Специалист по нейросетям объяснил, как ИИ противодействует мошенникам и снижает финансовые риски Изображение: recraft Современные системы на базе искусственного интеллекта формируют детальный цифровой профиль пользователя, анализируя его привычное поведение при работе с деньгами. Учитываются параметры операций, средний размер платежей, время активности, география транзакций и множество иных характеристик. Об этом сообщил руководитель отдела управления качеством и внедрения искусственного интеллекта компании «АКФИКС-РУС», Дмитрий Титов. Эксперт пояснил в разговоре с изданием «Известия», что любые отклонения от привычного сценария автоматически вызывают повышенное внимание со стороны алгоритмов. По словам Дмитрия Титова, при попытке совершить крупный перевод в нетипичное время либо из непривычного региона система может временно остановить операцию и инициировать дополнительную проверку. Пользователь при этом получает уведомление, а решение принимается на основе анализа сотен показателей, обрабатываемых в реальном времени. Такой подход, по оценке специалиста, позволяет действовать на опережение и сокращать шансы мошенников на успех. Отдельный блок технологий сосредоточен на противодействии социальной инженерии. Дмитрий Титов рассказал, что алгоритмы обучаются на больших массивах аудиозаписей разговоров с аферистами. В результате системы научились распознавать характерные речевые конструкции, манипуляции срочностью, повторяющиеся формулировки и попытки получить коды из СМС-сообщений. В рамках пилотных проектов подобные решения способны предупреждать абонента о подозрительном звонке прямо во время разговора, снижая вероятность эмоционального давления. Эксперт отметил, что доступ к финансовым сервисам всё чаще защищается многоуровневой аутентификацией. Искусственный интеллект участвует в биометрической идентификации по лицу или голосу через единую биометрическую систему, а также круглосуточно отслеживает попытки несанкционированного входа. При онлайн-платежах алгоритмы оценивают риск каждой операции и определяют, достаточно ли стандартного подтверждения по СМС либо требуется дополнительная проверка личности пользователя. По информации Дмитрия Титова, защитные механизмы выходят за рамки банковских приложений. При оплате покупок на маркетплейсах искусственный интеллект анализирует репутацию продавцов, а специальные расширения для браузеров препятствуют переходам на фишинговые сайты-двойники. Аналогичные технологии внедряются и в мессенджерах, где пользователи получают предупреждения о типовых сценариях обмана ещё до того, как взаимодействие приведёт к финансовым потерям. Эксперт сообщил, что результатом работы комплексных решений становится постоянная защита без необходимости активного участия со стороны клиента. Пользователь оперативно получает уведомления о подозрительной активности, может быстро заблокировать карту и существенно снизить вероятность утраты средств. По оценке Дмитрия Титова, совокупный эффект подобных систем позволяет уменьшить риски на 70–80%. Говоря о дальнейшем развитии технологий, специалист отметил, что искусственный интеллект будет эволюционировать в сторону адаптивных экосистем кибербезопасности. Такие решения смогут автоматически учитывать возраст, поведенческие особенности и уровень цифровой грамотности человека. В числе приоритетных направлений Дмитрий Титов назвал персонализированную защиту уязвимых категорий пользователей, в том числе пожилых людей и детей, для которых возможны специальные режимы с усиленными предупреждениями и контролем внутриигровых покупок. Source: https://cisoclub.ru/specialist-po-nejrosetjam-objasnil-kak-ii-protivodejstvuet-moshennikam-i-snizhaet-finansovye-riski/