים יוכלו להבין את ההיגיון מאחורי בעיות פוטנציאליות ולקבל החלטות מושכלות.
אלגוריתמי AI יכולים להיות מוטים ודורשים ניטור ושיפור מתמידים. זו הסיבה שהמומחיות האנושית נותרה מרכיב חיוני בקבלת החלטות מבוססות בינה מלאכותית.
בנקים יכולים להשתמש בבינה מלאכותית כדי לנקוט באמצעים יזומים על ידי חיזוי סיכונים עתידיים באמצעות הערכת סיכונים. עם זאת, בנקים המשתמשים בבינה מלאכותית לצורך הערכת אשראי או זיהוי הונאה, בין היתר, חייבים להבטיח שהמערכות שלהם יעילות, אתיות, שקופות ואחראיות.
צפו לשיתוף פעולה נוסף של FinServe
שיתוף הפעולה הופך למפתח, כאשר הבנקים מאחדים יותר ויותר כוחות עם מוסדות פיננסיים אחרים, כולל פינטק ו-rechts. המטרה היא לשתף נתונים וידע כדי לחזק את ההגנות מפני מערכות הונאה חוצות גבולות. עם זאת, בנקים מהססים לשתף מידע אם הם חוששים לחשוף את עצמם לבעיות משפטיות.
כדי לשפר את שיתוף הנתונים ושיתוף הפעולה, הרגולטורים חייבים להבהיר או להקל על עמדתם כלפי בנקים. המטרה היא שיתוף פעולה, אך דרושה בהירות רבה יותר ברמות הגבוהות ביותר כדי להבטיח שהנתונים יחולקו בצורה נכונה.
מוסדות פיננסיים יכולים גם לייעל את הקצאת המשאבים באמצעות תובנות מונעות נתונים, ולמקד את תשומת לבם למקרים בסיכון גבוה. זה מפחית את הצורך בחקירות ידניות ממצות בכל עסקה, מה שמאפשר לצוותים לתעדף את המאמצים שלהם ביעילות. כתוצאה מכך, ארגונים יכולים לשפר את היעילות ולהפחית עלויות על ידי מניעת מקרי ההונאה המשמעותיים ביותר.
AI ולמידת מכונה: מגן מפני הונאה
בנקים זקוקים ל-AI ולמידת מכונה כדי לזהות ולמנוע הונאה בזמן אמת. ניתוח הונאות לא רק עוזר להפחית הפסדים פוטנציאליים אלא גם לבנות את אמון הלקוחות בבנקים שלהם.
ניתוח הונאה משלב בינה מלאכותית (AI), למידת מכונה וניתוח חיזוי לניתוח נתונים מתקדם, המאפשר לבנקים לעבד כמויות גדולות של נתונים ולהפיק במהירות תובנות כדי להגיב בזמן אמת לחשודים בהונאה.
בהתבסס על הניסיון שלנו עם בנקים בארה"ב, בנקים אלה מסוגלים כעת לזהות מחצית מהעסקאות שעלולות להיות הונאה. עם זאת, השימוש בבינה מלאכותית ולמידת מכונה אפשרה להם לזהות 60% מההונאות, ולמנוע מיליונים בהפסדי הונאה פוטנציאליים.
בנוסף, יכולות GenAI הפחיתו תוצאות חיוביות כוזבות ב-40 אחוז, מה שמאפשר לבנקים לספק חווית לקוח שקופה יותר וללא חיכוכים.
מַסְקָנָה
בעידן הביג דאטה, בנקים כבר לא יכולים להסתמך רק על מערכות מסורתיות מבוססות כללים כדי לזהות עסקאות הונאה. רמאים לומדים במהירות את כללי הבנק ומוצאים דרכים לבצע הונאה מבלי להתגלות. כל טקטיקה חדשה של הונאה מביאה למידה חדשה, דוחפת בנקים למשחק אינסופי של חתול ועכבר.
עבור בנקים ומוסדות פיננסיים, הנוף הרגולטורי המתפתח סביב AI מציג אתגרים והזדמנויות כאחד. מצד אחד, מוסדות חייבים להיות זריזים בעדכון התהליכים מונעי הבינה המלאכותית שלהם כדי לעמוד בהנחיות חדשות תוך התחשבות בהתחייבויות אפשריות. מצד שני, הקפדה על עקרונות אלו יכולה לחזק את אמון הלקוחות ומחזיקי העניין, שהוא בעל ערך רב בעולם הפיננסי.
על המחבר
שין רן הוא מנהל בכיר של מדעי הנתונים ב.היא עובדת בתעשייה הפיננסית כבר למעלה מ-10 שנים והתמחתה במתן אסטרטגיה מבוססת בינה מלאכותית והבאת שיטות עבודה מומלצות למדעי הנתונים ללקוחות.
נושאי מאמר
||||||
