Bevezetés
A mesterséges intelligencia soha nem látott módon alakítja át a pénzügyi csalás területét. 2024 elején a csalók mesterséges intelligencia által generált mély hamisítványokat használtak arra, hogy egy videóhívás során vezetőknek adják ki magukat, és egy hongkongi alkalmazottat arra csaltak, hogy átutaljon $25 millió a csalóknak[1][2]. Az ehhez hasonló esetek azt mutatják, hogy a generatív mesterséges intelligencia hogyan teszi lehetővé a bűnözők számára, hogy rendkívül meggyőző csalásokat készítsenek a bankok és ügyfeleik ellen. A szabályozó hatóságok riadót fújnak: az amerikai pénzügyminisztérium FinCEN 2024 végén riasztást adott ki, amelyben a mesterséges intelligencia által generált "deepfake" médiát használó csalásokra figyelmeztet, beleértve a banki ellenőrzések megkerülésére szolgáló hamis személyazonossági dokumentumokat.[3][4]. Ez a fehér könyv a legújabb AI csalási trendek a pénzügyi szolgáltatásokban és megvitatja, hogy az intézmények hogyan erősíthetik meg a védelmüket. Feltárjuk, hogy a csalók hogyan használják fel a generatív mesterséges intelligenciát - a mélyreható hamis személyazonosságtól a szintetikus személyazonosságig -, és felvázoljuk a technológiákat és stratégiákat (beleértve az olyan fejlett felderítő eszközöket, mint a TruthScan), amelyeket a csalással foglalkozó csapatok és a vezetők bevethetnek e fejlődő fenyegetés elhárítására.
A legfontosabb AI csalási trendek a pénzügyi szolgáltatásokban
Az AI-t és a gépi tanulást a rossz szereplők egyre nagyobb mértékű és kifinomultabb csalások elkövetésére használják fel. Figyelemre méltó AI-vezérelt csalási taktikák a bankokat, a fintecheket és a biztosítókat érintő:
- Deepfake imitációs csalások: A bűnözők a Mesterséges intelligencia által generált videó és hang megbízható személyek (vezérigazgatók, ügyfelek stb.) valós idejű megszemélyesítésére. Például élethű, hamisított hangokat használtak a vishing (voice phishing) támadásokban csalárd átutalások engedélyezésére, és mesterséges intelligenciával létrehozott videókkal vették rá az alkalmazottakat, hogy hamis tranzakciókat hagyjanak jóvá.[1][5]. Ezek a szintetikus médiumok megnehezítik annak megállapítását, hogy valóban azzal a személlyel beszélsz-e, akinek gondolod magad, és lehetővé teszik az olyan nagy értékű rablásokat, mint a fenti $25M deepfake eset. A mélyhamisítások egyre megfizethető és könnyen előállítható, mindössze 20-30 másodpercnyi hangot igényel egy hang klónozásához, vagy kevesebb mint egy órát egy látszólag hiteles videó létrehozásához.[6].
- AI-fejlesztett adathalászat és BEC: A generatív mesterséges intelligencia felturbózza a social engineering módszereket, például az adathalász e-maileket és a üzleti e-mail kompromittálás (BEC). A mesterséges intelligencia chatrobotok képesek tökéletes üzleti nyelven, személyre szabottan, tökéletes üzleti nyelven átverő e-maileket írni, a vezérigazgató írásmódját utánozva, vagy meggyőző hamis szállítói számlákat létrehozni. Valójában az olyan földalatti eszközök, mint a FraudGPT és WormGPT (a ChatGPT szűretlen változatai) jelentek meg, hogy segítsék a kiberbűnözőket az adathalászat és a rosszindulatú programok létrehozásának automatizálásában.[7][8]. Ez azt jelenti, hogy egy minimális ismeretekkel rendelkező leendő csaló könnyedén létrehozhat csiszolt adathalász kampányokat vagy rosszindulatú kódot. A mesterséges intelligencia segítségével egyetlen bűnöző több ezer személyre szabott csaló e-mailt vagy szöveges üzenetet küldhet ki, ami jelentősen megnöveli a hagyományos csalási kísérletek hatókörét. Az FBI Internetes Bűnözési Központja már megfigyelte, hogy több mint $2,7 milliárd a BEC-csalások miatt 2022-ben, és a generatív mesterséges intelligencia azzal fenyeget, hogy a következő években még nagyobb veszteségeket okozhat.[9][10].
- Szintetikus személyazonosságok és okmánycsalás: A generatív mesterséges intelligencia a szintetikus személyazonossággal kapcsolatos csalások fellendülését segíti előa pénzügyi bűncselekmények egyik leggyorsabban növekvő fajtája.[11][12]. A csalók valódi és hamis személyes adatokat kombinálnak, hogy "Frankenstein" személyazonosságokat hozzanak létre, majd a mesterséges intelligenciát arra használják, hogy reális alátámasztó dokumentumokat készítsen - a hamis útlevelektől és bankszámlakivonatoktól kezdve a fizetési csekkekig...[7]. AI képgenerátorok és képszerkesztő eszközök hamisíthatnak hitelesnek tűnő igazolványok és fényképek amelyek átmennek az alkalmi ellenőrzésen. Még az életjel-ellenőrzés vagy a szelfi ellenőrzése is potenciálisan legyőzhető az AI által manipulált képekkel vagy videókkal. Több ezer hamis személyiség (mindegyik mesterséges intelligencia által generált profilképpel, közösségi médiával stb.) automatizált létrehozásával a bűnözők tömegesen nyithatnak bankszámlát vagy igényelhetnek hitelt, és moshatnak pénzt vagy nem fizethetnek hitelt. A szintetikus személyazonossággal kapcsolatos csalásokból származó veszteségeket a becslések szerint mintegy $35 milliárd 2023-ban[13], és a generatív mesterséges intelligencia csak felgyorsítja ezt a tendenciát azáltal, hogy a hamis személyazonosságokat olcsóbbá és nehezebben felderíthetővé teszi.
- Automatizált csalás és adóelkerülés: A hamis tartalmak létrehozásán túl a mesterséges intelligencia a csalóknak is segít maximalizálják a programjaik sikerét. A fejlett botok gyorsan tesztelhetik a lopott hitelkártyaadatokat az e-kereskedelmi oldalakon, az ML segítségével elkerülve a felderítéseket. A mesterséges intelligencia segíthet a bűnözőknek azonosítani a leggyengébb láncszemeket egy szervezet biztonságában, vagy akár hangválaszokat is szintetizálhatnak, hogy legyőzzék a telefonos személyazonosság-ellenőrzést. A dark web egy iparága már "csalás mint szolgáltatás" AI-eszközöket árul mindössze $20-ért.[14]. A mesterséges intelligencia képességeinek demokratizálódása azt jelenti, hogy még az alacsony szintű bűnözők is képesek rendkívül kifinomult csalási támadásokat indítani. A fegyverkezési verseny kiterjed a felderítés megkerülésére is - a csalók a mesterséges intelligenciát a banki csalás elleni rendszerek szondázására használják, és addig finomítják megközelítésüket, amíg nem találnak olyan módszert, amely átcsúszik a szűrőkön.[15]. Röviden, a mesterséges intelligencia lehetővé teszi a csalások lebonyolítását. eddig nem látott mértékben és hatékonysággal, kihívást jelentve a hagyományos védekezésnek.
Ezek a mesterséges intelligenciával támogatott taktikák már riasztó ütemben szaporodnak. Az olyan hagyományos csalási módszerek, mint a csekkhamisítás vagy az adathalászat már évek óta léteznek, de a mesterséges intelligencia felgyorsítja ezek mennyiségét és realitását. Az adatok egyértelmű történetet mesélnek: A mesterséges intelligencia csalás hullámzó.
Soha többé ne aggódjon az AI-csalások miatt. TruthScan Segíthet:
- AI generált érzékelése képek, szöveg, hang és videó.
- Kerülje a jelentős mesterséges intelligencia által vezérelt csalás.
- Védje a leg érzékeny vállalati eszközök.
A Deepfake-hez kapcsolódó csalások száma az egekbe szökött. 2022-ben még csak 22 deepfake csalási esetet jegyeztek fel, 2023-ban azonban már 42-t, 2024-re pedig 150-re robbantak az incidensek. Csak 2025 első negyedévében, 179 deepfake csalási incidens jelentettek - ami meghaladja az egész 2024-es év összesített adatát.[16][17].
A legújabb iparági elemzések is ezeket a tendenciákat tükrözik. Az egyik jelentés szerint 700% a deepfake incidensek számának növekedése a fintech cégek megcélzása 2023-ban[18]. Még megdöbbentőbb, hogy Észak-Amerikában egy 1,740% a deepfake csalási ügyek megugrása 2022 és 2023 között[19]. A pénzügyi bűnözők gyorsan átveszik ezeket az eszközöket, mert működnek - sok bank és áldozat még nincs felkészülve a mesterséges intelligencia által generált megtévesztés felismerésére.
Hatások és kihívások a pénzügyi intézmények számára
A mesterséges intelligencia által vezérelt csalások terjedése jelentős hatások a pénzügyi intézményekre, ügyfeleikre és a szélesebb pénzügyi rendszerre. A legközvetlenebb hatás a pénzbeli veszteség. Az iparági előrejelzések szerint 2027-re, a generatív mesterséges intelligencia által lehetővé tett csalási veszteségek elérhetik az $40 milliárdot az USA-ban, a 2023-as $12,3 milliárdról $12,3 milliárdra[20]. Ez a több mint háromszoros növekedés (a 32% CAGR) azt tükrözi, hogy a csalási kockázat dollárban kifejezve milyen gyorsan növekszik.
Az AI-alapú csalásokból eredő várható veszteségek drámaian emelkednek. A Deloitte becslései szerint a generatív mesterséges intelligenciával összefüggő amerikai pénzügyi csalások veszteségei a következő évtizedekre $12,3 milliárd 2023-ban $40 milliárd 2027-ig[20].
A nyers veszteségeken túlmenően a hírnév és a hírnévvesztés is bizalmi költségek. A fogyasztók elvárják, hogy bankjaik megvédjék őket - de a mesterséges intelligenciát használó csalások aláássák a digitális csatornákba vetett bizalmat. Ha például egy ügyfél egy meggyőző deepfake átverés áldozatává válik (például egy hamis banki videohívás), a bankot hibáztathatja a nem megfelelő biztonság miatt. Közbizalom a hangellenőrzés, az e-mailek, sőt a videokonferencia is erodálódhat, ha "amit látunk/hallunk" már nem tekinthető valósnak.[21]. Felmérések szerint az Egyesült Államokban és az Egyesült Királyságban a pénzügyi szakemberek 85%-je úgy véli, hogy a deepfake csalások "egzisztenciális" fenyegetést jelentenek a szervezetük biztonságára nézve.[22]. Az említett piacokon működő vállalatok több mint fele számolt be arról, hogy deepfake-alapú átverés célpontjává vált, és riasztó módon A célpontok közül 43% elismerte, hogy a támadás sikeres volt. a becsapásukban[23]. Minden sikeres incidens nemcsak pénzügyi kárt okoz, hanem az ügyfelek intézménybe vetett bizalmát is megingatja.
A pénzügyi cégek is küzdenek a működési és megfelelési kihívások az AI csalástól. A csalás elleni csapatoknak a riasztások és incidensek sokaságával kell szembenézniük, ami megterheli a vizsgálati erőforrásokat. A meglévő csalásfelismerő modellek (amelyek közül sokan szabályokra vagy régebbi gépi tanulási technikákra támaszkodnak) nehezen ismerik fel a mesterséges intelligenciával szintetizált, legitimnek tűnő tartalmakat. Valójában a laboratóriumokban kifejlesztett legkorszerűbb mélyreható hamisítvány-felismerő rendszerek pontossága csaknem 50%-tal csökken, amikor szembesülnek a következő elemekkel valós világ deepfakes a természetben[24]. Az emberi személyzet sem jár sokkal jobban - a tanulmányok szerint az emberek csak a jó minőségű deepfake videókat képesek kiszúrni. 55%-60% az időből, alig jobb, mint a véletlen[25]. Ez azt jelzi, hogy új eszközök nélkül a bankok a mesterséges intelligencia által vezérelt csalási kísérletek nagy részét elszalasztják.
Van még egy szabályozási dimenzió. A szabályozó hatóságok és a bűnüldöző szervek nagyon is tisztában vannak a kockázatokkal (amint azt a FinCEN riasztása is bizonyítja), és elvárják, hogy a pénzügyi intézmények alkalmazkodjanak. A bankok a mesterséges intelligencia korszakában szigorúbb irányelvekkel szembesülhetnek az ügyfelek ellenőrzésére és a csalások bejelentésére vonatkozóan. Ha például egy bank alkalmazottját egy deepfake rászedi egy $10 milliós átutalás jóváhagyására, a szabályozók alaposan megvizsgálhatják a bank ellenőrzéseit és átvilágítási folyamatait. A Banki titoktartási törvény most már kifejezetten magában foglalja a kiberbűnözés és a deepfake-hez kapcsolódó gyanús tevékenységek bejelentését is.[26][4], ami azt jelenti, hogy a bankoknak ki kell képezniük a személyzetet, hogy felismerjék és jelentsék az AI által generált csalásjelzőket a gyanús tevékenységi jelentésekben (SAR). Ha nem tartanak lépést az AI-alapú csalási technikákkal, az megfelelés megsértéséhez vagy jogi felelősségre vonáshoz vezethet, ha az ügyfelek vagy a partnerek azt állítják, hogy a bank nem tett eleget az előre látható AI-alapú csalások megelőzése érdekében.
Talán a legnagyobb kihívást a az új fenyegetés aszimmetrikus jellege. A generatív mesterséges intelligencia jelentősen csökkenti a támadók költségeit és képzettségi korlátját, miközben exponenciálisan növeli a támadások mennyiségét és realizmusát. Egyetlen vírusos deepfake pletyka vagy egy meggyőző hangklónhívás több millió dolláros hitelesítési beruházást is legyőzhet. Eközben a védőknek minden egyes tranzakció és interakció hitelességét ellenőrizniük kell, ami sokkal nehezebb feladat. Ez valóban fegyverkezési verseny: A mesterséges intelligencia a csalóknak önfrissítő eszköztárat ad a biztonság megkerülésére, ami megköveteli a bankoktól, hogy a védelmüket is folyamatosan frissítsék.[15][27]. Sok pénzintézet elismeri, hogy nincs megfelelően felkészülve - a vállalatok több mint 80%-ének nincs hivatalos válaszadási terve a deepfake támadásokra, és több mint a fele nem biztosított képzést az alkalmazottaknak a deepfake kockázatokról.[28][29]. Ez a felkészültségi hiányosság azt jelenti, hogy a szervezetek jelenleg sebezhetőek, de rávilágít arra is, hogy hol van szükség cselekvésre.
Egy figyelemre méltó és kijózanító mérőszám egy nemrégiben készült iparági jelentésből származik: A pénzügyi szektorban elkövetett csalási kísérletek 42,5%-je ma már valamilyen formában mesterséges intelligenciával történik.[30]. Más szóval, a bankok által tapasztalt csalási támadások közel felének van mesterséges intelligencia komponense - legyen szó mesterséges intelligenciával generált dokumentumról, szintetizált hangról vagy gép által generált adathalász üzenetről. Ez a statisztika hangsúlyozza, hogy a mesterséges intelligencia nem egy hipotetikus jövőbeli fenyegetés; már itt van, és arra kényszeríti a pénzintézeteket, hogy alkalmazkodjanak, különben egyre nagyobb veszteségekkel kell szembenézniük.
Védekezés az AI-alapú csalás ellen: Stratégiák és megoldások
A mesterséges intelligencia által vezérelt csalás elleni küzdelem a csalásmegelőzési stratégiák fejlődését igényli. A hagyományos megközelítések (mint például a kézi ellenőrzés vagy a statikus szabályrendszerek) nem képesek felvenni a versenyt az alakváltó mesterséges intelligencia csalásaival. Ehelyett a bankoknak a következőket kell elfogadniuk technology (like making sure they have a Secure SSL Certificate), training, and teamwork hogy megfordítsuk a helyzetet. Az alábbiakban felvázoljuk a legfontosabb stratégiákat és a kialakulóban lévő megoldásokat:
- A mesterséges intelligencia kihasználása a mesterséges intelligencia elleni küzdelemben (fejlett észlelési eszközök): A pénzintézetek egyre inkább a AI-alapú észlelési megoldások a mesterséges intelligencia által generált tartalmak és anomáliák azonosítása. Lényegében tűzzel kell harcolni a tűz ellen. Az olyan új vállalati eszközök, mint a TruthScan szöveg, kép, hang és videó multimodális mesterséges intelligencia-felismerést kínál a tartalom valós idejű hitelesítéséhez.[31]. A bankok például mesterséges intelligencia szövegdetektorokat alkalmazhatnak a bejövő kommunikáció (e-mailek, chat-üzenetek) átvizsgálására az AI által generált nyelvi jelek után, amelyek adathalász e-mailt vagy hamis ügyfélkérdést jelezhetnek. A TruthScan AI szövegfelismerő rendszere képes azonosítani a mesterséges intelligenciával írt tartalmakat az olyan modellekből, mint a GPT-4, a következőkkel. 99%+ pontosság, még azt is megállapítva, hogy mely mondatok valószínűleg mesterséges intelligencia által generáltak.[32][33]. Hasonlóképpen, a mesterséges intelligencia képi törvényszéki eszközök is ellenőrizhetik a dokumentumokat és a képeket; a AI képérzékelő képes jelezni, ha egy benyújtott jogosítványt vagy közüzemi számlát digitálisan készítettek vagy manipuláltak, összehasonlítva azt a mesterséges intelligencia által generált képek ismert mintáival.[34]. A bankok az audiofenyegetésekhez kezdik használni voice deepfake detektorok - olyan megoldások, amelyek a hívás hangját elemzik a szintetikus beszéd akusztikai ujjlenyomatai szempontjából. A TruthScan AI Voice Detector például figyeli a hangklónozás árulkodó jeleit, és képes ellenőrizze az előadó hitelességét a csaló hívások megelőzése érdekében[35]. Azáltal, hogy ezeket az érzékelőket API-n keresztül integrálják munkafolyamataikba, a pénzintézetek automatikusan szűrhetik a tranzakciók és interakciók hátterében lévő mesterséges intelligencia tartalmakat. Ez egy további védelmi réteget jelent, amely gépi sebességgel működik, és észreveszi azt, amit az emberi szemek/fülek esetleg nem vesznek észre.
- Többfaktoros és sávon kívüli ellenőrzés végrehajtása: Mivel a mesterséges intelligencia megnehezíti a hangok vagy képek megbízhatóságát, a bankoknak jobban kellene támaszkodniuk az olyan ellenőrzési módszerekre, amelyeket a mesterséges intelligencia nem tud könnyen meghamisítani. Ez magában foglalja a többfaktoros hitelesítést (MFA) biztonságos csatornákon. Például, ha az átutalási kérelem e-mailben vagy videohíváson keresztül érkezik, kérjen második tényezőt, például a kérelmező ismert mobileszközére küldött egyszeri jelkódot, vagy a fájlban lévő, megbízható telefonszámon történő visszahívást. Egyes bankok a nagy kockázatú tranzakciók esetében "életszerűségi" ellenőrzéseket is bevezetnek - például arra kérik az ügyfelet, hogy készítsen egy élő szelfit egy bizonyos gesztussal vagy szóval, amelyet nehezebben tud lemásolni egy hamisított videó. A biometrikus hitelesítők hamisítás elleni intézkedésekkel is kiegészíthetők (pl. 3D-s arcmélység szkennelés vagy a finom szemmozgások figyelése, amelyeket a mélyhamisítványok gyakran nem tudnak utánozni).[27]). A kulcs az egyetlen hibapontok elkerülése. Még ha egy AI deepfake képes is becsapni egy csatornát (mondjuk a hangellenőrzést), egy összehangolt sávon kívüli ellenőrzés vagy biometrikus teszt biztosíthatja a csalás leleplezéséhez szükséges kihívást. Zéró bizalmi elvek kell alkalmazni: minden kéretlen vagy váratlan utasítást (még egy "ismert" vezető vagy ügyfél részéről is) gyanúsnak kell tekinteni, amíg azt független csatornán keresztül nem ellenőrzik.
- Munkavállalói képzés és csalás-tudatosság: A technológia önmagában nem jelent megoldást - különösen azért, mert a csalók a leggyengébb láncszemet veszik célba, ami gyakran az emberi bizalom. A pénzintézeteknek be kell fektetniük a csalásmegelőző csoportok és a frontvonalban dolgozó munkatársak rendszeres képzésébe a mesterséges intelligencia alapú csalásokról. Az alkalmazottaknak meg kell tanulniuk felismerni a mély hamisítványok és a social engineering piros zászlós jeleit. Ez magában foglalhatja a finom anomáliákról szóló képzést is (pl. ajakszinkronizációs problémák egy videóhívásban, vagy olyan hang, amely természetellenes intonációt vagy túl kevés háttérzajt tartalmaz - ezek a szintetikus hang lehetséges jelei). A következő kultúra ösztönzése ellenőrzés: az alkalmazottaknak felhatalmazást kell érezniük arra, hogy egy gyanús tranzakciót vagy kérést szüneteltessenek és függetlenül ellenőrizzék, még akkor is, ha az látszólag a vezérigazgatótól származik. Az eset a A Ferrari vezérigazgatójának hangja hamisítási kísérlet tanulságos - egy végrehajtó csak úgy leplezte le a csalást, hogy feltett egy személyes kérdést, amelyre az imposztor nem tudott válaszolni.[36]. A szimulált adathalászat/mélyreható csalás gyakorlatok szintén hasznosak lehetnek. Ahogyan a vállalatok adathalász szimulációkat futtatnak a személyzet kiképzésére, úgy szimulálhatnak egy mélyen hamis hangüzenetet vagy egy hamis videós megbeszélést, és megnézhetik, hogy az alkalmazottak észlelik-e azt. Ez az izommemóriát fejleszti a valós támadásoknak való ellenálláshoz. Tekintettel arra, hogy a vállalatok több mint 50%-je nem rendelkezik mélyreható hamisításokra adott válaszprotokollal és kevés képzéssel[29], az ilyen programok bevezetése alacsonyan függő gyümölcs az ellenálló képesség javítása érdekében.
- Csaláselemzés és anomália-felismerés: Banks should continue to use AI on the defensive side by enhancing their fraud analytics. Modern fraud detection systems employ machine learning models that analyze transactions in real time and flag anomalies or high-risk patterns. These models need to be updated to include signals indicative of AI-driven fraud. For example, an ML model can be trained to detect metadata or behavioral patterns associated with bot-driven account takeovers (e.g. impossibly fast form fill times, or perfectly consistent typing patterns that suggest an automated script). Language models can be used to analyze message content and flag if an email from a supplier mesterséges intelligencia által generált hangok vagy túlságosan sablonos (a korábban említett mesterséges intelligencia szövegfelismeréssel párosítva). Az olyan bankok, mint a JPMorgan, nagy nyelvi modelleket használnak belső kommunikációjukban, hogy kiszúrják azokat a mondatokat vagy szövegkörnyezeteket, amelyek egy social engineering kísérletre utalhatnak.[37]. Az olyan fizetési hálózatok, mint a Mastercard, hatalmas adathalmazokat (tranzakciók milliárdjait) vizsgálnak át mesterséges intelligenciával, hogy azonosítsák a csalárd tranzakciókat, amelyeket a hagyományos szabályok nem vennének észre.[38]. A tanulság az, hogy defenzív AI ugyanolyan innovatívnak kell lennie, mint a támadó mesterséges intelligenciának. A cégeknek fontolóra kell venniük, hogy kifejezetten a hamisított tartalmak, a szintetikus identitások és a generatív támadási minták felismerésére szolgáló mesterséges intelligencia-modelleket fejlesszenek ki vagy vásároljanak. Fontos, hogy ezeket a modelleket folyamatosan újra kell képezni az AI csalások legújabb példáin (ez az úgynevezett online tanulás vagy szövetségi tanulás), hogy lépést tartsanak a bűnözők gyorsan fejlődő taktikáival.[39][40].
- Együttműködés és információmegosztás: Az AI-alapú csalás elleni küzdelemhez intézményen belüli és intézményközi együttműködésre lesz szükség. A szervezeti határokat átlépő fenyegetésekkel szemben az elszigetelt erőfeszítések kevésbé hatékonyak. Csalásmegelőzési csapatok, kiberbiztonsági csapatok és informatikai csoportok kéz a kézben kell dolgozniuk - például a biztonsági csapatok a videokonferencia-eszközökbe beépíthetik a deepfake-érzékelést, míg a csalással foglalkozó csapatok a tranzakciófigyelésbe integrálhatják a tartalomellenőrzést. Szélesebb szinten a bankoknak részt kell venniük az olyan iparági csoportokban, mint a Pénzügyi Szolgáltatások Információmegosztó és Elemző Központja (FS-ISAC), hogy kicseréljék az új mesterséges intelligencia alapú csalási módszerekkel kapcsolatos információkat.[41]. Ha egy bank felfedez egy újszerű deepfake támadási vektort, akkor ennek megosztása segíthet a többieknek, hogy még azelőtt behozzák a lemaradást, mielőtt őket is elérné a támadás. Az iparági konzorciumokon keresztül vagy szabályozási támogatással közös gyakorlatokat vagy "vörös csapat" szimulációkat lehet végezni mesterséges intelligenciát tartalmazó forgatókönyvekkel (pl. deepfake ügyvezetői csalás vagy mesterséges intelligencia által generált személyazonosság-ellenőrzés megkerülése). A szabályozó hatóságok maguk is az AI kockázatokra összpontosítanak, ezért bölcs dolog proaktívan együttműködni velük. A bankok a mesterséges intelligencia használatára vonatkozó szabványokhoz és iránymutatásokhoz való hozzájárulással segíthetnek egy biztonságosabb ökoszisztéma kialakításában. Végső soron, mivel az egyik bankot fenyegető veszély az összes bankot fenyegeti. ezen a téren[42], a kollektív védelmi megközelítés megerősíti mindenki képességét a mesterséges intelligenciával támogatott csalások felderítésére és megakadályozására.
- Ügyféloktatás és bizalmi intézkedések: Végezetül a pénzügyi intézményeknek nem szabad figyelmen kívül hagyniuk az ügyféltudatosság szerepét. Mivel a deepfakes és az AI csalások a nagyközönséget célozzák (például a nagyszülői csalásokban használt hamis hangok vagy az AI által generált hamis "tech support" csevegések), a bankok segíthetnek az ügyfelek felvilágosításában ezekről a veszélyekről. Sok bank már most is küld figyelmeztető üzeneteket az adathalászatról; ezeket kiterjeszthetik az AI hangklónozásra és a mélyhamisított videókra is, és tippeket adhatnak a kérések ellenőrzésére. Egyes progresszív szervezetek küldenek push értesítések vagy figyelmeztetések az alkalmazásukban, ha egy ismert csalás van forgalomban (pl. "Vigyázat: csalók a családtagok hangklónjait használhatják, hogy pénzt kérjenek").[43]. Bár közvetlenül nem lehet megelőzni a támadásokat, az oktatás csökkentheti a sikerességi arányt, és megerősítheti, hogy a bank partner a biztonságban. Ezen túlmenően a legmodernebb csalásmegelőzésbe beruházó bankoknak ezt az ügyfeleknek is ki kell emelniük, mint egyfajta differenciáló - Ha például az ügyfelek tudomásul veszik, hogy minden videóhívást vagy benyújtott dokumentumot mesterséges intelligencia vizsgál be a hitelesség érdekében (anélkül, hogy felfedné az érzékeny módszereket), az megnyugtathatja az ügyfeleket, hogy a bank minden rendelkezésre álló eszközt felhasznál a védelmük érdekében. A digitális bizalom megőrzése kulcsfontosságú lesz ahhoz, hogy a bankok teljes mértékben kiaknázhassák a mesterséges intelligencia előnyeit a szolgáltatásokban, ezért az átláthatóság és az ügyfélközpontú biztosítékok a holisztikus védelem részét képezik.
Az AI tartalomérzékelési szolgáltatások szerepe
A mesterséges intelligencia korszakában a csalás elleni eszköztár egyik sarokköve a következő eszközök használata AI tartalomérzékelési szolgáltatások. Ezek a szolgáltatások arra specializálódtak, hogy kiszúrják a mesterséges intelligencia által generált tartalmak "ujjlenyomatait", amelyek elkerülhetik az emberi ellenőröket. A TruthScan az egyik ilyen szolgáltató, amely vállalati szintű AI Detection Suite több tartalomtípuson átívelő. A pénzintézetek integrálhatják ezeket az eszközöket a hamisítás és csalásjelzők automatikus szűrésére:
- Dokumentum- és képellenőrzés: A TruthScan platformja lehetővé teszi a bankok számára, hogy valós időben tesztelheti a pénzügyi dokumentumokat mesterséges intelligencia által generált csalás szempontjából.[44]. Ez azt jelenti, hogy amikor egy új számlát nyitnak, vagy egy hitelkérelem érkezik fényképes személyi igazolvánnyal és fizetési csekkekkel, a rendszer azonnal elemezni tudja ezeket a képeket a szintetikus generáció vagy hamisítás jelei után. Több mint 99% célpontossággal[45]a mesterséges intelligencia képdetektor képes elkapni a hamis személyazonosító képeket vagy a manipulált PDF-eket, amelyeket az ember esetleg névértéken elfogadna. Ez a fajta dokumentum hitelességének ellenőrzése kulcsfontosságú a szintetikus személyazonossággal kapcsolatos csalások megállításában, még a számlanyitás előtt.
- Valós idejű tranzakció-felügyelet: API integrációk telepítésével a TruthScan be tud kapcsolódni a bankok tranzakciófeldolgozásába, és jelezni tudja az anomáliákat a következőkben valós időben. Ha egy gyanúsnak tűnő utasítás érkezik e-mailben, az Email Scam Detector képes elemezni az üzenet tartalmát, és felismeri, hogy azt valószínűleg egy AI modell írta-e, amely megpróbál hamisítani egy szállítót vagy ügyvezetőt.[46]. Hasonlóképpen, a Valós idejű AI detektor képes figyelni az élő kommunikációt (például a csevegéseket vagy az együttműködési platformokat), hogy azonnali riasztást adjon, ha például egy nagy téttel bíró megbeszélés során egy hamisított deepfake videótovábbítást észlelnek.[47][48]. Az azonnali figyelmeztetésekkel és automatizált válaszokkal ellátott folyamatos felügyelet segít csökkenteni azt az ablakot, amelyben a csalás észrevétlenül történhet.
- Hang és videó Deepfake védelem: A call centerek és a kapcsolattartók számára a TruthScan AI hangdetektor egy extra biztonsági réteget ad hozzá. Ha egy csaló egy ügyfélnek adva ki magát egy hangklónt használva telefonál, a rendszer elemezni tudja a hívás hangját, és jelzi, ha az mesterséges intelligenciával szintetizált elemeket tartalmaz (például hiányzó természetes mikroszüneteket vagy a hanghullámokban lévő műalkotásokat).[35]. A videófronton a Deepfake detektor a számítógépes látás algoritmusait alkalmazza a videóképekre, hogy észrevegye a következetlenségeket - például a természetellenes arcmozgásokat, a furcsa megvilágítást vagy a nem megfelelő ajakszinkronizációt -, amelyek egy hamisítványról árulkodnak.[49][50]. Azáltal, hogy a bankok a legfontosabb interakciók során ellenőrzik a hangok és az arcok integritását, meghiúsíthatják az alkalmazottak megtévesztésére irányuló csalók próbálkozásait. Ezek az eszközök úgy működnek, mint a digitális tartalom high-tech hazugságvizsgálója, láthatatlanul, a háttérben.
Érdemes megjegyezni, hogy az ilyen észlelési technológia telepítése nem egy plug-and-play gyógymód; azt az intézmény munkafolyamataihoz kell kalibrálni és hangolni. A téves pozitív eredményeket kezelni kell (például egy mesterséges intelligencia alapú szövegérzékelő gyanúsnak minősítheti a sablonalapú, legitim kommunikációt, amíg meg nem tanulja a különbséget). Megfelelő integrálás esetén azonban ezek az eszközök jelentősen javítják a szervezet képességét a következőkre a csalárd tartalmak kiszűrése, mielőtt kárt okoznának. Emellett ellenőrzési nyomvonalakat és elemző jelentéseket is generálnak, amelyek hasznosak a megfelelés és a csalási modellek folyamatos javítása szempontjából.
A mesterséges intelligencia felderítő eszközök hatékonysága elsősorban a következőktől függ folyamatos frissítések. Ahogyan a vírusirtó szoftvereknek is új aláírásokra van szükségük az új vírusokhoz, úgy a mesterséges intelligencia detektoroknak is át kell képezniük magukat a legújabb deepfake technikákra és mesterséges intelligencia modellekre. Az olyan gyártók, mint a TruthScan, frissítik algoritmusaikat, hogy kezelni tudják az új generatív modelleket és a kijátszási taktikákat, így a magas pontosságot a mesterséges intelligencia fejlődésével párhuzamosan is fenntartják.[51]. Ez tehermentesíti a házon belüli csapatokat, és biztosítja, hogy a bankok ne a tegnapi háborút vívják, miközben a bűnözők új mesterséges intelligencia trükkökre lépnek át.
Következtetés
A pénzügyi szolgáltatási ágazat válaszúthoz érkezett a csalás elleni küzdelemben. Az egyik oldalon a bűnözők gyorsan alkalmazzák a generatív mesterséges intelligenciát, hogy minden eddiginél meggyőzőbb és szélesebb körben elterjedt csalásokat hajtsanak végre. A másik oldalon a bankok és a csalás elleni harcosok egyre szélesedő arzenállal rendelkeznek a mesterséges intelligencia által vezérelt védekezés terén. Azok az intézmények fognak gyarapodni, amelyek fel kell ismerni az új fenyegetettségi helyzetet, és ugyanilyen leleményesen kell reagálni rá.. Ez a fejlett észlelési képességekbe való befektetést, többszintű ellenőrzési folyamatok integrálását, a személyzet és az ügyfelek oktatását, valamint az éberség és az alkalmazkodás kultúrájának előmozdítását jelenti.
A mesterséges intelligenciával támogatott csalás gyorsan mozgó célpont - a ma egy vállalatot átverő deepfake csalás ellen holnap új felderítési technikák léphetnek fel, és a csalók a jövő héten már változtatnak a módszereiken. Ezért a 2025-ös "iparági szabványnak" megfelelő csalásmegelőzési stratégia olyan stratégia, amely az agilitásra és a folyamatos fejlesztésre helyezi a hangsúlyt. A pénzügyi szervezeteknek úgy kell kezelniük csalásvédelmi rendszereiket, mint élő, tanuló entitások amelyek a bűnözői taktikákkal párhuzamosan fejlődnek. A technológiai szolgáltatókkal való partnerségek kihasználása okos rövidítés e képességek kiépítéséhez. Például az olyan speciális cégekkel való együttműködés, mint a TruthScan (amely a banki és pénzügyi szektorra szabott megoldásokat kínál), felgyorsíthatja az intézmény képességét arra, hogy a mesterséges intelligenciával támogatott csalások megelőzése a jogszabályi megfelelés és az ügyfelek bizalmának fenntartása mellett[52].
Végső soron a mesterséges intelligencia által vezérelt csalás elleni védelem nem csak a technológiáról szól - az alapvető bizalom amely a pénzügyek alapját képezi. Az ügyfeleknek meg kell bízniuk abban, hogy bankjuk meg tudja különböztetni a valódi tranzakciót a hamisítványtól, a valódi ügyfelet a mesterséges intelligencia csalójától. A pénzügyi szolgáltató cégek a legmodernebb mesterséges intelligencia-felismerő eszközök alkalmazásával, az ellenőrzési protokollok megerősítésével és a felmerülő fenyegetések megelőzésével fenntarthatják ezt a bizalmat. Az előttünk álló út kétségtelenül több csalási kísérletet fog tartalmazni az ellenfelek részéről, de felkészültséggel és a megfelelő befektetésekkel a bankok biztosíthatják, hogy A mesterséges intelligencia inkább előny, mint fenyegetés lesz a csalásmegelőzés területén. Ez egy elérhető cél: ugyanazokat a mesterséges intelligencia technológiákat, amelyek zavarokkal fenyegetnek, fel lehet használni pénzügyi rendszerünk integritásának védelmére. Itt az ideje, hogy a csalásmegelőzési csoportok és a C-szintű vezetők határozottan cselekedjenek, fejlett megoldások és stratégiák alkalmazása a csalók kijátszása érdekében és biztosítsa a digitális pénzügyek jövőjét.
Források: A közelmúltban készült iparági jelentésekre, szabályozási figyelmeztetésekre és technológiai fehér könyvekre hivatkozunk (Deloitte[20][18], Világgazdasági Fórum[19][24], U.S. Treasury FinCEN[3][4], Federal Reserve[13], Keepnet Labs[16][30], többek között), hogy adatokat és példákat szolgáltassanak. Minden adatot és példát soron belül idézünk, hogy az olvasók tovább kutathassanak.
[1] [9] [10] [14] [15] [18] [20] [37] [38] [42] [43] Deepfake banking és az AI csalási kockázat | Deloitte Insights
[2] [5] [6] [19] [21] [24] [25] [27] [36] [39] [40] [41] A veszélyes mesterséges intelligencia felismerése elengedhetetlen a deepfake korszakban | Világgazdasági Fórum
[3] [4] [26] A FinCEN riasztást ad ki a pénzügyi intézményeket célzó Deepfake Media csalási rendszerekről | FinCEN.gov
[7] [8] FraudGPT és GenAI: Hogyan fogják a csalók legközelebb használni az AI-t? | Alloy
[11] Szintetikus személyazonossággal kapcsolatos csalás: Federal Reserve Bank of Boston: Hogyan változtatja meg a játékot a mesterséges intelligencia - Federal Reserve Bank of Boston
[12] [13] A generatív mesterséges intelligencia növeli a szintetikus személyazonossággal kapcsolatos csalási fenyegetéseket
[16] [17] [22] [23] [28] [29] [30] Deepfake statisztikák és trendek 2025 | Key Data & Insights - Keepnet
[31] [34] [35] [46] [47] [48] TruthScan - Vállalati AI felderítés és tartalombiztonság
[32] [33] [51] AI Detector: Vállalati szintű AI szövegfelismerés - TruthScan
[44] [45] [52] Banki AI csalásfelismerés | CRO megoldások | TruthScan
[49] [50] Deepfake Detector - Hamis és AI videók azonosítása - TruthScan