Около $48 млрд – таковы ожидаемые убытки из-за жульничества в области онлайн-транзакций на следующие пять лет по всему миру. Используется фишинг (рассылка писем со ссылками-ловушками), вишинг (телефонные звонки “от имени” банка), скимминг (кража информации с магнитной ленты карты); ежегодный рост этих преступлений будет достигать 20–30%. Задача злоумышленников – заполучить ваши логины/пароли от банковских счетов. Как банки и предприятия могут противостоять хакерам? Существует 5 важнейших методов защиты от подобного взлома.
Транзакционный мониторинг/принятие решений в реальном времени (RTDM): мгновенное отслеживание, анализ и выдача рекомендаций (до 0,3 сек) на любые финансовые транзакции клиента/сотрудника; позволяет вести логи (историю) операций, тут же выдавать клиенту предложения партнёров, и при необходимости – контролировать лимит расходов.
Контроль безопасности устройств клиента – внешние (на стороне банка, а не у пользователя) программы, позволяющие определить, заражён ли смартфон/компьютер клиента, не ведёт ли он хакерскую деятельность, не является ли ботом злоумышленников.
Анализ поведения клиента системой ИИ: недавние разработки! Позволяют выявить подозрительные отклонения в манере клиента набора текста, паролей, в тоне голосового сообщения и т.п. Возможно, вас принуждают ввести пароль, или вы сильно нервничаете – во многих случаях ИИ способен это определить.
Управление и анализ данных (Big Data): доступно лишь крупным игрокам. Сбор подробной информации обо всех клиентах, транзакциях, действиях сотрудников, запросах и логинах. Выдача выводов на основе машинного обучения, прогнозирование проблем и их решение.
Биометрия: отпечатки пальцев, голосовая идентификация, сканирование сетчатки глаза. Ещё недавно это было темой для НФ-кино, но сейчас всё больше банков и ритейлеров полагается на многоступенчатую аутентификацию личности.
Агентство KPMG Global Banking Fraud Survey недавно опубликовало данные, согласно которым до 70% банков вкладываются в технологии транзакционного мониторинга в реальном времени. Около 67% используют биометрию, 63% доверяют свою безопасность системам искусственного интеллекта. Примерно третья часть финансовых организаций учится оценивать поведение пользователей машинным способом.
