The post has been translated automatically. Original language: Russian
The financial sector around the world is facing an increase in cybercrimes – the number of account break-ins has increased by a fifth in two years. Attackers are constantly changing tactics: today it's a cryptographic scam, tomorrow it's an imitation of relatives in trouble or a call from representatives of law enforcement agencies. The sad reality is that nine out of ten victims cannot return the stolen money.
To combat fraud, banks are strengthening their protection with the help of artificial intelligence, but fraudsters are not far behind. A McAfee study found that one in four respondents had experienced AI voice imitation, and the vast majority of such cases (4 out of 5) resulted in financial losses.
Against the background of such statistics, security issues become particularly important. Let's look at exactly how modern artificial intelligence technologies are becoming a key tool in countering bank fraud.
The regulator has ordered banks in Kazakhstan to protect customers using special software. Two types of solutions are used for this: transactional anti-fraud, which monitors card transactions, and session anti-fraud, which tracks user actions in banking applications. These ready-made complexes are integrated into the existing IT infrastructure of banks.
The main disadvantage of such systems is limited access to information. These solutions do not see a connection between user actions and may miss atypical behavior when a person uses different channels or financial products at the same time. Any security system perceives only its own piece of information, without seeing the full picture of the user's actions.
The first popular fraud scenario is crypto fraud. When transferring money to intruders, bank security systems work separately: transactional fraud sees only the technically correct transfer, and session fraud records only the fact that the transfer was created. The main problem is the lack of information about the client's holistic profile, for example, his investment experience, age and level of financial training. This makes it impossible to detect unusual transactions and block potentially dangerous transfers in a timely manner.
The risk of fraud is exacerbated by the constant expansion of the customer base at the expense of financially inexperienced users. The proliferation of electronic banking services, while reducing the physical presence of banks, creates favorable conditions for scammers offering fictitious crypto investments with promises of quick earnings.
The second typical scenario is a "relative in trouble" manipulation. Scammers use emotional pressure by informing the victim about an alleged incident with a family member. In a state of stress, the client quickly cashes out funds through an ATM. Such a transaction does not arouse suspicion from banking systems, as it formally complies with all regulations and does not exceed the established limits.
The essence of the problem lies in the isolated analysis of operations instead of comprehensive monitoring of the behavioral chain. When the system observes a sequence of individual actions – the client closes the deposit ahead of schedule, transfers funds to the card, withdraws all the money in cash, then receives a loan and cashes out the funds received again – this is a characteristic pattern of fraudulent influence. However, the existing security mechanisms analyze each operation separately, which does not allow us to identify a complete scenario of manipulation by the client.
Banks supplement protection with warnings at ATMs, but these measures are ineffective – customers automatically confirm requests without reading the text.
The situation is complicated by the rapid evolution of fraudulent schemes. As soon as one tactic is uncovered and blocked, criminals change the scenario while maintaining the basic methods of social engineering. Updating bank protection requires a full investigation of the new scheme and reconfiguring the systems, a process that takes months, during which customers remain unprotected.
Artificial intelligence helps banks fight fraud by analyzing transaction history and customer behavior, quickly detecting suspicious transactions. Unlike standard solutions, AI solutions process a large amount of data and find hidden relationships and patterns.
The AI architecture functions on two complementary levels. At the session level, algorithms analyze patterns of interaction with digital channels: the pace of navigation, sequence of actions, decision–making periods - comparing current indicators with the historical profile of the client. The transaction level focuses on financial transactions: volume, frequency, and payment directions. The system identifies both individual suspicious transactions and atypical transaction chains.
Solutions that combine the analysis of individual customer behavior with typical signs of fraud show the best results. When a potentially dangerous operation is detected, appropriate security measures are activated: for moderate risk, additional verification is required, and for significant risk, the operation is temporarily suspended until it is evaluated by a bank employee.
AI solutions are constantly being improved by working with banking experts. The system studies new fraudulent schemes and updates its algorithms, which, after verification, are implemented into the bank's work.
To implement AI against fraud, the bank first selects data sources: processing centers, accounts, and digital channels. It is important to collect information not only about transactions, but also about the customer's behavior in front of them.
The bank's security service determines the parameters for the analysis and criteria for suspicious transactions. Experts provide historical fraud data to train the system and verify the results of its operation.
The implementation of AI takes 6-12 months, depending on the complexity of the banking infrastructure. The advantage of such a system is that it integrates into existing processes without rebuilding them. Employees continue to work in a familiar environment, receiving more accurate information about possible threats.
Artificial intelligence helps banks analyze a complex customer profile, identify atypical actions in time, and promptly block suspicious transactions. Unlike isolated traditional systems, AI solutions combine data from various sources and adapt to new fraudulent schemes through continuous learning.
It is important to note that AI does not yet provide 100% protection, requiring customers to remain vigilant when managing personal data.
With the growth of digital transactions and the increasing complexity of cyber threats, AI technologies are becoming not a competitive advantage, but a prerequisite for the functioning of financial institutions, providing both protection of funds and strengthening customer trust.
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 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.
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.
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 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.
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 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.
Share
