Algoritmen Blindspot: Er vi på vej mod en "Flash Fraud"-begivenhed?

Af Pepijn Slappendel, Business Unit Manager DetACT

Husker du 2010 Flash Crash? På få minutter faldt aktiemarkedet næsten 10 %, da algoritmer reagerede på hinanden i en kaskadeeffekt, for så at komme sig kort efter. Intet fundamentalt ændrede sig, algoritmerne gik simpelthen i stå. Og den mest alarmerende del? Det tog kun én person, der forstod systemet, for at udløse denne massive markedsforstyrrelse.

Det, der holder mig vågen om natten, er at se det samme mønster opstå i forebyggelse af banksvig.

Banker er i stigende grad afhængige af AI-algoritmer til at opdage og forhindre svindel. Selvom disse systemer fungerer godt til at spotte kendte mønstre, deler de samme svaghed som disse aktiemarkedsalgoritmer: de kan gå glip af nye og uventede trusler. For at være klar, forbliver AI-systemer kraftfulde værktøjer til forebyggelse af svindel; målet er at implementere en mere robust anti-svigstrategi, der adresserer både kendte og ukendte trusler.

Den farlige parallel

I begge scenarier:

Systemer er afhængige af tidligere data til at foretage forudsigelser
Algoritmeresultater giver feedback, som angribere kan udnytte
Nye angrebsmetoder kan forblive uopdagede Når mønstrene bliver tydelige, kan der ske betydelig skade

Svindlere forstår denne svaghed. De tilpasser sig konstant, tester grænser og skaber teknikker designet til at glide forbi algoritmiske forsvar. Når de finder et hul, kan de nu udnytte generativ kunstig intelligens til at iværksætte store angreb hurtigere end nogensinde før.

Tag APP-svindel (Autorized Push Payment) som et perfekt eksempel. APP-svindel fortsætter med at stige på tværs af markeder med den mest avancerede detektionsteknologi. Hvorfor? Fordi disse svindelnumre forekommer fuldstændig legitime for algoritmer: betalingerne er godkendt af den faktiske kunde, lige under falske forudsætninger. Simple justeringer af social engineering-scripts kan være nok til at omgå AI-systemer, der er trænet på tidligere mønstre, og på det tidspunkt, hvor bankerne identificerer disse nye taktikker, er der allerede sket betydelige tab.

Truslen om "Flash Fraud"

Forestil dig nu dette scenarie i stor skala: en ny svindelteknik følger et mønster, som AI ikke har set før. Svindlere kan bruge generativ kunstig intelligens til at maksimere deres rækkevidde og skabe angreb, der er tilpasset i et omfang, der tidligere var umuligt, og alle udnytter den samme sårbarhed. Før detektionssystemer kan indsamle nok data, analysere mønstre og implementere modforanstaltninger, kan millioner gå tabt på tværs af flere banker på én gang: en "Flash Fraud"-hændelse.

Opbygning af modstandskraft mod det ukendte

De mest effektive strategier til forebyggelse af bedrageri anerkender en grundlæggende sandhed: Vi skal bygge systemer, der kan reagere på det, vi endnu ikke er stødt på.

I stedet for at se dette som en begrænsning af kunstig intelligens, bør vi se det som en mulighed for at udvikle komplementære tilgange, der udnytter både maskinintelligens og menneskelig indsigt. Det betyder at bygge en flerlagstilgang:

AI til kendte mønstre, fleksibilitet til ukendte trusler: Suppler algoritmisk detektion med adaptive systemer designet til at identificere nye angrebsvektorer, som traditionel AI kan gå glip af
Human-in-the-loop: Integrer ekspertvurdering med automatiserede systemer for at fange sofistikerede taktikker, som rene teknologiske løsninger kan overse
Omni-channel synlighed: Overvåg kundeaktivitet på tværs af alle bankkanaler for at forhindre udnyttelse af detektionsgab mellem forskellige anti-svigsystemer
Sessionsbaserede undersøgelsesfunktioner: Analyser faktiske kundesessioner for at give evidensbaseret verifikation, reducere falske positiver og forbedre detektionsnøjagtigheden
Adaptiv realtidsintervention: Implementer agile responsmekanismer, der hurtigt kan tilpasse interventionsstrategier, efterhånden som svindeltaktik udvikler sig

Denne flerlagede tilgang forbedrer ikke bare svindeldetektion, den skaber systemisk modstandskraft mod potentialet for hurtige, udbredte 'Flash Fraud'-begivenheder. Fremtiden for forebyggelse af svindel er ikke kun bedre algoritmer; det er smartere systemer, der kombinerer AI-effektivitet med menneskelig dømmekraft og tilpasningsevne. Vigtigst af alt kræver det en dedikeret tilgang til at håndtere trusler, der falder ind i AI's blinde vinkler. Ved omhyggeligt at kombinere AI's styrker med strategisk menneskelig overvågning kan vi skabe systemer til forebyggelse af svindel, der er mere kraftfulde, end begge tilgange kunne opnå alene. Denne integrerede strategi tilbyder ikke bare bedre beskyttelse, men en mere bæredygtig tilgang til det stadigt udviklende svindellandskab.

Hvordan forbereder du dig på de trusler, der ikke eksisterer endnu?