AI og chatbots stopper bedragerne

Det foretas flere og flere betalinger med mobile lommebøker, raske digitale løsninger og betalingsløsninger som Vipps og Apple Pay, men de nye betalingsmåtene åpner også opp for flere tilfeller av bedrageri. For å møte trusselen tar bankene i bruk chatbot og Ai.

AI-och-chattbottar.jpg

Rikard Lindgren er professor i informatikk ved universitetet i Göteborg og forskningsleder for Swedish Center for Digital Innovation. Han ser et stort potensial når det gjelder hvordan Ai (kunstig intelligens) kan brukes for å bekjempe bedragerier.

– I dag setter mange banker sin lit til analysering av digitale spor for å oppdage bedragerier. Ved å studere atferden til en bruker kan man oppdage uønsket bruk.

I finansverdenen er det et stadig større fokus på prediksjon, der man bl.a. bruker AI for å oppdage avvikende mønstre i brukernes atferd.

Et eksempel er Mastercard som bruker sikkerhetsplattformen Decision Intelligence. Den samler inn data fra brukerens transaksjoner og flagger brukeratferd som kan tyde på at det er snakk om bedrageri.

AI identifiserer avvik

Ved å lære seg hvordan en levende person handler og gjennomfører overføringer, blir det lettere for en kunstig intelligens å oppdage bedrageriforsøk. Flere brukere fører til større mengder data, noe som gir den kunstige intelligensen et større grunnlag å bygge på.

Et nordisk eksempel er Länsförsäkringar. De investerer i digitalisering og digital innovasjon for å generere data om kunder og forstå dem bedre.

– Ved å gi fordeler til progressive kunder får selskapet tilgang til data som gjør det mulig å foreta prediksjoner som man aldri var i nærheten av før, sier Rikard Lindgren.

Det amerikanske selskapet PayPal er et annet eksempel på hvordan bruken av AI kan gi resultater. Bedragerier utgjør bare 0,32 prosent av deres fortjeneste, sammenlignet med bransjegjennomsnittet på 1,32 prosent. Det kan virke som en ubetydelig sum med tanke på at Paypal håndterer betalinger på rundt 28 milliarder dollar per måned, men 0,32 prosent innebærer at hele 89,6 millioner dollar går til bedragerivirksomhet hver måned.

Banker og finansselskaper som kan redusere mengden bedragerier, har mye å vinne.

Mer komplekse strømmer

Utviklingen går raskt, og i fremtiden tror Rikard Lindgren på mer automatisk generert informasjon.

– Om cirka ti år vil vi se en større miks av maskiner og mennesker. Vi kommer til å skape oss en kundeforståelse basert på mer innovative og kreative datastrømmer, sier Rikard Lindgren.

Ifølge ham kan fremtidens banker hente data fra annet enn bare finansielle opplysninger. Ved å anse informasjon i sosiale medier som interaksjoner og relasjoner kan en bank samle inn nye spor og finne mønstre – forutsatt at folk vil utlevere slike data, og forutsatt at loven tillater det.

– Dette gjelder også for bedrageribekjempelse.

Basert på dataene som en person utleverer, kan man få indikasjoner på om ting står riktig til eller ikke.

IBM ligger i forkant når det gjelder bedrageribekjempelse for banker. Selskapet har utviklet en rekke løsninger som ved hjelp av analyser gjør det enklere for banker å bekjempe hvitvasking av penger og terrorfinansiering. Basert på data lagret i databaser og i brukerens mobil kan IBMs system presentere informasjon om brukeren og forutse om personen har kriminelle hensikter.

Chatbots til hjelp

Også chatbots kan bidra til å forhindre bedragerier, men på en annen måte. En chatbot kan programmeres til å gjennomgå og identifisere mistenkelige aktiviteter og deretter varsle den aktuelle kunden via vedkommendes meldingstjeneste, f.eks. Facebook Messenger eller Whatsapp. På den måten kan en kunde raskt kontrollere mistenkelige overføringer og treffe eventuelle korrigerende tiltak.

En chatbot kan også være til hjelp hvis en kunde skulle havne i problemer. Den kan f.eks. programmeres til å oppdage om en kunde skulle komme til å oppgi sine kortopplysninger eller annen sensitiv informasjon, og deretter kryptere en samtale online for å beskytte kundens opplysninger.