Кредитные союзы внедряют ИИ для обнаружения и предотвращения мошенничества

По мере усиления борьбы с финансовым мошенничеством кредитные союзы все чаще обращаются к искусственному интеллекту (ИИ), чтобы укрепить свою защиту. Кэти Стэрз, исполнительный вице-президент Provenir по Северной Америке, считает, что ИИ значительно расширяет возможности кредитных союзов в принятии решений по мошенничеству при правильном развертывании.

Срочность обнаружения мошенничества

Обнаружение и предотвращение мошенничества стали приоритетными задачами для кредитных союзов, обусловленные тревожной частотой и серьезностью инцидентов мошенничества. Недавний опрос показал, что 79% кредитных союзов и общинных банков сообщили о прямых убытках от мошенничества, превышающих 500 000 долларов, что превышает показатели других секторов. Чтобы бороться с этой растущей угрозой, ожидается, что компании по всему миру будут инвестировать более 10 млрд долларов ежегодно в платформы обнаружения и предотвращения финансового мошенничества с использованием ИИ к 2027 году, что представляет собой значительное увеличение по сравнению с предыдущими годами.

Предиктивный ИИ позволяет финансовым учреждениям оптимизировать бизнес-процессы, освобождая ресурсы и обеспечивая более целенаправленный подход к смягчению последствий мошенничества. Используя способность ИИ анализировать огромные объемы данных, выходящие за рамки человеческих возможностей, кредитные союзы могут разрабатывать эффективные модели мошенничества на протяжении всего жизненного цикла клиента. Стэрз подчеркивает важность внедрения выявленных тенденций в платформу принятия решений, подчеркивая ключевую роль ИИ в этом процессе.

Использование ИИ для раннего обнаружения

Благодаря своей уникальной структуре отделений и членства, кредитные союзы особенно уязвимы перед мошенничеством, включая мошенничество от первого лица, мошенничество с личностью и социальные инженерные атаки. Интеграция цифровых решений по предотвращению мошенничества имеет решающее значение для поддержания доверия с их локальной клиентской базой. Системы на основе ИИ в сочетании с решениями в реальном времени способствуют раннему выявлению и предупреждению, минимизируя ложные срабатывания и обеспечивая беспрепятственные транзакции для законных клиентов.

Для повышения возможностей обнаружения мошенничества Стэрз выступает за интеграцию альтернативных источников данных, таких как данные KYC (Знай своего клиента) и AML (Противодействие отмыванию денег), а также информации на основе транзакций. Этот многомерный подход позволяет кредитным союзам быстрее и эффективнее выявлять подозрительную деятельность, особенно при обнаружении новых схем, таких как мошенничество с «взрывом» (bust-out fraud).

Хотя ИИ позволяет кредитным союзам опережать мошенников за счет быстрого выявления подозрительной деятельности, важно признать, что мошенники также используют ИИ для адаптации своих тактик. Поэтому кредитным союзам необходимо постоянно совершенствовать свои стратегии обнаружения мошенничества на основе ИИ и оставаться начеку перед лицом эволюционирующих угроз.

Балансирование человеческого опыта и ИИ

Хотя модели на основе ИИ предлагают беспрецедентные предиктивные возможности, человеческое вмешательство остается необходимым. Однако чрезмерная опора на человеческое суждение может помешать эффективности ИИ. Стэрз подчеркивает важность поддержания оптимального клиентского опыта при использовании ИИ и данных для бесшовного снижения рисков мошенничества.

В постоянно меняющемся ландшафте финансового мошенничества кредитные союзы используют ИИ для укрепления своей защиты и защиты активов своих членов. Используя предиктивную силу ИИ, кредитные союзы могут более эффективно обнаруживать и предотвращать мошенническую деятельность на протяжении всего жизненного цикла клиента. По мере того как мошенники продолжают инновационно подходить к своим методам, кредитным союзам необходимо оставаться проактивными в совершенствовании своих стратегий на основе ИИ, чтобы оставаться на шаг впереди в постоянной борьбе с финансовым мошенничеством.