A në pagesa: nuk zbulon më vetëm mashtrimet, por mëson se si blini për të identifikuar kur nuk ishit ju

Rritja e pagesave dixhitale është shoqëruar nga një transformim i heshtur i mashtrimit financiar. Ajo që dikur mbështetej kryesisht në vjedhjen e kredencialeve ose klonimin e kartave, tani përfshin inxhinieri sociale, identitete sintetike dhe mjete të inteligjencës artificiale të afta për t'i bërë sulmet më bindëse dhe të shkallëzueshme. Në këtë skenar, bankat, fintech-et dhe kompanitë përballen me një sfidë gjithnjë e më komplekse: mbrojtjen e përdoruesve pa kompromentuar shpejtësinë dhe thjeshtësinë që karakterizojnë pagesat dixhitale.

Sipas një studimi nga Instituti Datafolha në partneritet me Forumin Brazilian për Sigurinë Publike (FBSP), afërsisht 24 milionë brazilianë ishin viktima të mashtrimeve financiare që përfshinin Pix, kartat e kreditit dhe fletëpagesat midis korrikut 2024 dhe korrikut 2025, duke akumuluar humbje të vlerësuara prej gati 29 miliardë rand. Për më tepër, informacioni nga Strategjia Kombëtare për të Luftuar Korrupsionin dhe Pastrimin e Parave (ENCCLA) tregon se më shumë se gjysma e brazilianëve kanë vuajtur tashmë nga një lloj mashtrimi financiar.

Sot, tre trende po ripërcaktojnë menaxhimin e riskut në sektorin financiar. Nga njëra anë, mashtrimi po rritet me shpejtësi dhe ka ndryshuar natyrën e tij, i nxitur nga inxhinieria sociale dhe përdorimi i inteligjencës artificiale gjeneruese. Nga ana tjetër, rregullimi kërkon sisteme monitorimi në kohë reale, transparente dhe të auditueshme. Dhe së fundmi, mbrojtja po bëhet gjithnjë e më e varur nga inteligjenca artificiale dhe mekanizmat e vërtetimit me fërkim të ulët, të aftë për të mbrojtur përdoruesin pa kompromentuar përvojën e pagesës.

Imagjinoni një konsumator që blen kafe çdo mëngjes, në të njëjtën kohë dhe në të njëjtën kafene. Papritmas, disa minuta më vonë, shfaqet një blerje me vlerë të lartë, e bërë në një pajisje tjetër dhe në një qytet tjetër. Në atë moment, pyetja më e rëndësishme nuk është më "cili është fjalëkalimi?", por "a ka kuptim kjo sjellje për këtë klient?". Ky është kufiri i ri i parandalimit të mashtrimit: në vend që të mbështetet vetëm në fjalëkalime ose kredenciale, inteligjenca artificiale mëson se si blen secili person për të identifikuar kur personi që paguan mund të mos jetë ai vetë.

Përgjigja e industrisë tregon modele të afta për të interpretuar sjelljet, jo vetëm për të zbatuar rregulla të paracaktuara. Frekuenca e blerjeve, vlerat e zakonshme, kohët, vendndodhja, pajisjet e përdorura dhe llojet e institucioneve janë disa nga sinjalet që lejojnë ndërtimin e profileve dinamike të rrezikut të konsumatorit. Kur një transaksion devijon ndjeshëm nga ky model, sistemet mund të identifikojnë anomalitë dhe të vlerësojnë nivelin e rrezikut përpara se të autorizojnë një operacion.

Ky ndryshim i përgjigjet gjithashtu një nevoje ekonomike. Përveç luftimit të mashtrimit, institucionet duhet të zvogëlojnë të ashtuquajturat pozitive të rreme, transaksione legjitime të refuzuara për shkak të rrezikut të dyshuar. Për bankat, fintech-et dhe kompanitë, sfida nuk është vetëm të bllokojnë aktivitetet mashtruese, por ta bëjnë këtë pa krijuar fërkime të panevojshme ose pa ndikuar në konvertimin e pagesave legjitime.

Presioni mbi ekosistem pritet të rritet në vitet në vijim. Një studim nga GlobalData vlerëson se humbjet e lidhura me mashtrimet nëpërmjet Pix mund të arrijnë afërsisht 11 miliardë dollarë rand në vit deri në vitin 2028, ndërsa të dhënat nga Serasa Experian tregojnë se, në vitin 2025, kishte një përpjekje për mashtrim çdo dy minuta në tregtinë braziliane. Në këtë skenar, menaxhimi i riskut do të pushojë së qeni thjesht një funksion mbrojtës dhe do të bëhet një element strategjik i përvojës financiare dixhitale.

*Rodrigo Rodrigues, COO dhe bashkëthemelues i Akua