По данным сайта Qamqor.kz, в Казахстане ежегодно растет число случаев интернет-мошенничества. Об этом говорили на ежегодной Антифрод-конференции, организованной ForteBank.
Как отметили представители ForteBank, масштаб проблемы растёт вместе с её технологичностью. Сегодня банки работают в условиях постоянных атак, где схемы становятся всё более изощрёнными и быстро адаптируются под защитные механизмы.
Классические антифрод-системы — программные решения, которые защищают от мошенничества, — работают в изоляции: каждый банк видит только свою часть атак. Между тем мошенники действуют комплексно — они одновременно атакуют несколько организаций, используя пробелы между разрозненными системами, отметили участники конференции.
На фоне ограничений в техническом обнаружении и постоянной эволюции мошеннических схем угрозы становятся особенно острыми. Именно поэтому борьба с мошенничеством должна выходить за рамки индивидуальной защиты и требует системного взаимодействия всех участников финансового сектора, считают в банке.
"Банки работают в среде постоянных и всё более технологичных атак, где схемы становятся сложнее и динамичнее, поэтому устойчивость финансового института напрямую определяется тем, насколько эффективно он способен распознавать и предотвращать угрозы проактивно, а не реагировать на них постфактум", - отметила Анна Пилипенко, член правления и управляющий директор АО ForteBank.
Именно поэтому ForteBank предлагает внедрить федеративное обучение (Federated Learning) — инновационный подход к антифрод-системам, который меняет саму логику безопасности в финансовом секторе.
Что такое федеративное обучение?
Федеративное обучение — это технология искусственного интеллекта, которая позволяет банкам совместно обучать модели ИИ без обмена персональными данными. Иными словами, банки и финансовые институты могут улучшать алгоритмы защиты, при этом не делясь персональной или транзакционной информацией своих клиентов.
Федеративное обучение позволит банкам:
- повысить точность антифрод-моделей без нарушения законодательства о защите данных;
- объединить усилия против мошенников, не теряя независимости;
- мгновенно адаптироваться к новым схемам, которые появляются у других игроков рынка.
Такой подход, считают в ForteBank, превращает борьбу с мошенничеством из индивидуальной гонки в коллективную защиту, что значительно повышает эффективность. Участники конференции положительно оценили эту инициативу.
"В контексте усиления антифрод-мероприятий мы преследуем две цели. Первое — это защитить средства клиента, и второе — это уберечь банк от убытка. Соответственно, для этого мы усиливаем и наши модели, и нашу технологическую инфраструктуру, заводим в наш антифрод-центр все основные продукты, каналы, системы", — отметили в банке.
Человек - уязвимое звено для мошенников
Но, уверены в ForteBank, борьба с мошенничеством должна вестись не только на уровне технологий и банковских систем, но и среди самих пользователей. Именно человек остаётся самым уязвимым звеном в цепочке безопасности.
Многие по-прежнему не могут отличить фейковое банковское приложение, поддельную ссылку или фишинговое сообщение. Эксперты на конференции отметили: сейчас всё чаще появляются случаи, когда мошенники используют персонализированные данные — находят именно те детали, которые характерны для конкретного человека, и начинают бить по самым слабым местам.
Такие схемы особенно опасны, потому что практически не поддаются стандартному выявлению антифрод-системами. Поэтому казахстанцам нужно повышать уровень цифровой и финансовой грамотности.
"Несмотря на все попытки защиты клиентов, которые предпринимают все участники сектора: банки, регуляторы, телеком-компании, все равно остается часть клиентов, которая попадается на уловки мошенников. Даже бывали такие кейсы, когда у клиента в банке спрашивали, не подвержен ли он влиянию мошенников, и он говорил "нет", а на следующий день приходил и говорил, что перевел деньги мошенникам", - рассказали представители банка.
Кстати, одна из спикеров конференции, Виктория Тю, отметила, что после внедрения моделей машинного обучения в их компании уровень мошенничества снизился почти на 65 процентов. Это наглядно показывает, насколько эффективен переход от сценарного анализа (когда система реагирует на заранее заданные шаблоны) к обучающимся моделям, которые способны самостоятельно распознавать новые схемы атак.
По словам экспертов конференции, именно переход к подобным решениям может стать новой архитектурой безопасности финансового сектора Казахстана.
Фото предоставлены ForteBank
