В течение последнего десятилетия наша компания разрабатывает индивидуальные решения для удовлетворения различных потребностей наших клиентов. Никто из них не представлял такой большой проблемы, как те, которые занимались вездесущей проблемой онлайн-мошенничества. Это самое большое препятствие на удивление оказалось подрывным для искусственного интеллекта (ИИ). С одной стороны, это позволяет нам, разработчикам, создавать новые, инновационные решения, а с другой - делает ту же технологию доступной для мошенников. Хорошим примером является возможность распознавания лиц. Когда она впервые стала доступна для коммерческой интеграции, ее рассматривали как «окончательное решение», которое вскоре было поставлено под сомнение алгоритмами морфинга на основе ИИ. Мы все видели на YouTube видео известных людей, выступающих с речами и смотрящих прямо в камеру. Прямо сейчас, подросток может загрузить бесплатное приложение на телефон, загрузить фотографию для сканирования лица другого человека, а затем снять видео в маске. «Сходство» стало настолько неразличимым, что потребовалась бы помощь ИИ, чтобы определить, что является подделкой, а что правдой.
Банки были в бесконечной гонке вооружений с мошенниками. Поскольку большинство существующих решений для обнаружения мошенничества предназначены для банковских систем на базе Интернета и приложений, они не подходят для обнаружения мошенничества в режиме реального времени. Обнаружение мошенничества в Интернете должно происходить в режиме реального времени с постоянным мониторингом. Не только при входе, но и во всех транзакциях. Новые онлайн-каналы, такие как банковские сервисы на основе API, представляют дополнительные риски мошенничества и требуют передовых подходов. Регуляторы требуют от банков покрывать расходы на мошенничество - для транзакций и процессов в реальном времени, а не для потребителя. Если регуляторы обнаружат системные проблемы в процессах банка «Знай своего клиента» (KYC), им потребуется оглянуться назад. Банки с активами более $ 10 млрд. рассматриваются как «крупные» банки, и на них будут распространяться регулирующие приказы / штрафы сверх убытков от мошенничества.
В прошлом году произошел большой сдвиг с введением пересмотренной Директивы Европейского союза о платежных услугах (PSD2). Хотя правила PSD2 призваны революционизировать банковскую индустрию, они также создали новые риски мошенничества для финансовых учреждений. Эти риски еще раз поднимают вопрос о том, как банки могут повысить безопасность, в то же время обеспечивая превосходное качество обслуживания клиентов.
Ожидается, что в 2019 году рост расходов на управление рисками и связанные с риском нормативные требования составят 72 миллиарда долларов США при 10,1% CAGR. Обнаружение мошенничества будет составлять значительную часть общих расходов на технологии на банковских рынках и рынках капитала в Северной Америке, Европе, странах Африки к югу от Сахары и в Азиатско-Тихоокеанском регионе, что определяется динамикой рынка и регулирования. Ожидается, что эта «гонка вооружений» будет продолжаться еще долгие годы. Некоторые считают, что только цифровизация нашей ДНК может остановить это.
Одной из самых больших проблем в борьбе с мошенничеством для банков является парадокс мошенничества. Этот парадокс имеет место в ложноположительных результатах, когда банки пытаются резко снизить пороги обнаружения мошенничества, пытаясь выявить «вероятные» мошеннические транзакции, что приводит к увеличению ложных срабатываний. Тем временем банки пытаются ужесточить модели выявления мошенничества, чтобы снизить количество ложных срабатываний, что приводит к вероятности пропуска мошенничества.
Единственным смягчающим подходом в этом уравнении является ИИ, который обещает нарушить компромисс между ложноположительными и ложноотрицательными ошибками. Построение такого решения основывается на логике интеграции в существующих системах банка и логике агрегирования в управлении данными. Розничные и коммерческие банки всех размеров могут ускорить процессы мониторинга транзакций и значительно сократить количество ложных срабатываний. ИИ также снижает вероятность пропуска настоящих позитивов или компрометации профиля риска учреждения.
Если вы заинтересованы в этой теме, пожалуйста, свяжитесь с нами и дайте нам знать вашу точку зрения.