В то время как искусственный интеллект (ИИ) стремительно проникает во все сферы бизнеса, финансовый сектор уже десятилетиями использует машинное обучение для борьбы с мошенничеством. Однако даже будучи первопроходцем в применении этих технологий, индустрия продолжает развиваться вместе с эволюцией ИИ, поскольку мошенники постоянно совершенствуют свои методы.
Современные методы обнаружения мошенничества
Системы искусственного интеллекта используют комплексный подход к выявлению подозрительной активности. Они анализируют множество параметров транзакций, включая сумму покупки, идентификатор устройства и электронную почту. Особое внимание уделяется использованию VPN, типу браузера и режиму инкогнито. Также учитываются недавние неудачные попытки входа в аккаунт.
Проблемы и вызовы
Одной из главных проблем остается обработка больших объемов неструктурированных данных. Для небольших финтех-компаний это особенно критично, так как они не располагают такими ресурсами, как крупные корпорации. Кроме того, многие системы работают по принципу “черного ящика”, что затрудняет понимание логики принятия решений.
Новые угрозы и решения
По данным отчета Signicat и Consult Hyperion за 2024 год, использование дипфейков в мошеннических схемах выросло на 2137% за последние три года. В противовес этому развиваются технологии генеративного ИИ, которые помогают создавать детальные поведенческие профили пользователей для более эффективного выявления подозрительной активности.
Влияние на российский рынок
Для российского финансового сектора развитие технологий ИИ в сфере безопасности особенно актуально в условиях роста числа кибератак и мошеннических схем. Отечественные банки и финтех-компании активно внедряют подобные решения, адаптируя их под локальную специфику и требования регуляторов.
Будущее защиты от мошенничества
Эксперты подчеркивают важность сочетания передовых технологий ИИ с человеческим контролем. Успех будет зависеть от способности систем адаптироваться к новым угрозам, использования специализированных подходов и постоянного совершенствования моделей машинного обучения.
