Генеративный ИИ радикально меняет подходы к финансовому мошенничеству. В интервью с Инглианом Сие, генеральным директором компании DataVisor, обсуждаются новые стратегии предотвращения мошенничества, основанные на ИИ. Также обсуждается необходимость адаптации к изменяющимся тактикам злоумышленников. ИИ меняет финансовое мошенничество настолько, что уже требуется новый подход к его предотвращению.
С ростом технологий мошенники используют генеративный ИИ для проведения сложных атак. Это ставит финансовые учреждения перед необходимостью внедрения адаптивных ИИ-решений. Сие подчеркивает, что реальная оркестрация данных в режиме реального времени и интегрированные платформы безопасности играют важную роль. Они обеспечивают баланс между предотвращением мошенничества и удобством использования для клиентов.
Эволюция тактик мошенничества
С развитием инновационных платежных систем традиционные методы борьбы с мошенничеством уже не справляются. Сегодня для эффективного противодействия мошенникам необходимо использовать ИИ. Многие злоумышленники применяют генеративный ИИ для организации атак. Однако системы предотвращения мошенничества тоже могут использовать аналогичные технологии для опережения противника. Например, генеративный ИИ уже используется для автоматизации создания правил и их настройки. Это позволяет улучшать обнаружение мошенничества и экономить время и средства команд. Является ли это доказательством, что ИИ меняет финансовое мошенничество? Несомненно.
Организациям необходимо иметь адаптивные ответы, чтобы быть готовыми к новым формам атак. Современные технологии ИИ и машинного обучения способны анализировать большие объемы данных и выявлять скрытые паттерны и корреляции. Эти процессы включают информацию о поведении пользователей, устройствах, их местоположении и характеристиках сети.
Балансировка между защитой и удобством
Многие компании сталкиваются с трудностью балансировки между защитой от мошенничества и удобством для пользователей. Для достижения эффективного равновесия необходимо внедрять стратегии и технологии. Они должны повышать уровень безопасности без чрезмерного дискомфорта для клиентов. Наличие единой платформы интегрирует различные источники данных в централизованную intelligence-систему. Это позволяет сформировать целостное представление и гарантирует баланс между защитой от мошенничества и опытом клиентов. Именно это и называется: ИИ меняет финансовое мошенничество, адаптируясь к новым вызовам.
Множество организаций вынуждены комбинировать различные решения для защиты от разных типов мошенничества. Такие ситуации создают проблемы с обеспечением последовательного и удобного для клиентов опыта. Поэтому реальная оркестрация данных должна сочетаться с передовыми технологиями машинного обучения и ИИ. Это обеспечит максимальную защиту от мошенничества при снижении числа ложных срабатываний.
Улучшение обнаружения мошенничества в реальном времени
Для повышения эффективности обнаружения мошенничества в реальном времени и снижения числа ложных срабатываний организациям необходимо постоянно улучшать свои знания о ИИ. Также они должны развивать навыки его интеграции в модели. Вот несколько примеров, как можно использовать различные типы технологий ИИ:
– Контролируемое машинное обучение: Повышает точность обнаружения и снижает количество ложных срабатываний. Это особенно актуально при наличии точных меток мошенничества.
– Неконтролируемое машинное обучение: Эффективно выявляет новые паттерны мошенничества даже при отсутствии меток.
– Генеративный ИИ: Инструменты, основанные на генеративном ИИ, позволяют командам мошенничества автоматически создавать и подстраивать правила. Они могут также генерировать описания правил. Таким образом, ИИ меняет финансовое мошенничество. Он повышает эффективность защиты.
Борьба с координированными мошенническими схемами
Злоумышленники сегодня имеют доступ к самым современным технологиям, которые облегчают использование уязвимостей в стратегиях борьбы с мошенничеством. Поэтому наличие централизованного информационного хаба является ключевым элементом эффективной стратегии. Интеграция различных источников данных и управление их анализом позволяют получить комплексное понимание поведения клиентов. Это значительно упрощает обнаружение координированных мошеннических схем.
Например, мошенническая группа, проводящая крупномасштабные атаки, может использовать разные IP-адреса и идентификаторы устройств. Это по одиночке может не вызывать подозрений, но в совокупности создает картину мошеннической деятельности. Чем больше данных доступно, тем яснее становятся паттерны, позволяя выявлять и связывать несколько аккаунтов. Эти аккаунты вовлечены в мошеннические схемы.
Сотрудничество команд безопасности и риска
Наиболее эффективный способ, как команды безопасности, риска и борьбы с мошенничеством могут совместно работать над новыми и сложными мошенническими схемами, заключается в агрегировании всех данных и сигналов из различных систем. Это дает организации более полное и целостное представление. Эти методы более эффективны по сравнению с традиционными подходами, которые часто изолированы и реактивны, что делает их более уязвимыми к мошенническим атакам. Также необходимо внедрить гибкий поток принятия решений. Такая система позволяет динамично реагировать на различные сигналы.
Таким образом, внедрение технологий ИИ и машинного обучения в стратегию защиты от мошенничества становится неотъемлемой частью успешного функционирования финансовых учреждений. Это особенно важно в условиях современного цифрового мира.
Источник: Help Net Security