Искусственный интеллект против финансовых мошенников
Финансовый сектор по всему миру столкнулся с ростом киберпреступлений – за два года количество взломов счетов увеличилось на пятую часть. Злоумышленники постоянно меняют тактику: сегодня это криптомошенничество, завтра – имитация родственников в беде или звонок от представителей силовых структур. Печальная реальность: девять из десяти пострадавших не могут вернуть украденные деньги.
Для борьбы с мошенничеством банки усиливают защиту с помощью искусственного интеллекта, но и мошенники не отстают. Исследование McAfee показало, что каждый четвертый респондент в 2023 году столкнулся с ИИ-имитацией голоса, и подавляющее большинство таких случаев (4 из 5) закончились финансовыми потерями.
На фоне такой статистики особую важность приобретают вопросы защиты. Рассмотрим, как именно современные технологии искусственного интеллекта становятся ключевым инструментом в противодействии банковскому мошенничеству.
Какие ограничения есть у традиционных методов защиты от мошенничества
Регулятор обязал банки Казахстана защищать клиентов с помощью специального программного обеспечения. Для это используют два вида решений: транзакционный антифрод, который контролирует операции по картам, и сессионный антифрод, отслеживающий действия пользователей в банковских приложениях. Эти готовые комплексы встраиваются в существующую ИТ-инфраструктуру банков.
Главный минус таких систем – ограниченный доступ к информации. Эти решения не видят связи между действиями пользователя и могут пропустить нетипичное поведение, когда человек пользуется разными каналами или финансовыми продуктами одновременно. Любая защитная система воспринимает только собственный фрагмент информации, не видя полную картину действий пользователя.
Примеры типовых мошеннических схем
Первый популярный сценарий мошенничества — криптомошенничество. При переводе денег злоумышленникам банковские защитные системы работают разрозненно: транзакционный антифрод видит только технически правильный перевод, а сессионный антифрод фиксирует лишь факт создания перевода. Основная проблема – отсутствие сведений о целостном профиле клиента, например, его опыте инвестирования, возрасте и уровне финансовой подготовки. Это делает невозможным обнаружение необычных операций и своевременную блокировку потенциально опасных переводов.
Риск мошенничества обостряется и постоянным расширением клиентской базы за счет финансово неопытных пользователей. Распространение электронных банковских услуг при уменьшении физического присутствия банков создает благоприятные условия для мошенников, предлагающих вымышленные криптоинвестиции с обещаниями быстрого заработка.
Второй типичный сценарий – манипуляция «родственник в беде». Мошенники используют эмоциональное давление, сообщая пострадавшему о предполагаемом происшествии с членом семьи. В состоянии стресса клиент быстро обналичивает средства через банкомат. Такая транзакция не вызывает подозрений у банковских систем, поскольку формально соответствует всем нормативам и не превышает установленных лимитов.
Суть проблемы кроется в изолированном анализе операций вместо комплексного мониторинга поведенческой цепочки. Когда система наблюдает последовательность отдельных действий – клиент досрочно закрывает вклад, переводит средства на карту, снимает все деньги наличными, затем получает кредит и снова обналичивает полученные средства – это характерный паттерн мошеннического влияния. Однако существующие защитные механизмы анализируют каждую операцию обособленно, что не позволяет идентифицировать целостный сценарий манипуляции клиентом.
Банки дополняют защиту предупреждениями в банкоматах, но эти меры неэффективны – клиенты автоматически подтверждают запросы, не читая текст.
Ситуацию усложняет быстрая эволюция мошеннических схем. Как только одна тактика раскрыта и блокируется, преступники меняют сценарий, сохраняя основные методы социальной инженерии. Обновление банковской защиты требует полного исследования новой схемы и перенастройки систем – процесс, занимающий месяцы, в течение которых клиенты остаются незащищенными.
Искусственный интеллект помогает решить проблемы банковского мошенничества
Искусственный интеллект помогает банкам бороться с мошенничеством, анализируя историю транзакций и поведение клиентов, быстро обнаруживая подозрительные операции. В отличие от стандартных решений, ИИ-решения обрабатывают большой объем данных и находят скрытые взаимосвязи и закономерности.
ИИ-архитектура функционирует на двух взаимодополняющих уровнях. На сессионном уровне алгоритмы анализируют паттерны взаимодействия с цифровыми каналами: темп навигации, последовательность действий, периоды принятия решений – сопоставляя текущие показатели с историческим профилем клиента. Транзакционный уровень фокусируется на финансовых операциях: объемах, частоте, направлениях платежей. Система идентифицирует как отдельные подозрительные транзакции, так и нетипичные операционные цепочки.
Лучшие результаты показывают решения, сочетающие анализ индивидуального поведения клиента с типовыми признаками мошенничества. При выявлении потенциально опасной операции активируются соответствующие меры безопасности: для умеренного риска – дополнительная верификация, для значительного – временное приостановление операции до ее оценки сотрудником банка.
ИИ-решения постоянно улучшается благодаря работе с банковскими экспертами. Система изучает новые мошеннические схемы и обновляет свои алгоритмы, которые после проверки внедряются в работу банка.
Как внедрить искусственный интеллект и что для этого нужно
Для внедрения ИИ против мошенничества банк сначала выбирает источники данных: процессинговые центры, счета и цифровые каналы. Важно собирать информацию не только о транзакциях, но и о поведении клиента перед ними.
Служба безопасности банка определяет параметры для анализа и критерии подозрительности операций. Эксперты предоставляют исторические данные о мошенничестве для обучения системы и проверяют результаты ее работы.
Внедрение ИИ занимает 6-12 месяцев в зависимости от сложности банковской инфраструктуры. Преимущество такой системы в том, что она интегрируется в существующие процессы без их перестройки. Сотрудники продолжают работать в привычной среде, получая более точную информацию о возможных угрозах.
Искусственный интеллект как ключевой инструмент борьбы с мошенничеством
Искусственный интеллект помогает банкам анализировать комплексный профиль клиента, вовремя выявлять нетипичные действия и оперативно блокировать подозрительные операции. В отличие от изолированных традиционных систем, ИИ-решения объединяют данные из различных источников и адаптируются к новым мошенническим схемам через непрерывное обучение.
Важно отметить, что ИИ пока не обеспечивает 100% защиты, требуя от клиентов сохранения бдительности при управлении персональными данными.
В условиях роста цифровых транзакций и усложнения киберугроз, ИИ-технологии становятся не конкурентным преимуществом, а обязательным условием функционирования финансовых институтов, обеспечивая как защиту средств, так и укрепление доверия клиентов.