Машинное обучение и искусственный интеллект помогают бороться с мошенничеством в финтехе благодаря способности анализировать большие массивы данных, выявлять подозрительные транзакции и предотвращать незаконные действия. 4

Некоторые способы, как это происходит:

• Анализ поведенческих паттернов. 1 Позволяет создать «цифровой отпечаток» каждого клиента. 1 Алгоритмы анализируют транзакции в реальном времени и моментально выявляют подозрительное поведение пользователей. 1 Для этого системы учитывают время суток, геолокацию, устройство и другие параметры. 1
• Системы выявления аномалий. 4 Анализируют поведение клиентов и определяют отклонения от нормы. 4 Например, если пользователь обычно совершает покупки только в одном регионе, но внезапно происходит транзакция в другой стране, система временно блокирует операцию, чтобы провести проверку. 4
• Прогнозная аналитика. 2 Изучая предыдущие данные и находя закономерности, указывающие на высокий риск мошенничества, ИИ может предвидеть потенциальные тенденции мошенничества. 2
• Анализ содержания электронных писем. 4 Выявляет признаки фишинга — например, необычные ссылки, подозрительные вложения или аномальные запросы информации. 4
• Распознавание подозрительных паттернов речи, интонации и содержания бесед. 4 Например, если система обнаруживает, что собеседник пытается выведать личные данные или склоняет к совершению финансовых операций, она предупреждает пользователя о возможной угрозе. 4

Например, компания DataVisor умеет распознавать мошеннические схемы ещё до того, как злоумышленники начнут действовать. 5 После обнаружения новых сетей мошенников или преступных методов способы борьбы с ними обновляются, что позволяет избежать опасности в будущем. 5