Растот на дигиталните плаќања е проследен со тивка трансформација на финансиските измами. Она што некогаш главно се потпираше на кражба на акредитиви или клонирање картички, сега вклучува алатки за социјално инженерство, синтетички идентитети и вештачка интелигенција способни да ги направат нападите поубедливи и поскалабилни. Во ова сценарио, банките, финтех компаниите и компаниите се соочуваат со сè посложен предизвик: заштита на корисниците без компромитирање на брзината и едноставноста што ги карактеризираат дигиталните плаќања.
Според анкетата на Институтот „Датафолха“ во партнерство со Бразилскиот форум за јавна безбедност (FBSP), приближно 24 милиони Бразилци биле жртви на финансиски измами поврзани со Pix, кредитни картички и уплатници помеѓу јули 2024 и јули 2025 година, акумулирајќи проценети загуби од речиси 29 милијарди рандиски долари. Понатаму, информациите од Националната стратегија за борба против корупцијата и перењето пари (ENCCLA) покажуваат дека повеќе од половина од Бразилците веќе претрпеле некаков вид финансиска измама.
„Денес, три тренда го редефинираат управувањето со ризици во финансискиот сектор. Од една страна, измамата брзо расте и се променила по природа, поттикната од социјалниот инженеринг и употребата на генеративна вештачка интелигенција. Од друга страна, регулативата бара системи за следење во реално време, транспарентни и ревидирани. И конечно, одбраната станува сè позависна од вештачката интелигенција и механизмите за автентикација со ниско триење способни да го заштитат корисникот без да го загрозат искуството со плаќање“, вели Родриго Родригес, оперативен директор и коосновач на Akua, оперативен систем за плаќање со вештачка интелигенција за пазарите во развој.
Замислете потрошувач кој купува кафе секое утро, во исто време и во истото кафуле. Одеднаш, неколку минути подоцна, се појавува купување со висока вредност, направено на друг уред и во друг град. Во тој момент, најважното прашање повеќе не е „која е лозинката?“, туку „дали ова однесување има смисла за овој клиент?“. Ова е новата граница во спречувањето на измами: наместо да се потпира исклучиво на лозинки или акредитиви, вештачката интелигенција учи како секое лице купува за да идентификува кога лицето што плаќа можеби не е тоа.
Одговорот на индустријата укажува на модели способни да толкуваат однесувања, а не само да применуваат однапред дефинирани правила. Фреквенцијата на купување, вообичаените вредности, времето, локацијата, употребените уреди и видовите на установи се некои од сигналите што овозможуваат конструирање на динамични профили на ризик на потрошувачите. Кога трансакцијата значително отстапува од овој модел, системите можат да идентификуваат аномалии и да го проценат нивото на ризик пред да одобрат операција.
Оваа промена, исто така, одговара на економска потреба. Покрај борбата против измамите, институциите треба да ги намалат таканаречените лажни позитиви, легитимни трансакции одбиени поради сомнителен ризик. За банките, финтех компаниите и компаниите, предизвикот не е само да ги блокираат измамничките активности, туку да го сторат тоа без да создадат непотребни триења или да влијаат врз конверзијата на легитимните плаќања.
Во овој контекст, компании како Akua вклучуваат модели за машинско учење, интелигентна автентикација, токенизација и механизми за анализа во реално време за да го зајакнат управувањето со ризици во текот на целиот циклус на трансакции. Целта не е само да се детектираат сомнителни операции, туку подобро да се разбере однесувањето на корисниците и да се донесат поточни, транспарентни и ревидирани одлуки.
Се очекува притисокот врз екосистемот да се зголеми во наредните години. Студија на GlobalData проценува дека загубите поврзани со измами преку Pix би можеле да достигнат околу 11 милијарди рандиски долари годишно до 2028 година, додека податоците од Serasa Experian покажуваат дека во 2025 година имало обид за измама на секои две минути во бразилската трговија.
„Борбата против измамите влегува во нова фаза. Ако со години приоритет беше заштитата на акредитивите и податоците, сега предизвикот е да се толкуваат сигналите во реално време и да се разликува легитимна трансакција од сомнителна активност со најмалку можно триење. Превенцијата еволуира од статички правила кон многу подинамични и адаптивни модели“, заклучува Родригес.
Како што дигиталните плаќања продолжуваат да се шират, а измамниците вклучуваат нови технологии за да ги зголемат и софистицираат своите напади, способноста за балансирање на безбедноста, корисничкото искуство и довербата се појавува како клучен конкурентски фактор за банките, финтех компаниите и бизнисите. Во овој сценарио, управувањето со ризици ќе престане да биде само заштитна функција и ќе стане стратешки елемент на дигиталното финансиско искуство.
