- Oszustwa kartowe to nie tylko domena banków
- System stale monitoruje działanie klienta
- Ocena ryzyka realizowana dzięki SI
Bezpieczeństwo i obsługa klienta, to dwa obszary, gdzie uczenie maszynowe znajduje zastosowanie i umożliwia dalszy rozwój branży finansowej. Należą do nich tzw. fintechy, czyli firmy finansowe działające tylko w internecie. Ich ideą jest szybki wzrost, pomimo ograniczonych środków. Zatem muszą być efektywne, aby utrzymać się na rynku.
Poważnym problemem dla ich rozwoju mogą okazać się straty związane z oszustwami – zwanymi również fraudami. Banki oraz organizacje płatnicze takie jak Visa czy Mastercard wydają miliony na walkę z oszustwami kartowymi. Wdrażają między innymi innowacyjne rozwiązania z obszaru sztucznej inteligencji. Mniejsze firmy nie chcą być gorsze.
Fintechy walczą z oszustwami kartowymi
Według danych NBP przekazywanych przez banki, w I półroczu 2018 r. liczba oszustw dokonanych kartami płatniczymi w Polsce wyniosła 66,8 tysięcy. Rok do roku zauważalny jest trend wzrostowy i zapewne 2019 rok nie będzie tu wyjątkiem. Na razie nie publikowane są zbiorcze dane dla firm fintechowych, ale problem oszustw nie omija i tych podmiotów.
Jednym z fintechów, który postanowił walczyć z oszustwami kartowymi jest Revolut. Zajmuje się on usługami finansowymi, w tym m. in. obsługą rachunków i wydawaniem wielowalutowych kart płatniczych. Od początku sierpnia 2018 roku, gdy Revolut uruchomił nowy system przeciwdziałania oszustwom, firma zanotowała czterokrotny spadek liczby tych przestępstw. Dotyczyło to przechwytywania danych kart przy zakupach w sieci, zwykłych kradzieży i skimmingu, czyli kopiowania danych karty. Co ważne klienci coraz chętniej też chronią się sami i korzystają w tym celu np. z wirtualnych kart ze zmiennym numerem. To znacznie utrudnia życie przestępcom.
System powiadamia o odchyleniach od normy
Jak działa fintechowy bat na oszustów? Technologia rozwijana w Revolut analizuje i interpretuje finansowe zachowania klientów w czasie rzeczywistym. Ponadto uczy się odróżniać aktywność prawowitego właściciela karty od działań osób, które chcą posłużyć się nią w następstwie kradzieży.
System wykorzystuje zaawansowane modele matematyczne do analizy dużych zbiorów danych, sygnalizuje istotne odchylenia od normy i ułatwia szybką reakcję ekspertów z działu zgodności. Gdy zlecenie transakcji jest drastycznie różne od typowych zwyczajów zakupowych klienta, system alarmuje o takiej sytuacji lub blokuje wydatki kartą, do momentu, gdy jej właściciel nie potwierdzi w aplikacji, że faktycznie jest ich autorem. Takie mobilne rozwiązanie uwalnia użytkownika od tradycyjnej procedury bezpieczeństwa wymagającej składania wyjaśnień w celu odblokowania karty.
Algorytm zwalcza pranie brudnych pieniędzy
Innym obszarem, gdzie Revolut wykorzystuje sztuczną inteligencję jest zapobieganie próbom prania brudnych pieniędzy. Algorytm w czasie rzeczywistym analizuje dane o wszystkich realizowanych transakcjach i dostarcza aktualny wskaźnik ryzyka – obliczany dla każdego z użytkowników. Kiedy jego wartość przekroczy określony poziom, klient jest proszony o dostarczenie dowodu potwierdzającego, że przelewane pieniądze pochodzą z legalnych źródeł, na przykład pensji lub sprzedaży jakiegoś majątku.
System po każdym takim incydencie uczy się i na bieżąco, porównuje aktywność na koncie i karcie z zapamiętanymi wcześniej niepożądanymi schematami działania. Gdy aktywność użytkownika jest podobna do typowych schematów określonych jako nadużycia, algorytmy sygnalizują to i sprawą zajmuje się dział zgodności.