A v platbách: už nielen odhaľuje podvody, ale teraz sa učí, ako nakupujete, aby identifikovala, kedy ste to neboli vy

Rast digitálnych platieb sprevádzala tichá transformácia finančných podvodov. To, čo sa kedysi spoliehalo najmä na krádež prihlasovacích údajov alebo klonovanie kariet, teraz zahŕňa sociálne inžinierstvo, syntetické identity a nástroje umelej inteligencie, ktoré dokážu útoky urobiť presvedčivejšími a škálovateľnejšími. V tomto scenári čelia banky, fintech spoločnosti a spoločnosti čoraz komplexnejšej výzve: chrániť používateľov bez toho, aby bola ohrozená rýchlosť a jednoduchosť, ktoré charakterizujú digitálne platby.

Podľa prieskumu Inštitútu Datafolha v spolupráci s Brazílskym fórom pre verejnú bezpečnosť (FBSP) sa približne 24 miliónov Brazílčanov stalo obeťami finančných podvodov týkajúcich sa Pixu, kreditných kariet a platobných dokladov v období od júla 2024 do júla 2025, pričom sa odhadované straty nahromadili vo výške takmer 29 miliárd Brazílčanov. Okrem toho informácie z Národnej stratégie boja proti korupcii a praniu špinavých peňazí (ENCCLA) naznačujú, že viac ako polovica Brazílčanov už zažila nejaký druh finančného podvodu.

V súčasnosti tri trendy nanovo definujú riadenie rizík vo finančnom sektore. Na jednej strane podvody rýchlo rastú a zmenili svoju povahu, poháňané sociálnym inžinierstvom a využívaním generatívnej umelej inteligencie. Na druhej strane regulácia vyžaduje monitorovacie systémy v reálnom čase, transparentné a auditovateľné. A nakoniec, obrana sa stáva čoraz viac závislou od umelej inteligencie a mechanizmov autentifikácie s nízkym trením, ktoré sú schopné chrániť používateľa bez ohrozenia platobného zážitku.

Predstavte si spotrebiteľa, ktorý si každé ráno kupuje kávu v rovnakom čase a v tej istej kaviarni. Zrazu, o niekoľko minút neskôr, sa objaví nákup vysokej hodnoty, uskutočnený na inom zariadení a v inom meste. V tej chvíli už najdôležitejšou otázkou nie je „aké je heslo?“, ale „dáva toto správanie zmysel pre tohto zákazníka?“. Toto je nová hranica prevencie podvodov: namiesto spoliehania sa výlučne na heslá alebo prihlasovacie údaje sa umelá inteligencia učí, ako každý človek nakupuje, aby identifikovala, kedy platícou osobou nemusí byť on.

Reakcia odvetvia poukazuje na modely schopné interpretovať správanie, nielen aplikovať vopred definované pravidlá. Frekvencia nákupov, bežné hodnoty, časy, miesto, použité zariadenia a typy prevádzok sú niektoré zo signálov, ktoré umožňujú vytvorenie dynamických profilov rizika spotrebiteľov. Keď sa transakcia výrazne odchyľuje od tohto vzorca, systémy dokážu identifikovať anomálie a posúdiť úroveň rizika pred autorizáciou operácie.

Táto zmena reaguje aj na ekonomickú potrebu. Okrem boja proti podvodom musia inštitúcie znížiť počet tzv. falošne pozitívnych výsledkov, teda legitímnych transakcií zamietnutých z dôvodu podozrenia z rizika. Pre banky, fintech spoločnosti a iné spoločnosti nie je výzvou len blokovať podvodné aktivity, ale robiť to bez toho, aby to spôsobovalo zbytočné napätia alebo ovplyvňovalo konverziu legitímnych platieb.

Očakáva sa, že tlak na ekosystém sa v nasledujúcich rokoch zvýši. Štúdia spoločnosti GlobalData odhaduje, že straty spojené s podvodmi prostredníctvom platformy Pix by do roku 2028 mohli dosiahnuť približne 11 miliárd realov ročne, zatiaľ čo údaje od spoločnosti Serasa Experian ukazujú, že v roku 2025 došlo v brazílskom obchode k pokusu o podvod každé dve minúty. V tomto scenári prestane byť riadenie rizík len ochrannou funkciou a stane sa strategickým prvkom digitálneho finančného zážitku.

*Rodrigo Rodrigues, COO a spoluzakladateľ Akua