Как искусственный интеллект и аналитика революционизируют методы выявления мошенничества в сфере мобильных платежей

Мобильные деньги стали финансовым центром Африки, изменив то, как миллионы людей ежедневно совершают транзакции. Но с быстрым внедрением растет риск — мошенничество с мобильными деньгами становится все более изощренным, нацеливаясь как на клиентов, агентов, так и на поставщиков услуг.

По мере роста объемов транзакций и расширения охвата цифровыми технологиями потребность в проактивном и интеллектуальном предотвращении мошенничества в режиме реального времени как никогда актуальна. Устаревших систем, основанных на правилах, уже недостаточно. Африканским лидерам в области мобильных платежей сейчас нужен переход к предотвращению мошенничества на базе искусственного интеллекта, который сочетает в себе ИИ для обнаружения мошенничества с глубокой аналитикой, графическим анализом и управлением практически в режиме реального времени.

Какие существуют виды мошенничества с мобильными деньгами?

Понимание типов мошенничества является ключом к эффективной профилактике. К наиболее распространенным видам мошенничества с мобильными деньгами в сфере телекоммуникаций, наблюдаемым в Африке, относятся:

• Кража личных данных и выдача себя за другого человека: Мошенники используют поддельные или украденные идентификаторы для доступа к кошелькам клиентов.
• Атаки с подменой SIM-карт: преступники получают контроль над телефонными номерами пользователей для взлома учетных записей.Мошенничество с комиссионными со стороны суперагентов: Суперагенты завышают комиссионные, переводя средства, создавая фиктивные счета или разделяя транзакции.
• Фермы SIM-карт: крупномасштабное использование нескольких SIM-карт для злоупотребления предложениями, уклонения от контроля и реализации скоординированных схем мошенничества.
• Социальная инженерия: Жертвы обманом делятся конфиденциальной информацией, такой как PIN-коды и OTP.
• Сговор агента и продавца: Мошеннические группы используют лазейки в поведении агента или продавца для манипулирования денежными потоками.
• Отмывание транзакций: P2P-платежи маскируются под торговые транзакции в обход правил.
• Инсайдерские угрозы: Мошенничество, совершаемое сотрудниками, имеющими доступ к системе, или при их содействии.
• Искусственные идентификаторы: Мошенники создают поддельные профили пользователей для совершения множества мелких мошеннических действий.

Эти тактические приемы становятся все более изощренными, скоординированными и реализуемыми по всем каналам связи, что делает необходимым обнаружение в режиме реального времени.

Примеры мошенничества с мобильными деньгами

Вот несколько реальных примеров мошенничества с мобильными деньгами:

• Пользователю звонят под видом сотрудника службы поддержки клиентов и предлагают подтвердить свой кошелек” — уловка, позволяющая получить их PIN-код и очистить их счет.
• Группа агентов последовательно обналичивает необычно крупные суммы в нерабочее время, что указывает на возможный сговор.
• Несколько пользователей с разными идентификаторами, но одним и тем же IMEI устройства совершают повторяющиеся переводы с низкой стоимостью — классическое поведение mule.
• Продавец осуществляет тысячи переводов с низкой стоимостью только для того, чтобы обналичить деньги через сеть связанных кошельков, что указывает на возможность отмывание денег.
• При входе в учетную запись происходит внезапное изменение местоположения и устройства — это тревожный сигнал о возможном мошенничестве с заменой SIM-карты.

Каждый из этих сигналов может остаться незамеченным статическими правилами, но не искусственным интеллектом при обнаружении мошенничества, который может выявлять микросхемы, взаимосвязи и поведенческие аномалии в режиме реального времени.

Как предотвратить мошенничество с мобильными деньгами?

Для того, чтобы провайдеры мобильных денег могли опережать развивающиеся схемы мошенничества, стратегия должна выходить за рамки выявления, а не предотвращения и координации. Вот как можно эффективно предотвратить мошенничество с мобильными платежами:

• Унифицируйте данные из всех источников: данные кошелька, метаданные устройства, KYC, поведение агентов и историю транзакций следует объединить для 360-градусного обзора рисков.

Инвестируйте в аналитику в режиме реального времени: системы, основанные на задержках, больше не жизнеспособны. Вам нужно, чтобы обнаружение мошенничества происходило за миллисекунды.

• Используйте аналитику на сетевом уровне: графические модели помогают выявлять группы мошенников, действующие через тысячи учетных записей и устройств.
• Применяйте дифференцированные меры вмешательства: вместо того, чтобы блокировать транзакции вслепую, используйте оценку на основе рисков, чтобы применять меры противодействия только в случае необходимости.
• Расширьте возможности своих групп по борьбе с мошенничеством: оснастите следователей информационными панелями с поддержкой искусственного интеллекта, которые предлагают действия, выявляют взаимосвязанное мошенничество и извлекают уроки из каждого случая. решение.
• Обеспечение понятности и управления: Регулирующие органы ожидают прозрачности. Результаты ИИ должны поддаваться аудиту, интерпретации и соответствовать руководящим принципам ПОД/ФТ, основанным на оценке рисков.

Как искусственный интеллект и аналитика используются для выявления мошенничества с мобильными деньгами?

Искусственный интеллект и аналитика в настоящее время играют центральную роль в выявлении мошенничества с мобильными деньгами. Вот как они трансформируют борьбу с мошенничеством:

1. Обнаружение аномалий в режиме реального времени

Модели искусственного интеллекта могут обрабатывать большие объемы данных о транзакциях в режиме реального времени, отмечая отклонения в скорости, местоположении, использовании устройства и стоимости транзакции. Это позволяет своевременно обнаруживать мошеннические транзакции до их совершения.

2. Графическая аналитика

Мошенничество редко происходит изолированно. Графическая аналитика отображает взаимосвязи между пользователями, устройствами, симами, агентами и продавцами, выявляя скрытые группы мошенников и сети сговора.

3. Гибридные модели обнаружения

Многоуровневый подход: сочетание бизнес-правил (для известных типов мошенничества), контролируемого обучения (при наличии исторических данных о мошенничестве) и неконтролируемых моделей (для выявления новых и эволюционирующих моделей мошенничества).

4. Анализируя взаимодействие пользователей с мобильными приложениями или USSD-интерфейсами, ИИ может отличать настоящих пользователей от мошенников, даже если учетные данные скомпрометированы.

5. Обработка данных на естественном языке (NLP)

NLP и large language models (LLM) сканируют заявки в службу поддержки, заметки о спорах и журналы чатов, чтобы выявлять новые мошеннические сценарии и схемы мошенничества по мере их появления.

6. Управление рисками

ИИ присваивает динамические оценки риска каждой транзакции или пользователю. На основе этой оценки система может автоматически применить необходимый уровень вмешательства — например, запрос OTP, задержку или блокировку.

7. Обучение по замкнутому циклу

Обратная связь с исследователями передается обратно в систему, обеспечивая непрерывное обучение. Со временем количество ложных срабатываний уменьшается, а точность модели повышается.

Подход Subex, основанный на искусственном интеллекте: позволяет операторам связи в Африке бороться с мошенничеством и обеспечивать безопасность бизнеса

Обладая более чем двадцатилетним опытом в области телекоммуникационных рисков и гарантий, Subex предоставляет поставщикам услуг связи (CSP) по всему миру возможность бороться с мошенничеством, защищать доходы, и повышайте качество обслуживания клиентов за счет точности и масштаба.

Вот как Subex решает сегодняшние задачи с помощью искусственного интеллекта и GenAI:

• Унифицированная структура рисков: Subex объединяет различные источники данных — данные подписчика, устройства, сети, KYC, выставления счетов, данные продавца и партнера — в единую базу данных. аналитический уровень, устраняющий «белые пятна» и позволяющий проводить комплексную оценку рисков.
• Анализ рисков на основе графиков: Мошенничество и утечка доходов редко происходят изолированно. Subex отображает взаимосвязи между пользователями, симами, устройствами, агентами и партнерами, чтобы выявить группы мошенников, сети сговора и аномальное поведение.
• Объяснимый искусственный интеллект: Наши гибридные модели обнаружения (правила + искусственный интеллект + GenAI) предоставляют четкие коды причин, оценки рисков и прозрачность, обеспечивая как аналитики и регулирующие органы могут интерпретировать принятые решения и доверять им.Принятие решений практически в режиме реального времени: Subex обеспечивает проактивное вмешательство, выявляя аномалии и утечки по мере их возникновения, предотвращая потерю доходов и сводя к минимуму влияние на клиентов. Агенты и рабочие процессы на базе искусственного интеллекта: агенты по расследованию на базе GenAI ускоряют закрытие дел о мошенничестве и гарантиях получения доходов., автоматизируйте отчетность и освободите аналитиков, чтобы они могли сосредоточиться на более важных задачах, таких как исследование новых методов мошенничества и возникающих рисков.
• Операционные информационные панели: Subex оснащает команды по борьбе с мошенничеством и проверке достоверности интуитивно понятными информационными панелями, рабочими процессами с поддержкой искусственного интеллекта и циклами обратной связи, что сокращает время расследования и повышает уровень обнаружения., и повышение производительности.
• Синергия бизнес-контроля и борьбы с мошенничеством: помимо выявления случаев мошенничества, Subex помогает операторам выявлять утечки доходов, оптимизировать портфолио продуктов, повышать ценность обслуживания клиентов и обеспечивать соблюдение ключевых показателей эффективности бизнеса.

Как африканский оператор сэкономил более 3 миллионов долларов благодаря обнаружению мошенничества Subex

Ведущий африканский оператор мобильной связи столкнулся с необъяснимыми утечками данных. Мошеннические операции, замаскированные под законное получение наличных, проводились в обход традиционных средств контроля. Расследования, проводимые вручную, оказались неэффективными, и мошенничество продолжало снижать доходы.

Subex внедрила систему обнаружения мошенничества, которая:

• Автоматически идентифицировала неправильно классифицированные P2P-переводы.
• Отмечала мошеннические группы, действующие через агентов и кошельки.
• Подсчитывала ежедневные потери и сообщала о них в реальном времени.- пора.

Результат? Экономия более 3 миллионов долларов США в год и значительное сокращение объема мошенничества и времени его выявления. [Скачайте полное тематическое исследование]

Заключительные замечания

В Африке мобильные деньги — это больше, чем просто удобство, это основа финансовой доступности. Но чтобы защитить эту основу, провайдеры должны опережать мошенников, используя современные инструменты.

Искусственный интеллект в выявлении мошенничества больше не является обязательным. Это стратегическая необходимость.Subex предлагает операторам связи инструменты, необходимые им для разумной борьбы с мошенничеством — с помощью искусственного интеллекта, аналитики в режиме реального времени и телекоммуникационной точности. Если вы серьезно относитесь к защите доходов, доверию клиентов и соблюдению нормативных требований, то сейчас самое время модернизировать систему защиты от мошенничества.

Защитите свой бизнес с мобильными деньгами от мошенничества, одновременно повышая доверие, скорость и соответствие требованиям.

Узнать больше

Другие новости:

---