Інтелектуальний захист від шахрайства

01. Виклик

Середній за розміром роздрібний банк щорічно втрачав понад 12 мільйонів доларів через шахрайство з транзакціями. Ручні процеси перевірки були повільними, непослідовними і трудомісткими, а застарілі системи виявлення шахрайства, засновані на правилах, генерували велику кількість помилкових спрацьовувань та не могли адаптуватися до складних, постійно мінливих схем атак.

Шахраї використовували прогалини в моніторингу в режимі реального часу, що призводило до затримок у виявленні, фінансових втрат, підриву довіри клієнтів та посилення тиску з боку регулюючих органів. Банку було потрібно рішення, здатне аналізувати величезні обсяги транзакцій в режимі реального часу, самостійно виявляти складні схеми шахрайства та мінімізувати операційні витрати при дотриманні нормативних вимог.

02. Рішення

Ми розробили Intelligent Fraud Shield, автономну мережу AI-агентів на базі приватної магістралі LLM, призначену для безперервного виявлення та запобігання шахрайству в режимі реального часу.

Ключові особливості рішення:

• Моніторинг та аналіз у режимі реального часу: AI-агенти безперервно оцінюють транзакції, поведінку користувачів, відбитки пристроїв, мережеві шаблони та сигнали зовнішніх загроз.
• Автономне блокування: підозріла активність перехоплюється автоматично, до того як буде потрібно ручне підтвердження, що знижує ризик збитків.
• Розширене виявлення аномалій: адаптивні алгоритми виявляють як відомі, так і нові схеми шахрайства, включаючи складні багатоетапні послідовності атак.
• Зрозумілий штучний інтелект: повні контрольні журнали з прозорим обґрунтуванням підтримують звітність щодо дотримання нормативних вимог та регуляторні перевірки.
  Бездоганна інтеграція: агенти легко взаємодіють з існуючими системами обробки транзакцій, не порушуючи роботу.
• Комплексна реалізація: виявлення, проектування безпечної архітектури, розробка, тестування, поетапне впровадження, навчання персоналу, а також цілодобовий моніторинг та технічна підтримка забезпечують безперервність роботи та зниження ризиків.

У системі також впроваджено безперервне навчання, що дозволяє їй адаптуватися до мінливих тактик шахрайства та підтримувати максимальну точність виявлення, одночасно надаючи керівникам і командам із забезпечення відповідності нормативним вимогам корисну інформацію через інтуїтивно зрозумілі панелі моніторингу.

03. Результат

• Рівень виявлення шахрайства на ранній стадії досяг 97%.
• Збитки, пов'язані з шахрайством, скоротилися на 74%, що дозволило заощадити мільйони доларів на рік.
• Частка помилкових спрацьовувань знизилася до 0,8%, що значно скоротило кількість непотрібних ручних перевірок.
• Затримка прийняття рішень в режимі реального часу склала менше 150 мс, що дозволило здійснювати миттєві автоматичні втручання.
• Підвищилася операційна ефективність, що дозволило аналітикам з питань шахрайства зосередитися на складних розслідуваннях, а не на рутинних оповіщеннях.
• Посилилося дотримання нормативних вимог завдяки прозорому та піддається аудиту процесу прийняття рішень на основі штучного інтелекту.