Raport Specjalny | Cyberbezpieczeństwo | Ochrona klientów przed fraudem

Artur Król

Liczba podejrzanych incydentów związanych z oszustwami cyfrowymi wzrosła na świecie w latach 2019–2022 o 80%, zaznaczono w raporcie przygotowanym przez firmę TransUnion. Wśród różnorodnych form opisywanych oszustw wyróżniono przestępstwa wielokanałowe, jak przejmowanie kont, klonowanie kart płatniczych oraz fraudy bazujące na syntetycznej tożsamości. Te metody łączy wykorzystanie pozyskanych z rozmaitych źródeł danych w celu odpowiednio przejęcia kontroli nad kontem bankowym, skopiowania karty na dane klienta lub przywłaszczenia tożsamości do otwarcia nowego konta bankowego lub uzyskania kredytu.

Przestępcy nawiązują kontakt z potencjalnymi ofiarami głównie w przestrzeni internetowej, posługując się zaawansowaną socjotechniką. Sprzyjają im wszelkiego rodzaju zawirowania makroekonomiczne, bo skłaniają one ludzi do poszukiwania korzystnych ofert inwestycyjnych czy też tańszych produktów. Przedstawiając pozornie atrakcyjne propozycje, oszuści liczą na uzyskanie dostępu do rachunku ofiary lub przejęcie jej danych osobowych, które następnie wykorzystają przy wyłudzeniu kredytu czy pożyczki.

Podejście banków do zwalczania oszustw finansowych

Instytucje sektora finansowego systematycznie budują i unowocześniają strategie przeciwdziałania fraudom. Mają przy tym świadomość, że gdy one zwiększają bezpieczeństwo swych aplikacji bankowych, przestępcy także doskonalą metody swoich ataków, skwapliwie przy tym korzystając z nowych kanałów komunikacji i technologii. Wprowadzanie ograniczeń w jednym obszarze to często jedynie przeniesienie problemu w inne miejsce. Dlatego instytucje finansowe do kwestii zabezpieczeń podchodzą holistycznie, wprowadzając rozwiązania zapewniające ochronę przed nowymi, nierzadko jeszcze nie do końca rozpoznanymi strategiami oszustw. Skupienie się bowiem wyłącznie na zapobieganiu fraudom w płatnościach mobilnych mogłoby skłonić przestępców do przerzucenia się na transakcje kartowe.

Uczenie maszynowe w roli detektywa

Oszukańcze transakcje stanowią marginalny ułamek całkowitej liczby operacji przeprowadzanych przez banki, jednak z tego właśnie względu ich wykrywanie jest wyjątkowo trudne, nierzadko przypomina poszukiwanie igły w stogu siana. Długotrwałe, manualne procesy weryfikacyjne, choć skuteczne w wykrywaniu nieprawidłowości, mogą niekorzystnie wpłynąć na doświadczenia uczciwych klientów. W takiej sytuacji z pomocą przychodzi uczenie maszynowe, które może skutecznie zawęzić obszar poszukiwań do transakcji o najwyższym ryzyku, znacząco ułatwiając identyfikację potencjalnych oszustw.

Przykładowo, regularne wypłaty stałej sumy pieniędzy przez klienta mogą na pierwszy rzut oka nie wzbudzać podejrzeń. Jednak dokładniejsza analiza transakcji może ujawnić niestandardowe zachowania, jak płatności kierowane do nowo dodanych odbiorców czy ponadprzeciętną aktywność kredytową na koncie klienta. Te anomalie, które mogą umknąć uwadze w tradycyjnym procesie antyfraudowym, są szybko identyfikowane przez algorytmy uczenia maszynowego i zgłaszane do dalszej weryfikacji.

...

Artykuł jest płatny. Aby uzyskać dostęp można:

• zalogować się na swoje konto, jeśli wcześniej dokonano zakupu (w tym prenumeraty),
• wykupić dostęp do pojedynczego artykułu: SMS, cena 5 zł netto (6,15 zł brutto) - kup artykuł
• wykupić dostęp do całego wydania pisma, w którym jest ten artykuł: SMS, cena 19 zł netto (23,37 zł brutto) - kup całe wydanie,
• zaprenumerować pismo, aby uzyskać dostęp do wydań bieżących i wszystkich archiwalnych: wejdź na BANK.pl/sklep.

Uwaga:

• zalogowanym użytkownikom, podczas wpisywania kodu, zakup zostanie przypisany i zapamiętany do wykorzystania w przyszłości,
• wpisanie kodu bez zalogowania spowoduje przyznanie uprawnień dostępu do artykułu/wydania na 24 godziny (lub krócej w przypadku wyczyszczenia plików Cookies).

Komunikat dla uczestników Programu Wiedza online:

• bezpłatny dostęp do artykułu wymaga zalogowania się na konto typu BANKOWIEC, STUDENT lub NAUCZYCIEL AKADEMICKI

Źródło: Miesięcznik Finansowy BANK