Tren Penipuan Teratas yang Mempengaruhi Bank dan Bagaimana AI & Machine Learning Membentuk Perlawanan
Di dunia terdigitalisasi abad ke-21, industri jasa keuangan menghadapi tantangan yang semakin besar: penipuan. Dengan kemajuan teknologi datanglah kecanggihan dalam praktik penipuan, menyebabkan siklus eskalasi yang harus terus-menerus dibendung oleh bank. Saat mereka beradaptasi dan berevolusi, inilah lima tren penipuan terbesar yang mempengaruhi bank saat ini dan bagaimana kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) digunakan untuk tetap unggul.
- Pencurian Identitas dan Penipuan Identitas Sintetis
Pencurian identitas tetap menjadi masalah yang persisten bagi lembaga keuangan, dengan insiden yang semakin meningkat. Bentuk penipuan ini melibatkan pencurian informasi pribadi seseorang untuk mengajukan kredit, melakukan transaksi tanpa izin, atau bahkan membuat akun bank secara keseluruhan. Contoh baru-baru ini melibatkan cincin penjahat dunia maya yang canggih mencuri informasi pribadi dari pelanggaran data untuk mengajukan tunjangan pengangguran di beberapa negara bagian selama pandemi, menyebabkan kerugian sebesar $36 miliar.
Menambah kompleksitas adalah lonjakan dalam penipuan identitas sintetis. Di sini, penipu membuat identitas baru secara keseluruhan menggunakan campuran informasi nyata dan fiktif. Identitas sintetis ini kemudian digunakan untuk membuka akun palsu atau mengambil kredit, membuat deteksi menjadi jauh lebih sulit. Misalnya, seorang penipu bisa mengombinasikan nomor asuransi sosial yang nyata dengan nama dan alamat yang dibuat-buat, sehingga menciptakan identitas ‘sintetis’ yang dapat melewati metode deteksi penipuan tradisional.
- Penipuan Pengambilalihan Akun
Penipuan pengambilalihan akun merupakan keprihatinan serius dalam lanskap perbankan digital. Dalam skema ini, penjahat dunia maya mendapatkan akses tidak sah ke akun pelanggan, sering kali dengan mencuri kredensial login melalui serangan phishing atau menggunakan informasi dari pelanggaran data. Mereka kemudian menguras akun, melakukan pembelian tanpa izin, atau bahkan mengambil pinjaman. Misalnya, pada tahun 2020, sekelompok penipu melaksanakan skema pengambilalihan akun besar-besaran dengan memanfaatkan kerentanan dalam aplikasi perbankan seluler populer, yang mengakibatkan kerugian hingga jutaan dolar.
- Penipuan Pembayaran
Pertumbuhan transaksi online sayangnya disertai dengan peningkatan penipuan pembayaran, yang meliputi penipuan kartu kredit, penipuan transfer kawat, dan penipuan akun baru. Penjahat dunia maya telah mengembangkan teknik canggih untuk menyusup ke sistem, mengintersep transaksi, dan menipu konsumen untuk melakukan pembayaran tanpa izin. Kasus yang terkenal melibatkan sekelompok penjahat menggunakan malware untuk memanipulasi sistem bank, memungkinkan mereka untuk menyalin kartu kredit dan menguras ATM di beberapa negara, menghasilkan lebih dari satu miliar dolar.
- Penipuan Insider
Sementara ancaman eksternal mendominasi headline, bank juga menghadapi ancaman internal yang signifikan. Penipuan insider terjadi ketika seorang karyawan menyalahgunakan posisinya untuk mencuri uang, data, atau aset lainnya. Bentuk penipuan ini sangat sulit dideteksi karena melibatkan individu dengan pengetahuan yang intim tentang operasi sistem dan langkah-langkah keamanannya. Sebuah kasus yang mencolok melibatkan seorang karyawan dari bank multinasional besar yang mencuri jutaan selama beberapa tahun, menggunakan pemahaman mereka tentang prosedur bank untuk menghindari deteksi.
- Penipuan Phishing dan Rekayasa Sosial
Penipuan phishing terus menjadi masalah yang merajalela bagi bank. Penipuan ini menipu individu untuk mengungkapkan informasi sensitif, sering kali dengan menyamar sebagai entitas tepercaya melalui email, pesan teks, atau situs web yang menyesatkan. Dipadukan dengan rekayasa sosial, di mana penipu memanipulasi individu untuk mengungkapkan informasi rahasia atau melakukan tindakan yang mengorbankan keamanan, bentuk penipuan ini menjadi semakin canggih. Salah satu contoh terkenal melibatkan penipuan rumit di mana penipu menyamar sebagai CEO sebuah konglomerat Prancis melalui serangkaian email dan panggilan telepon, berhasil menipu karyawan perusahaan untuk mentransfer jutaan dolar.
Sekarang, bagaimana lembaga keuangan dapat mengatasi tren-tren ini? Jawabannya terletak pada memanfaatkan kekuatan teknologi AI dan ML.
AI dan ML: Era Baru dalam Deteksi dan Pencegahan Penipuan
Teknologi kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin merevolusi cara bank mengidentifikasi dan memerangi penipuan. Dengan memberikan wawasan prediktif dan analisis real-time, AI dan ML menjadi komponen penting dari sistem deteksi penipuan.
Memanfaatkan Pengenalan Pola
Algoritma AI unggul dalam mengidentifikasi pola dan anomali dalam kumpulan data besar, kemampuan ini penting dalam mendeteksi potensi penipuan. Dengan menganalisis transaksi secara real-time, AI dapat menemukan perilaku yang tidak biasa, menandai potensi penipuan untuk penyelidikan lebih lanjut.
Mengurangi Positif Palsu
Model AI dan ML dapat belajar dan beradaptasi dari waktu ke waktu. Mereka dapat membedakan antara positif palsu dan penipuan sebenarnya, meminimalkan peringatan yang tidak perlu dan fokus pada ancaman nyata, yang pada akhirnya meningkatkan pengalaman pelanggan.
Pencegahan Penipuan Proaktif
Metode deteksi penipuan tradisional sering melibatkan merespons penipuan setelah itu terjadi. Sebaliknya, AI dan ML dapat memprediksi ancaman keamanan potensial sebelum terjadi. Mereka menyediakan pendekatan proaktif untuk pencegahan penipuan, memungkinkan bank untuk tetap satu langkah di depan penipu.
Skor Risiko
AI dan ML sangat penting dalam penilaian risiko. Teknologi ini menganalisis berbagai data untuk menentukan kemungkinan penipuan, membantu bank membuat keputusan yang berinformasi apakah memperbolehkan transaksi.
Data Alternatif
Data alternatif merujuk pada data yang berasal dari sumber-sumber non-tradisional, seperti aktivitas media sosial atau riwayat transaksi, yang dapat memberikan wawasan tambahan tentang perilaku pengguna dan risiko. Dengan memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML), bank dapat menganalisis data alternatif ini untuk meningkatkan kemampuan deteksi penipuan.
Meskipun manfaat AI dan ML menjanjikan, implementasi teknologi ini membutuhkan keahlian dan sumber daya yang signifikan. Di sinilah perusahaan seperti 1datapipe dapat mendukung lembaga keuangan dalam perjalanan mereka menuju sistem deteksi dan pencegahan penipuan yang kuat.
API Identitas Hidup dari 1datapipe menyediakan solusi inovatif untuk memanfaatkan data alternatif secara efektif. Ini mengumpulkan dan menganalisis data alternatif, menghasilkan skor risiko yang dinamis dan akurat, yang membantu bank mengidentifikasi penipuan dan memvalidasi identitas secara real-time. API Identitas Hidup memungkinkan lembaga keuangan untuk tetap berada di depan tren penipuan yang berkembang, mengurangi positif palsu, dan meningkatkan manajemen risiko mereka, semua sambil mendorong inklusi keuangan.
Di era saat ini, mengatakan ya kepada lebih banyak pelanggan yang baik sambil menjauhkan penipu adalah keseimbangan yang halus. Tetapi dengan mitra teknologi yang tepat dan solusi inovatif, lembaga keuangan dapat mengubah tantangan ini menjadi peluang.
Jika lembaga keuangan Anda sedang berjuang dengan tren penipuan dan mencari cara inovatif untuk melawannya, saatnya untuk menjelajahi solusi dari 1datapipe. Mari kita bekerja sama untuk mendefinisikan kembali pendekatan Anda terhadap deteksi dan pencegahan penipuan dan menciptakan ekosistem keuangan yang lebih aman dan inklusif. Hubungi 1datapipe untuk mempelajari lebih lanjut.
