'ลูกค้าของฉันเป็นมนุษย์หรือเปล่า' ธนาคารจะต้องพึ่งพา AI เพื่อเปิดเผยการฉ้อโกงอัตโนมัติ

โดย Xin Ren ผู้อำนวยการอาวุโสฝ่ายวิทยาศาสตร์ข้อมูลฟีดไซ

Generative AI (GenAI) กำลังเปลี่ยนเกมสำหรับธุรกิจและกลายเป็นเครื่องมือใหม่สำหรับผู้ฉ้อโกง การควบคุม AI และการขยายบทบาทของผู้มีบทบาทด้านเทคโนโลยีในภาคบริการทางการเงินถือเป็นสิ่งสำคัญในการควบคุมวิวัฒนาการของการฉ้อโกง

ตามรายงานสถานะการหลอกลวงปี 2024 โดยการแข่งขัน-ฟีดไซการฉ้อโกงทางธนาคารและการหลอกลวงทำให้เกิดความสูญเสียถึง 1 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐทั่วโลก ความสูญเสียที่สำคัญเหล่านี้ตอกย้ำว่าธนาคารจะต้องนำหน้าอาชญากรหนึ่งก้าวอยู่เสมอ ธนาคารจำเป็นต้องเปลี่ยนจากการตอบสนองต่อการฉ้อโกงมาเป็นการป้องกัน

Generative AI ปูทางไปสู่การฉ้อโกงอัตโนมัติและอาชญากรรมทางการเงิน

ด้วยกลยุทธ์ที่มีอยู่ เช่น วิศวกรรมสังคม การเข้าถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อนที่เผยแพร่บนเว็บมืดเนื่องจากการละเมิดข้อมูล โซเชียลมีเดีย และข้อมูลธนาคารที่ถูกขโมย ผู้ฉ้อโกงสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการหลอกลวงได้อย่างมาก

ผู้ฉ้อโกงไม่เพียงแต่สามารถสร้างตัวตนใหม่ได้เร็วขึ้นเท่านั้น แต่ GenAI ยังให้ความน่าเชื่อถือแก่ตัวตนเหล่านี้มากขึ้นอีกด้วย ความสามารถในการสร้างภาพ วิดีโอ หรือแม้แต่การบันทึกเสียงปลอมทำให้ผู้ฉ้อโกงสามารถสร้างตัวละครที่มีเอกลักษณ์ปลอมของตัวเองได้ตั้งแต่เริ่มต้น

ด้วยความสามารถในการผ่านการตรวจสอบการรับรองความถูกต้อง generative AI จึงกลายเป็นเครื่องมืออันทรงพลังสำหรับอาชญากรรมทางการเงิน

ในบริบทนี้ ธนาคารต่างๆ จะถูกล่อลวงให้ตั้งคำถามถึงความถูกต้องของทุกปฏิสัมพันธ์ เนื่องจากเครื่องมือเหล่านี้แพร่หลายและก้าวหน้ามากขึ้น

การฉ้อโกงในฐานะบริการกำลังได้รับความนิยม

ต้องขอบคุณ generative AI ที่ทำให้ศูนย์บริการทางโทรศัพท์สามารถรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับเป้าหมาย เรียนรู้การดำเนินงานขององค์กร และปรับแต่งการโจมตีให้กับธนาคารเฉพาะได้อย่างรวดเร็ว สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการฉ้อโกงบัญชีใหม่และคำขอเปิดบัญชีโดยเฉพาะ

อาชญากรสามารถใช้เครื่องมือ GenAI เพื่อเรียนรู้รูปแบบและขั้นตอนต่างๆ บนหน้าจอของธนาคารได้ ด้วยความรู้เกี่ยวกับวิธีการทำงานขององค์กรต่างๆ อาชญากรจึงสามารถเขียนสคริปต์เพื่อกรอกแบบฟอร์มได้อย่างรวดเร็ว และสร้างตัวตนที่ดูน่าเชื่อถือเพื่อกระทำการฉ้อโกงการเปิดบัญชี ธนาคารจะไม่จำเป็นต้องถามอีกต่อไปว่า “คนนี้ใช่หรือไม่” อีกต่อไป แต่ยังถามว่า “ลูกค้าของฉันเป็นมนุษย์หรือ AI?”

การเปิดรับพลังของ AI ถือเป็นสิ่งสำคัญ

ธุรกิจต่างๆ ต้องการเครื่องมือป้องกันการฉ้อโกงขั้นสูงเพื่อปกป้องตนเองจากภัยคุกคามที่ขับเคลื่อนด้วย AI ระบบตรวจจับการฉ้อโกงที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้องค์กรสามารถวิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรมจำนวนมหาศาลแบบเรียลไทม์ เปิดเผยรูปแบบที่ซ่อนอยู่และสัญญาณเตือนที่วิธีการแบบเดิมอาจพลาดไป การแจ้งเตือนที่สร้างโดย AI ควรมีคำอธิบายที่ชัดเจน เพื่อให้นักวิเคราะห์ที่เป็นมนุษย์สามารถเข้าใจเหตุผลที่อยู่เบื้องหลังปัญหาที่อาจเกิดขึ้นและทำการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล

อัลกอริธึม AI สามารถลำเอียงได้และต้องมีการตรวจสอบและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง นี่คือเหตุผลว่าทำไมความเชี่ยวชาญของมนุษย์ยังคงเป็นองค์ประกอบสำคัญในการตัดสินใจด้วย AI

ธนาคารสามารถใช้ AI เพื่อใช้มาตรการเชิงรุกโดยคาดการณ์ความเสี่ยงในอนาคตผ่านการประเมินความเสี่ยง อย่างไรก็ตาม ธนาคารที่ใช้ AI ในการประเมินเครดิตหรือการตรวจจับการฉ้อโกง จะต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าระบบของตนมีประสิทธิภาพ มีจริยธรรม โปร่งใส และตรวจสอบได้

คาดหวังความร่วมมือ FinServe มากขึ้น

ความร่วมมือกำลังกลายมาเป็นกุญแจสำคัญ เนื่องจากธนาคารต่างๆ กำลังร่วมมือกับสถาบันการเงินอื่นๆ มากขึ้น รวมถึงฟินเทคและ Regtech เป้าหมายคือการแบ่งปันข้อมูลและความรู้เพื่อเสริมสร้างการป้องกันระบบการฉ้อโกงข้ามพรมแดน อย่างไรก็ตาม ธนาคารลังเลที่จะเปิดเผยข้อมูลหากพวกเขากลัวที่จะเปิดเผยปัญหาทางกฎหมาย

เพื่อปรับปรุงการแบ่งปันข้อมูลและการทำงานร่วมกัน หน่วยงานกำกับดูแลจะต้องชี้แจงหรือผ่อนปรนจุดยืนต่อธนาคาร เป้าหมายคือการทำงานร่วมกัน แต่จำเป็นต้องมีความชัดเจนมากขึ้นในระดับสูงสุดเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลจะถูกแบ่งปันอย่างถูกต้อง

สถาบันการเงินยังสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากรด้วยข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล โดยมุ่งเน้นความสนใจไปที่กรณีที่มีความเสี่ยงสูง ซึ่งช่วยลดความจำเป็นในการตรวจสอบด้วยตนเองอย่างละเอียดถี่ถ้วนในทุกธุรกรรม ช่วยให้ทีมจัดลำดับความสำคัญของความพยายามได้อย่างมีประสิทธิภาพ เป็นผลให้องค์กรสามารถเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนโดยการป้องกันกรณีการฉ้อโกงที่สำคัญที่สุด

AI และการเรียนรู้ของเครื่อง: เกราะป้องกันการฉ้อโกง

ธนาคารต้องการ AI และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์การฉ้อโกงไม่เพียงแต่ช่วยลดความสูญเสียที่อาจเกิดขึ้น แต่ยังสร้างความไว้วางใจของลูกค้าที่มีต่อธนาคารอีกด้วย

การวิเคราะห์การฉ้อโกงผสมผสานปัญญาประดิษฐ์ (AI) การเรียนรู้ของเครื่อง และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง ช่วยให้ธนาคารสามารถประมวลผลข้อมูลปริมาณมากและรับข้อมูลเชิงลึกได้อย่างรวดเร็วเพื่อตอบสนองต่อการฉ้อโกงที่น่าสงสัยแบบเรียลไทม์

จากประสบการณ์ของเรากับธนาคารในสหรัฐฯ ขณะนี้ธนาคารเหล่านี้สามารถตรวจจับธุรกรรมที่อาจเป็นการฉ้อโกงได้ครึ่งหนึ่ง อย่างไรก็ตาม การใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้สามารถตรวจจับการฉ้อโกงได้ 60% ป้องกันการสูญเสียจากการฉ้อโกงที่อาจเกิดขึ้นนับล้าน

นอกจากนี้ ความสามารถของ GenAI ยังช่วยลดผลบวกลวงลงถึง 40% ช่วยให้ธนาคารสามารถมอบประสบการณ์ลูกค้าที่โปร่งใสและราบรื่นยิ่งขึ้น

บทสรุป

ในยุคของข้อมูลขนาดใหญ่ ธนาคารไม่สามารถพึ่งพาระบบที่อิงกฎแบบดั้งเดิมเพียงอย่างเดียวในการตรวจจับธุรกรรมที่ฉ้อโกงได้อีกต่อไป ผู้ฉ้อโกงจะเรียนรู้กฎเกณฑ์ของธนาคารอย่างรวดเร็วและค้นหาวิธีการฉ้อโกงโดยไม่ถูกตรวจพบ กลยุทธ์การฉ้อโกงแบบใหม่แต่ละแบบนำมาซึ่งการเรียนรู้ใหม่ๆ ผลักดันธนาคารให้เข้าสู่เกมแมวไล่หนูที่ไม่มีที่สิ้นสุด

สำหรับธนาคารและสถาบันการเงิน ภูมิทัศน์ด้านกฎระเบียบที่เปลี่ยนแปลงไปเกี่ยวกับ AI นำเสนอทั้งความท้าทายและโอกาส ในด้านหนึ่ง สถาบันต่างๆ จะต้องมีความคล่องตัวในการอัปเดตกระบวนการที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อให้สอดคล้องกับแนวทางใหม่ ในขณะเดียวกันก็คำนึงถึงหนี้สินที่อาจเกิดขึ้นด้วย ในทางกลับกัน การยึดมั่นในหลักการเหล่านี้สามารถเสริมสร้างความไว้วางใจของลูกค้าและผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ซึ่งมีคุณค่าสูงในโลกการเงิน

เกี่ยวกับผู้เขียน

Xin Ren เป็นผู้อำนวยการอาวุโสฝ่ายวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ-เธอทำงานในอุตสาหกรรมการเงินมานานกว่า 10 ปีและเชี่ยวชาญในการนำเสนอกลยุทธ์ที่ใช้ AI และนำแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาสู่ลูกค้า

หัวข้อบทความ

------