Тренды мошенничества в Open Banking: ИИ для обнаружения угроз в реальном времени (RU)

Эволюция ландшафта мошенничестваВзаимосвязанность Open Banking создает новые уязвимости, требующие передовых стратегий предотвращения мошенничества, выходящих за рамки традиционных методов.

ИИ как первая линия защитыИскусственный интеллект незаменим для обнаружения угроз в реальном времени, выявления аномалий и борьбы с изощренными атаками, такими как дипфейки и синтетические личности.

Сила биометрической верификацииИнтеграция биометрических решений, таких как проверка живости (Liveness Detection) и сопоставление лиц 1:1, имеет решающее значение для проверки подлинных пользователей и предотвращения захвата учетных записей.

Комплексное решение DiditDidit предлагает модульную, нативную для ИИ платформу с Free Core KYC, пассивной и активной проверкой живости и AML-скринингом для эффективной защиты экосистем Open Banking.

Open Banking открыл новую эру финансовых инноваций, предоставив потребителям и предприятиям больший контроль и гибкость над их финансовыми данными. Обеспечивая безопасный обмен данными между банками и сторонними поставщиками, он способствует созданию конкурентной среды для новых услуг, от персонализированных инструментов управления финансами до оптимизированных процессов кредитования. Однако эта повышенная связность и доступность данных также создают новые и сложные векторы мошенничества. Финансовые учреждения должны быстро адаптироваться, переходя от статических, основанных на правилах систем к динамичным, управляемым ИИ решениям, способным обнаруживать угрозы в реальном времени.

Изменчивые пески мошенничества в Open Banking

Сама природа Open Banking — взаимосвязанные API, транзакции в реальном времени и более широкая экосистема участников — создает благодатную почву для мошенников. Традиционные методы мошенничества развиваются, и появляются новые, более изощренные атаки:

• Захват учетной записи (ATO) через эксплуатацию API: Мошенники могут использовать уязвимости в сторонних приложениях или API для получения несанкционированного доступа к учетным записям. Оказавшись внутри, они могут инициировать мошеннические платежи или переводить средства.
• Мошенничество с синтетическими личностями: Объединяя реальную и вымышленную информацию, мошенники создают синтетические личности, которые трудно обнаружить с помощью обычных проверок, особенно при подключении новых пользователей через каналы Open Banking.
• Дипфейки и подделка биометрии: По мере того как биометрическая верификация становится все более распространенной, мошенники все чаще используют передовые технологии дипфейков для обхода проверки живости, представляя поддельные лица или видео во время верификации личности.
• Мошенничество с авторизованными платежами (APP): Хотя это не новое явление, мошенничество с APP усугубляется скоростью платежей в Open Banking, когда жертв обманом заставляют авторизовать платежи на мошеннические счета, часто с минимальной возможностью возмещения средств после их перевода.
• Манипуляции с данными и фишинг: Фишинговые атаки остаются основным способом проникновения, часто приводящим к компрометации учетных данных, которые затем используются для доступа к учетным записям Open Banking или для инициирования регистрации новых услуг.

Огромный объем и скорость транзакций в среде Open Banking означают, что системы обнаружения мошенничества должны работать с беспрецедентной эффективностью и точностью, чтобы предотвратить значительные потери.

Незаменимая роль ИИ в обнаружении в реальном времени

Борьба с этими развивающимися угрозами требует не просто реактивных мер; она требует проактивных, интеллектуальных систем. Именно здесь искусственный интеллект (ИИ) становится первостепенным. Системы обнаружения мошенничества на основе ИИ могут анализировать огромные массивы данных в реальном времени, выявлять тонкие аномалии и прогнозировать потенциальные риски, которые человеческие аналитики или системы, основанные на правилах, могли бы пропустить.

• Поведенческая биометрия и обнаружение аномалий: Модели ИИ могут устанавливать базовые профили поведения пользователей (например, структуру расходов, время входа в систему, использование устройств). Любое отклонение от этих норм может вызвать тревогу, указывающую на потенциальное мошенничество.
• Машинное обучение для предиктивной аналитики: Алгоритмы машинного обучения постоянно учатся на новых паттернах мошенничества, адаптируясь и улучшая свою способность выявлять новые угрозы. Эта предиктивная способность имеет решающее значение для опережения изощренных мошенников.
• Графовые базы данных для связности: ИИ в сочетании с графовыми базами данных может отображать связи между учетными записями, транзакциями и сущностями, выявляя сложные мошеннические сети, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными. Например, выявление нескольких учетных записей, связанных с одним и тем же устройством или IP-адресом, может сигнализировать о подозрительной активности.
• Обработка естественного языка (NLP) для социальной инженерии: NLP может анализировать паттерны общения для обнаружения попыток социальной инженерии, распространенного предшественника мошенничества с APP и захвата учетных записей.

Для Open Banking, где скорость и безопасность одинаково важны, ИИ обеспечивает необходимую гибкость для защиты как финансовых учреждений, так и их клиентов.

Биометрическая верификация: критический барьер против изощренного мошенничества

В эпоху дипфейков и синтетических личностей знание того, что человек, взаимодействующий со службой Open Banking, действительно является тем, за кого себя выдает, является фундаментальным. Биометрическая верификация, в частности проверка живости (Liveness Detection) и сопоставление лиц 1:1, обеспечивает надежный уровень безопасности.

Передовая технология пассивной и активной проверки живости Didit предназначена для различения подлинного живого человека и попытки подделки, будь то фотография, видео, маска или даже изощренный дипфейк. Анализируя тонкие сигналы, такие как микровыражения, отражения и 3D-глубина, Didit гарантирует, что только реальные люди могут пройти процесс верификации. Это имеет решающее значение для предотвращения мошенничества при создании учетных записей с использованием синтетических личностей или несанкционированного доступа посредством захвата учетных записей.

Кроме того, сопоставление лиц 1:1 Didit сравнивает живое селфи с фотографией из проверенного документа, удостоверяющего личность, подтверждая, что человек, предъявляющий документ, является его законным владельцем. Эта комбинация создает мощный защитный механизм от кражи личных данных и выдачи себя за другое лицо, что важно для безопасных транзакций и подключения к Open Banking.

Обеспечение соответствия и доверия с помощью комплексного скрининга

Помимо активного предотвращения мошенничества, участники Open Banking также должны соблюдать строгие нормативные требования. Возможности AML-скрининга и мониторинга Didit жизненно важны для выполнения этих обязательств. Скринируя физических и юридических лиц по глобальным спискам наблюдения, санкционным спискам и базам данных политически значимых лиц (PEP), Didit помогает финансовым учреждениям предотвращать отмывание денег и финансирование терроризма в рамках Open Banking. Постоянный мониторинг гарантирует, что ранее одобренные организации не появятся позже в списках неблагоприятных СМИ, поддерживая постоянное соответствие и снижая риски.

Как Didit помогает

Didit находится на переднем крае обеспечения безопасности экосистемы Open Banking с помощью своей нативной для ИИ, ориентированной на разработчиков платформы идентификации. Наша модульная архитектура позволяет финансовым учреждениям и FinTech-компаниям компоновать верификацию, управлять рисками и автоматизировать доверие по всему миру и в масштабе. Преимущества Didit включают Free Core KYC, отсутствие платы за установку и гибкую модель оплаты за успешную проверку.

Для Open Banking Didit предоставляет комплексный набор инструментов:

• Продвинутое обнаружение живости: Наша технология пассивной и активной проверки живости пресекает изощренные попытки подделки, включая дипфейки, гарантируя, что верифицируются только подлинные пользователи. Подробный отчет о живости, включающий оценки достоверности и предупреждения о рисках, предоставляет подробные данные для принятия обоснованных решений.
• Сопоставление лиц 1:1: Надежно сравнивайте живые биометрические данные пользователя с фотографией в его документе, удостоверяющем личность, подтверждая личность с высокой точностью и предотвращая выдачу себя за другое лицо.
• Верификация личности: Надежное оптическое распознавание символов (OCR), машиносчитываемая зона (MRZ) и сканирование штрих-кодов для быстрого и точного извлечения и проверки данных из документов, удостоверяющих личность, что критически важно для подключения.
• AML-скрининг и мониторинг: Проверки в реальном времени по глобальным базам данных помогают поддерживать соответствие и предотвращать финансовые преступления в динамичной среде Open Banking.
• Нативная для ИИ платформа: Основные возможности ИИ Didit постоянно учатся и адаптируются к новым паттернам мошенничества, предоставляя перспективное решение против развивающихся угроз.

Используя открытые, модульные примитивы идентификации Didit, предприятия могут создавать устойчивые рабочие процессы предотвращения мошенничества, которые одновременно являются высокозащищенными и удобными для пользователя, что имеет решающее значение для укрепления доверия в Open Banking.

Готовы начать?

Готовы увидеть Didit в действии? Получите бесплатную демонстрацию сегодня.

Начните бесплатно проверять личности с бесплатным тарифом Didit.