Цифрлық төлемдердің өсуі қаржылық алаяқтықтың үнсіз трансформациясымен қатар жүрді. Бұрын негізінен тіркелгі деректерін ұрлауға немесе карталарды клондауға негізделген нәрсе қазір әлеуметтік инженерияны, синтетикалық сәйкестендіруді және шабуылдарды сенімдірек және масштабтауға мүмкіндік беретін жасанды интеллект құралдарын қамтиды. Бұл сценарийде банктер, финтехтер және компаниялар барған сайын күрделі міндетке тап болады: пайдаланушыларды цифрлық төлемдерге тән жылдамдық пен қарапайымдылыққа нұқсан келтірмей қорғау.
Datafolha институтының Бразилия қоғамдық қауіпсіздік форумымен (FBSP) серіктестікте жүргізген сауалнамасына сәйкес, 2024 жылдың шілдесі мен 2025 жылдың шілдесі аралығында шамамен 24 миллион бразилиялық Pix, несие карталары және төлем түбіртектерімен байланысты қаржылық алаяқтықтың құрбаны болып, шамамен 29 миллиард реал шығынға ұшыраған. Сонымен қатар, Сыбайлас жемқорлыққа және ақшаны жылыстатуға қарсы күрес жөніндегі ұлттық стратегияның (ENCCLA) ақпараты бразилиялықтардың жартысынан көбі қаржылық алаяқтықтың қандай да бір түрінен зардап шеккенін көрсетеді.
«Бүгінгі таңда қаржы секторындағы тәуекелдерді басқаруды үш үрдіс қайта анықтауда. Бір жағынан, алаяқтық тез дамып келеді және әлеуметтік инженерия мен генеративті жасанды интеллектті пайдаланудың арқасында сипаты өзгерді. Екінші жағынан, реттеу нақты уақыт режиміндегі, ашық және аудиттелетін мониторинг жүйелерін талап етеді. Соңында, қорғаныс жасанды интеллект пен төлем тәжірибесіне нұқсан келтірмей пайдаланушыны қорғауға қабілетті төмен үйкелісті аутентификация механизмдеріне барған сайын тәуелді болып барады», - дейді дамушы нарықтарға арналған жасанды интеллектпен жұмыс істейтін төлем операциялық жүйесі Akua компаниясының бас операциялық директоры және негізін қалаушы Родриго Родригес.
Күн сайын таңертең, бір уақытта және бір кофеханадан кофе сатып алатын тұтынушыны елестетіп көріңізші. Кенеттен, бірнеше минуттан кейін, басқа құрылғыда және басқа қалада жасалған жоғары құнды сатып алу пайда болады. Сол сәтте ең маңызды сұрақ енді «құпия сөз қандай?» емес, «бұл мінез-құлық осы тұтынушы үшін мағыналы ма?». Бұл алаяқтықтың алдын алудың жаңа шегі: жасанды интеллект тек құпия сөздерге немесе тіркелгі деректеріне сүйенудің орнына, әр адамның қалай сауда жасайтынын және төлеп жатқан адам олар емес екенін анықтауды үйренеді.
Сала жауабы алдын ала анықталған ережелерді қолданумен қатар, мінез-құлықты түсіндіруге қабілетті модельдерге нұсқайды. Сатып алу жиілігі, әдеттегі мәндер, уақыт, орналасқан жер, қолданылатын құрылғылар және мекемелердің түрлері - тұтынушылардың динамикалық тәуекел профильдерін құруға мүмкіндік беретін сигналдардың бірі. Транзакция осы үлгіден айтарлықтай ауытқыған кезде, жүйелер операцияны рұқсат етпес бұрын ауытқуларды анықтап, тәуекел деңгейін бағалай алады.
Бұл өзгеріс экономикалық қажеттілікке де жауап береді. Алаяқтықпен күресумен қатар, мекемелер жалған оң нәтижелерді, яғни күдікті тәуекелге байланысты қабылданбаған заңды транзакцияларды азайтуы керек. Банктер, финтехтер және компаниялар үшін міндет тек алаяқтық әрекеттерді бұғаттау ғана емес, сонымен қатар қажетсіз үйкеліс тудырмай немесе заңды төлемдерді конвертациялауға әсер етпей жасау болып табылады.
Осыған байланысты, Akua сияқты компаниялар бүкіл транзакция циклі бойы тәуекелдерді басқаруды күшейту үшін машиналық оқыту модельдерін, интеллектуалды аутентификацияны, токенизацияны және нақты уақыт режиміндегі аналитикалық механизмдерді енгізіп келеді. Мақсат - күдікті операцияларды анықтау ғана емес, сонымен қатар пайдаланушының мінез-құлқын жақсы түсіну және дәлірек, ашық және аудиттелетін шешімдер қабылдау.
Алдағы жылдары экожүйеге қысым күшейеді деп күтілуде. GlobalData жүргізген зерттеу Pix арқылы алаяқтықпен байланысты шығындар 2028 жылға қарай жылына шамамен 11 миллиард реалға жетуі мүмкін екенін бағалайды, ал Serasa Experian деректері 2025 жылы Бразилия саудасында әр екі минут сайын алаяқтық әрекеті болғанын көрсетеді.
«Алаяқтыққа қарсы күрес жаңа кезеңге енуде. Егер жылдар бойы басымдық тіркелгі деректері мен деректерді қорғау болса, ендігі міндет сигналдарды нақты уақыт режимінде түсіндіру және заңды транзакцияны күдікті әрекеттен мүмкіндігінше аз үйкеліспен ажырату болып табылады. Алдын алу статикалық ережелерден әлдеқайда динамикалық және бейімделгіш модельдерге ауысуда», - деп қорытындылайды Родригес.
Цифрлық төлемдер кеңейе берген сайын және алаяқтар шабуылдарын кеңейту және жетілдіру үшін жаңа технологияларды енгізген сайын, қауіпсіздік, пайдаланушы тәжірибесі және сенімділік арасындағы тепе-теңдікті сақтау мүмкіндігі банктер, финтехтер және бизнес үшін негізгі бәсекелестік факторы ретінде пайда болады. Бұл сценарийде тәуекелдерді басқару тек қорғаныс функциясы болудан қалады және цифрлық қаржылық тәжірибенің стратегиялық элементіне айналады.
