Daha fazla finansal işlem çevrimiçi hale geldikçe, kuruluşlar ödeme yöntemlerinin güvenli, emniyetli ve özel olmasını sağlamanın yanı sıra meşru müşteri davranışı ile hileli faaliyetler arasında ayrım yapabilme zorluğuyla karşı karşıya kalıyor. Visa için gelişmiş analitik ve yapay zeka önemli bir rol oynuyor.
Visa’nın baş risk veri sorumlusu Dustin White, kısmen pandemi ile ilgili karantinalar ve kısıtlamaların yanı sıra kuruluşların dijital dönüşüm girişimlerinin bir parçası olarak yeni teklifler sunmaları nedeniyle dijital ticarete geçişin paranın dünya çapında hareket etme şeklini değiştirdiğini söylüyor. . Bireyler, diğer bireylere para göndermek veya perakendecilerden ve diğer satıcı türlerinden mal ve hizmetler için ödeme yapmak için yeni araçlara giderek daha fazla güveniyor. Şimdi al-sonra öde, dokun-öde ve dokunmadan ödeme gibi yeni ödeme planları var ve bunların geleneksel yüz yüze işlemlerden farklı zorluklar ve riskler getirdiğini söylüyor.
“Küresel para hareketini güvence altına alma görevinin karmaşık olduğunu söylemek, özellikle şimdi, yetersiz kalır” diye yazdı. Visa’nın baş risk sorumlusu Paul Fabara son bir blog yazısında.
Şirket, Visa ağındaki e-ticaret hacminin 2019’un sonundan bu yana %50’den fazla arttığını ve Visa ağındaki eşler arası ödemelerin iki katından fazla arttığını söylüyor. Müşteriler 2021’de mağazalara geri dönseler bile, alışveriş yapanların “hala çevrimiçi şevkle alışveriş yaptıkları” için çevrimiçi trendler sabit kaldı. Digital Commerce 360’ın Ticaret Departmanı verilerinin analizi.
Suçlular paranın olduğu yere gider; e-ticaretteki değişimi ve dijital ödemelerin artan kullanımını fark ettiler. White, saldırı yüzeyinin artmasına rağmen Visa ağlarındaki dolandırıcılık oranlarının tarihi düşük seviyelerde kaldığını söylüyor. Dolandırıcıların günlük 2 milyondan fazla girişimine rağmen, dolandırıcılık oranları şu anda işlemlerde 100$ başına yaklaşık 7 sentte. White, dolandırıcılığı düşük tutmak için Visa’nın gelişmiş analitik ve yapay zekaya (AI) yaptığı büyük yatırımları takdir ediyor.
Veri Rezervuarında Derinlere İnmek
Visa, son beş yılda siber güvenliğe 9 milyar dolar, özellikle veri analitiği ve yapay zeka yeteneklerine 500 milyon dolar yatırım yaptı. Şirket, 60 petabayt (1 petabayt 1.000 terabayttır) veriye sahiptir ve ağlarındaki sahtekarlığı tespit etmek ve engellemek için 60’tan fazla farklı hizmete yapay zeka ve analitiği yerleştirmiştir.
- White, Visa Gelişmiş Yetkilendirme (VAA) puanının, 300 milisaniye içinde bir işlemin meşru veya hileli olup olmadığını belirlemek için AI ve makine öğrenimi tekniklerini kullandığını söylüyor. VAA tek başına 2021’de 26 milyar dolarlık dolandırıcılığı önledi.
- Şirket, meşru işlemlerle ilişkili “ortak davranış kalıplarını” aramak ve sahtekarlığı tespit etmek için verileri analiz eder. Örneğin, bir müşterinin kredi fotokopisi için başvuruda bulunması ve rakamları yazmak yerine Sosyal Güvenlik numarasına yapıştırılması gibi içgörüler, kullanılan kişisel verilerin çalınmış olabileceğini gösterebilir.
- White, Visa Behavioral Analytics’in hesap ele geçirmelerini ve bot tabanlı saldırıları tespit etmek için son iki yılda 12 milyon benzersiz cihaza karşı 400 milyondan fazla kimlik doğrulama talebini analiz ettiğini söylüyor.
- Visa Account Intelligence, sahtekarlığı başlamadan önce tespit etmek için yapay zeka ve makine öğrenimini kullanır. Bir durumda, Visa Account Intelligence 2,2 milyar dolarlık olası müşteri dolandırıcılığının önlenmesine yardımcı oldu.
Yapay Zeka ile Yetenekleri Geliştirme
Yanlış retler veya bir işlem bir hata nedeniyle gerçekleşmediğinde de maliyetli olabilir. White, yanlış bir düşüşün ardından müşterilerin yaklaşık %89’unun bu öğeyi (bir kimlik bilgisi veya belirli bir ödeme yöntemi) kullanmayı keseceğini ve bunun da sağlayıcılar ve tüccarlar için gelir akışı kaybına yol açacağını söylüyor. Şirket, Visa’nın yanlış düşüşleri %30’a kadar azaltmak için derin öğrenme teknikleri uyguladığını söylüyor.
Güvenlik analistleri, siber saldırıları ve içeriden gelen tehditleri ortaya çıkarmak için doğal işlemeyi kullanır ve en olası ağ güvenlik açığı noktalarını tahmin etmek ve düzeltmek için makine öğrenimi modelleri uygular. Güvenlik açığı testi, 2021 mali yılında dolandırıcılığı önlemek için yaklaşık 31 milyon dolar tasarruf sağladı.
Visa’nın yapay zekaya yaptığı yatırımlar, finansal hizmetler sektöründeki genel faaliyetle eşleşiyor. Finans kuruluşları, dolandırıcılığı önlemeye ve riski değerlendirmeye yardımcı olmak için yapay zeka uygulamalarına 217 milyar dolardan fazla harcadı. Mali Suçları Önleme Başucu Kitabı. Bu rakamlar 2020 yılına ait ve yatırımların hızı o zamandan beri artmaya devam etti. Bankalar, bir örnekte gösterildiği gibi, yapay zeka kullanmanın faydalarının farkındadır. son UBS Kanıt Laboratuvarı raporu100 milyar doların üzerinde varlığa sahip bankalarda yanıt verenlerin %75’i yapay zeka stratejileri uyguladıklarını söyledi.
White, AI’yı her şeyi düzeltmek için son olarak görmeye karşı uyarıda bulunur ve çok katmanlı bir yaklaşımı savunur. Visa hala, sürekli güvenlik izleme, olay müdahale soruşturması ve tehdit istihbaratını yürütmek için analistlerden oluşan Siber Füzyon Merkezlerine sahiptir. Makine öğrenimi, mevcut araçları ve süreçleri iyileştirmek için uygulandığında veya belirli bir durumu ele almak için dağıtıldığında en faydalı olanıdır.
White, “Hiçbir çözüm altyapıya yönelik tüm saldırıları engelleyemez” diyor.
