Finanšu iestādes saskaras ar pieaugošiem draudiem, ko rada sarežģīta AI krāpšana
Daudzas finanšu iestādes cīnās, lai neatpaliktu no AI izraisītas krāpšanas pieaugošās sarežģītības, radot kritisku vajadzību pēc uzlabotām atklāšanas un novēršanas metodēm.
Finanšu pasaulē mākslīgais intelekts (AI) ir parādījies gan kā rīks, gan jaunu problēmu ģenerators. Tas uzņēmumiem rada inovācijas, produktivitāti un efektivitāti, taču tas ir arī radījis sarežģītas problēmas, kuras daudzas finanšu iestādes nav gatavas risināt.
Kopš pieejamu AI rīku pieauguma daudzas finanšu iestādes cīnās ar rīku trūkumu, lai precīzi noteiktu un nošķirtu AI krāpšanu no citiem krāpšanas veidiem.
Šī nespēja savās sistēmās nošķirt dažādus krāpšanas veidus atstāj šīm iestādēm aklo zonu un apgrūtina AI izraisītas krāpšanas apjoma un ietekmes izpratni.
Cointelegraph uzklausīja Ari Jacoby, AI krāpšanas ekspertu un Deduce izpilddirektoru, lai labāk izprastu, kā finanšu iestādes var identificēt un nodalīt AI krāpšanu, ko var darīt, lai novērstu šāda veida krāpšanu, pirms tā notiek, un kā tās straujā izaugsme var ietekmēt visa nozare.
AI krāpšanas identifikācija
Tā kā galvenais izaicinājums ir tas, ka lielākajai daļai finanšu iestāžu pašlaik nav iespējas atšķirt mākslīgā intelekta radīto krāpšanu no visiem citiem krāpšanas veidiem, tā ir apkopota vienā krāpšanas kategorijā.
Džeikobijs sacīja, ka likumīgas personas identificējamas informācijas, piemēram, sociālās apdrošināšanas numuru, vārdu un dzimšanas datuma, kombinācija ar sociāli izstrādātām e-pasta adresēm un likumīgiem tālruņu numuriem padara noteikšanu ar mantotām sistēmām gandrīz neiespējamu.
Džeikobijs sacīja, ka tas apgrūtina galveno krāpšanas izraisītāju novēršanu un novēršanu, jo īpaši tāpēc, ka pieaug jauni krāpšanas veidi.
"AI ir īpaši grūti noteikt, jo tas spēj radīt sintētiskas, reālistiskas identitātes tādā mērogā, kas padara tehnoloģiju gandrīz neiespējamu identificēt."
Saskaņā ar Deduce izpilddirektora teikto, izaicinājums ar risinājumiem ir tas, ka tehnoloģija strauji attīstās, un līdz ar to arī to prasmju kopums, kas veic AI krāpšanu. Tas nozīmē, ka finanšu iestādēm tagad ir jābūt labākajām, lai saprastu, kur šādos krāpšanas gadījumos tiek izmantots AI.
Risinājumu atrašana
Pēc Džeikobija teiktā, pirmais solis risinājumu ieviešanā ir analizēt indivīdu un identitāti grupu tiešsaistes darbības modeļus, lai atrastu krāpnieciskas darbības, kas varētu šķist likumīgas, bet patiesībā ir krāpšana.
Viņš teica, ka ar mantotām krāpšanas novēršanas metodēm vairs nepietiek, un finanšu iestādēm būs jākļūst “nerimstoši aktīvām”, cenšoties novērst mākslīgā intelekta radītās krāpšanas nepārtrauktu eksploziju.
Tas, visticamāk, nenozīmēs tikai viena risinājuma ieviešanu — tas nozīmēs slāņveida programmas izveidi, kas darbosies, lai identificētu esošos krāpniekus, kas kavējas esošajā klientu bāzē, vienlaikus strādājot, lai novērstu jaunu viltotu identitāti, pirms tie iefiltrējas.
"Izveidojot risinājumus, izmantojot lielas datu kopas, lai identificētu modeļus, un precīzāk analizējot uzticības rādītājus, šāda veida krāpšanu var labāk mazināt."
Džeikobijs sacīja, ka lielākā daļa finanšu krāpšanas komandu, ar kurām viņi runā, risku virza “vienu piesaisti pa labi”, un viss, kas iepriekš tika klasificēts kā zems risks, tagad ir vidējs, un viņi veic papildu pasākumus, lai novērstu krāpšanu visos klientu dzīves posmos. cikls.
“Viņi AI krāpšanas draudus uztver nopietni; tā ir viena no galvenajām problēmām, kas nomoka finanšu nozari, un mēs esam tikai sākuma stadijā, lai noskaidrotu, cik attīstīta šī tehnoloģija kļūs.
Džeikobijs uzsvēra, ka krāpšana ir pieaugusi par 20% salīdzinājumā ar iepriekšējo gadu, AI pieaugumam ievērojami palielinot sintētisko identitāšu izplatību.
"AI virzīta krāpšana mūsdienās ir visstraujāk augošais identitātes krāpšanas aspekts, un šogad tā būs vairāk nekā 100 miljardu ASV dolāru problēma."
Papildus tradicionālajām finanšu iestādēm mākslīgā intelekta radītajiem viltotajiem ID ir arī iespēja pārveidot kriptovalūtu apmaiņas KYC pasākumus un kiberdrošību kopumā.
Problēma ir pietiekami liela, lai to jau skatītu arī regulatori. 2. maijā Amerikas Savienoto Valstu Preču nākotnes darījumu komisijas (CFTC) komisāre Kristīna Džonsone izvirzīja trīs priekšlikumus mākslīgā intelekta tehnoloģiju regulējumam, jo tie attiecas uz ASV finanšu tirgiem.
Īpaši pastiprinātu sodu ieviešana tiem, kuri tīši izmanto mākslīgā intelekta tehnoloģijas, lai iesaistītos krāpšanā, tirgus manipulācijās vai noteikumu apiešanā.
Ja finanšu iestādes un regulatori nerīkosies tagad, pastāv risks, ka viņi nespēs efektīvi saprast pareizo risinājumu. #Write2Earn