Rəqəmsal ödənişlərin böyüməsi maliyyə fırıldaqçılığının səssiz transformasiyası ilə müşayiət olunub. Əvvəllər əsasən etimadnamə oğurluğuna və ya kart klonlaşdırmasına əsaslanan şey indi hücumları daha inandırıcı və miqyaslı edə bilən sosial mühəndislik, sintetik kimliklər və süni intellekt alətlərini özündə birləşdirir. Bu ssenaridə banklar, fintech şirkətləri və şirkətlər getdikcə daha mürəkkəb bir problemlə üzləşirlər: rəqəmsal ödənişləri xarakterizə edən sürət və sadəlikdən ödün vermədən istifadəçiləri qorumaq.
Datafolha İnstitutunun Braziliya İctimai Təhlükəsizlik Forumu (FBSP) ilə tərəfdaşlıq çərçivəsində apardığı sorğuya görə, təxminən 24 milyon braziliyalı 2024-cü ilin iyul ayı ilə 2025-ci ilin iyul ayı arasında Pix, kredit kartları və ödəniş qəbzləri ilə bağlı maliyyə fırıldaqlarının qurbanı olub və təxminən 29 milyard R$ məbləğində itkilər qeydə alınıb. Bundan əlavə, Korrupsiya və Çirkli Pulların Yuyulması ilə Mübarizə üzrə Milli Strategiyanın (ENCCLA) məlumatları göstərir ki, braziliyalıların yarıdan çoxu artıq bir növ maliyyə fırıldaqçılığına məruz qalıb.
“Bu gün maliyyə sektorunda risklərin idarə edilməsini üç trend yenidən müəyyənləşdirir. Bir tərəfdən, fırıldaqçılıq sürətlə böyüyür və sosial mühəndislik və generativ süni intellektin istifadəsi ilə təbiəti dəyişib. Digər tərəfdən, tənzimləmə real vaxt rejimində, şəffaf və audit edilə bilən monitorinq sistemləri tələb edir. Və nəhayət, müdafiə getdikcə süni intellektdən və istifadəçini ödəniş təcrübəsindən ödün vermədən qoruya bilən aşağı sürtünməli identifikasiya mexanizmlərindən asılı hala gəlir”, - deyə inkişaf etməkdə olan bazarlar üçün süni intellektlə işləyən ödəniş əməliyyat sistemi olan Akua-nın əməliyyat direktoru və həmtəsisçisi Rodriqo Rodriges bildirib.
Hər səhər eyni vaxtda və eyni qəhvəxanada qəhvə alan bir istehlakçını təsəvvür edin. Birdən, bir neçə dəqiqə sonra fərqli bir cihazda və fərqli bir şəhərdə edilən yüksək dəyərli bir alış-veriş peyda olur. Həmin anda ən vacib sual artıq "parol nədir?" deyil, "bu davranış bu müştəri üçün məntiqlidirmi?" sualıdır. Bu, fırıldaqçılığın qarşısının alınmasının yeni sərhədidir: süni intellekt yalnız parollara və ya etimadnamələrə etibar etmək əvəzinə, hər bir şəxsin necə alış-veriş etdiyini öyrənir və ödəniş edən şəxs onlar olmaya biləcəyini müəyyən edir.
Sənayenin reaksiyası, əvvəlcədən müəyyən edilmiş qaydaları tətbiq etməklə yanaşı, davranışları da şərh edə bilən modellərə işarə edir. Alış tezliyi, adi dəyərlər, vaxtlar, yer, istifadə olunan cihazlar və müəssisə növləri dinamik istehlakçı risk profillərinin qurulmasına imkan verən bəzi siqnallardır. Əməliyyat bu modeldən əhəmiyyətli dərəcədə kənara çıxdıqda, sistemlər anomaliyaları müəyyən edə və əməliyyata icazə verməzdən əvvəl risk səviyyəsini qiymətləndirə bilər.
Bu dəyişiklik həm də iqtisadi ehtiyaca cavab verir. Saxtakarlıqla mübarizə aparmaqla yanaşı, qurumlar şübhəli risk səbəbindən rədd edilən qanuni əməliyyatlar olan sözdə yalançı müsbət nəticələri azaltmalıdırlar. Banklar, fintech şirkətləri və şirkətlər üçün çətinlik yalnız saxtakarlıq fəaliyyətlərinin qarşısını almaq deyil, həm də bunu lazımsız sürtünmə yaratmadan və ya qanuni ödənişlərin konversiyasına təsir etmədən etməkdir.
Bu kontekstdə, Akua kimi şirkətlər bütün əməliyyat dövrü ərzində risklərin idarə edilməsini gücləndirmək üçün maşın öyrənmə modellərini, ağıllı identifikasiyanı, tokenləşdirməni və real vaxt analitik mexanizmlərini tətbiq edirlər. Məqsəd yalnız şübhəli əməliyyatları aşkar etmək deyil, həm də istifadəçi davranışını daha yaxşı başa düşmək və daha dəqiq, şəffaf və audit edilə bilən qərarlar qəbul etməkdir.
Növbəti illərdə ekosistemə təzyiqin artacağı gözlənilir. GlobalData tərəfindən aparılan bir araşdırma, Pix vasitəsilə fırıldaqçılıqla əlaqəli itkilərin 2028-ci ilə qədər ildə təxminən 11 milyard R$-a çata biləcəyini təxmin edir, Serasa Experian-ın məlumatları isə 2025-ci ildə Braziliya ticarətində hər iki dəqiqədən bir fırıldaq cəhdinin baş verdiyini göstərir.
“Fırıldaqçılığa qarşı mübarizə yeni mərhələyə qədəm qoyur. Əgər illərdir prioritet etimadnamələri və məlumatları qorumaq idisə, indi çətinlik siqnalları real vaxt rejimində şərh etmək və qanuni əməliyyatı şübhəli fəaliyyətdən mümkün qədər az sürtünmə ilə fərqləndirməkdir. Qarşısının alınması statik qaydalardan daha dinamik və adaptiv modellərə doğru inkişaf edir”, - deyə Rodriges yekunlaşdırır.
Rəqəmsal ödənişlər genişlənməyə davam etdikcə və fırıldaqçılar hücumlarını miqyaslandırmaq və təkmilləşdirmək üçün yeni texnologiyalar tətbiq etdikcə, təhlükəsizlik, istifadəçi təcrübəsi və etibar arasında tarazlıq yaratmaq qabiliyyəti banklar, fintech şirkətləri və bizneslər üçün əsas rəqabət amili kimi ortaya çıxır. Bu ssenaridə risklərin idarə edilməsi sadəcə qoruyucu funksiya olmaqdan çıxacaq və rəqəmsal maliyyə təcrübəsinin strateji elementinə çevriləcək.
