Использование ИИ для борьбы с мошенничеством: важные сведения для онлайн-бизнеса

Мошенничество продолжает представлять серьёзные проблемы для онлайн-бизнеса, становясь всё более сложным и трудным для обнаружения. От поддельных личностей и захвата аккаунтов до сложных мошеннических регистраций бизнеса — традиционные меры предотвращения мошенничества часто оказываются недостаточными. В ответ компании начинают делать ставку на искусственный интеллект (ИИ) как ключевой инструмент для опережения развивающихся угроз и защиты своих операций и клиентов.

Почему традиционные методы защиты от мошенничества неэффективны

Многие организации по-прежнему используют системы обнаружения мошенничества на основе правил. Эти системы работают по заранее установленным критериям — например, блокируют операции выше определённой суммы или отмечают пользователей из определённых географических регионов. Хотя такие системы эффективны для выявления очевидных подозрительных случаев, они испытывают трудности с:

• Быстро меняющимися тактиками мошенников: злоумышленники постоянно совершенствуют свои методы, чтобы обойти статичные правила.
• Сложными сценариями: например, когда несколько пользователей живут в одном доме, простые правила могут давать сбои.
• Большими объёмами и скоростью транзакций: ручные или жёсткие системы не способны обрабатывать огромные потоки данных в реальном времени.

Кроме того, подходы на основе правил часто создают ложные срабатывания, случайно блокируя законных клиентов и нанося ущерб репутации бизнеса. Согласно отчёту Juniper Research за 2024 год, ложные срабатывания приводят к ежегодным потерям в более чем 118 миллиардов долларов для торговцев по всему миру.

Как ИИ меняет обнаружение мошенничества

Искусственный интеллект, в частности машинное обучение (МО), использует огромные объёмы данных и анализ в реальном времени для выявления аномалий, которые традиционные методы пропускают. Системы ИИ постоянно учатся на новых шаблонах мошенничества, адаптируясь к новым тактикам без необходимости постоянных ручных обновлений.

Рассмотрим разницу между традиционной системой и системой на базе ИИ:

• Система на основе правил может блокировать каждую транзакцию свыше $5000 согласно общей политике.
• Система с ИИ оценивает контекст, понимая, что покупка на $6000 частым клиентом из привычного места, скорее всего, легальна, в то время как операция на $500 с подозрительного устройства с нестандартным поведением при входе требует дополнительной проверки.

Такое динамическое принятие решений приводит к повышению точности и снижению количества ложных срабатываний — важное преимущество для сохранения доверия клиентов и эффективности бизнеса.

Практическое применение ИИ для предотвращения мошенничества

Предприятия в различных отраслях всё активнее интегрируют ИИ для выявления и предотвращения мошенничества на всех этапах жизненного цикла клиента. Основные области применения включают:

1. Анализ поведения

   ИИ отслеживает уникальное поведение пользователей, такое как движения мыши, скорость набора текста и использование устройств. Создавая комплексные профили поведения, ИИ может выявлять аномалии, указывающие на возможное мошенничество.

2. Проверка личности

   ИИ облегчает процесс регистрации, автоматизируя сканирование документов, распознавание лиц и выявление ботов, одновременно проверяя личности и улучшая пользовательский опыт.

3. Мониторинг транзакций

   ИИ выявляет подозрительные платежные схемы, включая мошеннические переводы и необычные действия при оформлении заказа, зачастую в режиме реального времени.

4. Проверка «Знай свой бизнес» (KYB)

   Для компаний, работающих с юридическими лицами, ИИ сопоставляет актуальные данные с официальными реестрами и «чёрными списками», чтобы подтвердить легитимность и выявить скрытые риски, предотвращая работу с мошенническими организациями.

5. Выявление синтетических личностей

   ИИ эффективно обнаруживает синтетические личности, созданные путём смешения реальной и поддельной информации — актуальная проблема в электронной коммерции и финансовой сфере.

Роль данных в повышении эффективности ИИ

Успех ИИ во многом зависит от качества и полноты исходных данных. Эффективное предотвращение мошенничества требует:

• Исторических данных по транзакциям с учётом мошеннической и легитимной активности
• Результатов проверок личности
• Информации о репутации устройств и IP-адресов
• Данных о поведении пользователей
• Внешних «чёрных списков» и реестров, поддерживаемых регулирующими органами

Постоянно интегрируя разнообразные и обновляемые наборы данных, системы ИИ могут прогнозировать новые виды мошенничества, позволяя бороться с ними проактивно, а не реактивно.

Сочетание автоматизации ИИ и человеческого опыта

Несмотря на продвинутые возможности, ИИ не совершенен. Самые эффективные системы предотвращения мошенничества объединяют автоматизацию на базе ИИ с человеческим суждением. Такой гибридный подход обеспечивает:

• Быструю обработку больших объёмов данных: ИИ быстро выделяет подозрительные случаи для дальнейшего рассмотрения.
• Экспертный анализ сложных или неоднозначных ситуаций: квалифицированные аналитики оценивают нюансы, которые ИИ может упустить.
• Прозрачность и подотчётность: чёткая документация причин действий обеспечивает соблюдение норм и доверие клиентов.

Согласно опросу Deloitte 2023 года, организации, использующие такие гибридные модели, сократили убытки от мошенничества на 40% и уменьшили количество ложных срабатываний на 30%.

Баланс между безопасностью и удобством клиентов

Идеальная система предотвращения мошенничества не создаёт излишних препятствий для законных пользователей. ИИ обеспечивает модель аутентификации на основе оценки рисков, применяя дополнительные проверки только при появлении подозрительных признаков. Такой подход «в меру» минимизирует неудобства для клиентов при максимальной защите.

Соответствие нормативным требованиям

Регуляторы по всему миру, такие как Группа разработки финансовых мер борьбы с отмыванием денег (FATF) и рамочные нормы ЕС GDPR, ужесточают требования по предотвращению мошенничества, а также проведению процедур KYC и AML. Системы ИИ должны быть:

• Прозрачными и объяснимыми, избегая «чёрного ящика»
• Соответствующими законам о защите и конфиденциальности данных
• Разработанными с минимизацией предвзятости и предотвращением дискриминационных результатов

Соблюдение норм не только снижает юридические риски, но и повышает доверие клиентов.

Выбор подходящей системы обнаружения мошенничества на базе ИИ

При выборе инструмента предотвращения мошенничества с ИИ предприятия должны обращать внимание на:

• Используемые источники данных: насколько они надёжны, полны и актуальны?
• Покрытие проверок KYB и KYC: может ли система эффективно проверять как физических, так и юридических лиц?
• Масштабируемость: сможет ли система расти вместе с объёмами транзакций бизнеса?
• Возможности обработки в режиме реального времени: способна ли она анализировать и реагировать мгновенно?
• Прозрачность решений: сопровождаются ли оповещения и блокировки понятными причинами и отчётами аудита?
• Непрерывное обучение и обновления: быстро ли система внедряет свежую информацию о мошенничестве?

Заключение

Мошенничество представляет собой серьёзную угрозу для репутации, доверия клиентов и финансового состояния онлайн-бизнеса. Стратегическое использование ИИ позволяет организациям опережать меняющиеся схемы мошенничества, сочетая надёжные данные, адаптивные алгоритмы и человеческий опыт. Такой интегрированный подход обеспечивает эффективность, надёжность и удобство мер безопасности, поддерживая устойчивый рост бизнеса в условиях всё более цифрового рынка.