Fraudedetectie in de banksector met synthetische data

In de afgelopen twee decennia was bijna 20% van de cyberincidenten gericht op de wereldwijde financiële sector, wat resulteerde in aanzienlijke financiële verliezen – naar schatting $ 12 miljardNaarmate frauduleuze activiteiten en frauderisico's toenemen, maken financiële instellingen steeds vaker gebruik van machine learning-technologieën voor fraudedetectie.

AI-gestuurde fraudedetectie kent echter uitdagingen zoals data-onevenwichtigheid, beperkte fraudevoorbeelden en strenge privacyregelgeving. Problemen die synthetische data kunnen helpen overwinnen. Als zorgen over datakwaliteit, kwantiteit, privacy en naleving u aanspreken, lees dan de review van Syntho om te leren hoe synthetische dataoplossingen fraudedetectie in de banksector kunnen verbeteren.

Soorten fraude in de banksector

Naarmate online bankieren blijft groeien, worden fraudetypes steeds geavanceerder. Recente data van de Federale Handelscommissie onthult dat consumenten in de VS in 10 financiële verliezen van meer dan $ 2023 miljard aan fraude rapporteerden - de eerste keer dat dit cijfer zo'n hoog niveau bereikte, wat een stijging van 14% ten opzichte van 2022 weerspiegelt. Hier zijn enkele van de meest voorkomende fraudetrends en -typen:

• Door AI verbeterde phishing, smishing en vishing. Geavanceerde vormen van fraude waarbij kunstmatige intelligentie wordt gebruikt om aanvallen overtuigender en moeilijker te detecteren te maken. Volgens HBR, 60% van de deelnemers werd slachtoffer van phishingaanvallen waarbij kunstmatige intelligentie helpt realistische e-mails te maken om gevoelige informatie te stelen. Bij smishing worden vergelijkbare tactieken toegepast op tekstberichten. Vishing omvat AI-ondersteunde spraakoproepen om personen ertoe te verleiden persoonlijke data te onthullen.
• Door AI aangedreven oplichting: Je hebt misschien wel eens gehoord van de berucht geval waarbij een financiële medewerker bij een multinational werd misleid om $ 25 miljoen te sturen naar fraudeurs die deepfake-technologie gebruikten om zich tijdens een videogesprek voor te doen als de CFO van het bedrijf. Dit beruchte incident laat zien hoe criminelen AI gebruiken om deepfakes te maken en hun phishingtactieken te verbeteren, waardoor fraudepreventie een echte uitdaging wordt.
• Account Overnames: Criminelen gebruiken gestolen inlogdata om ongeautoriseerde toegang tot en controle over bankrekeningen te krijgen. Volgens de Gegevens van de Federal Trade Commission, gevallen van fraude en oplichting, waaronder accountovername (ATO)-oplichting, stegen met 49 procent vergeleken met 2021, wat resulteerde in een verlies van bijna 8.8 miljard dollar voor consumenten.
• Identiteitsdiefstal: Fraudeurs zijn experts geworden in het construeren van valse identiteiten om verschillende financiële misdaden te plegen. In 2022, 46% van de organisaties kreeg te maken met identiteitsfraudeen in 2023 de blootstelling van autoleningen aan valse identiteiten bereikte $ 1.8 miljard. 
• Betalingsfraude. Dit type digitale bankfraude is voornamelijk gericht op een specifieke financiële transactie of betaalmethode, zoals cheques of betaalpassen. Het AFP® Payments Fraud and Control Survey Report Uit documenten blijkt dat 80% van de organisaties in 2023 slachtoffer was van fraude-aanvallen/pogingen tot betaling.
• Malware-aanvallenCybercriminelen gebruiken malware om banksystemen en persoonlijke apparaten te infiltreren.
• Credit Card Fraude: Wat betreft 60% van de creditcardhouders in de VS hebben te maken gehad met frauduleuze activiteiten van een of andere aard; 45% heeft meerdere keren fraude meegemaakt. Deze omvatten verdachte transacties en kwaadaardige manipulatie van creditcarddata om aankopen te doen of toegang te krijgen tot financiële activa.
• Fraude-als-een-Service (FaaS): Platformen op basis van AI stellen fraudeurs in staat grootschalige aanvallen uit te voeren en frauduleuze diensten aan te bieden aan criminelen die minder handig zijn met technologie.

Het is voor zowel banken als consumenten van cruciaal belang om deze aanhoudende trends te begrijpen. Zo kunnen ze fraude voorkomen en de uitdagingen aanpakken die deze voortdurend veranderende bedreigingen met zich meebrengen.

Waarom is fraudedetectie en -preventie belangrijk in de bankwereld?

In 2023 vormden frauduleuze activiteiten in de bank- en financiële sector wereldwijd en regionaal een grote uitdaging. Zo leden Britse consumenten verliezen van ongeveer $1.57 miljard vanwege verschillende soorten fraude. In de regio Azië-Pacific is online betalingsfraude een groot probleem, met verliezen die naar verwachting de 200 miljard dollar tegen het einde van 2024. 

Hoe kunnen financiële instellingen dit bestrijden? Het implementeren van robuuste fraudedetectie- en preventiemaatregelen zou de kern moeten zijn van de beveiligingsstrategie van elke financiële instelling.

Fraudepreventie hanteert een proactieve aanpak, waarbij mensen, processen en technologie worden gecombineerd om frauderisico's te beperken voordat ze tot verliezen leiden. Klantcommunicatie en het informeren van klanten over de risico's van fraude is een belangrijk onderdeel van deze aanpak. Fraude detectieis daarentegen reactief en heeft als doel fraude te identificeren zodra deze plaatsvindt, door ongeautoriseerde transacties, toegang tot bankrekeningen en andere belangrijke activiteiten te controleren.

Fraudedetectie- en preventie-inspanningen helpen banken:

• Financiële activa beschermen
• Behoud het vertrouwen en de reputatie van de klant 
• Verminder financiële verliezen
• Zorg voor naleving van de regelgeving
• Voorkom identiteitsdiefstal
• Verbeter de operationele efficiëntie
• Bevorder veiliger digitaal bankieren
• Versterk het recht op privacy voor digitale bankklanten

Hoewel deze aanpak een effectieve manier is om fraude te bestrijden en te voorkomen, staat de bankensector voor aanzienlijke uitdagingen, met name op het gebied van fraudedetectie, die beheerd moeten worden.

Hoe fraude in de bankwereld te detecteren: uitdagingen

Een van de kernproblemen voor fraudedetectie in de banksector is dat antifraudemaatregelen slechts zo sterk zijn als de data die ze ondersteunen. Toch is het in de huidige privacybewuste wereld moeilijker dan ooit om deze data te verkrijgen. Hier ligt de echte uitdaging:

• Ongebalanceerde datasets: Fraudegevallen zijn zeldzaam en vormen vaak slechts 7-10% van alle transactiedata. Deze onevenwichtigheid zorgt voor problemen bij het effectief trainen van AI-modellen, aangezien de meeste data niet-frauduleuze activiteiten vertegenwoordigen.
• Beperkte voorbeelden van fraude: AI-systemen hebben voldoende fraudevoorbeelden nodig om patronen te leren, maar in werkelijkheid zijn deze gevallen moeilijk te vinden. Zonder voldoende data hebben modellen moeite om opkomende bedreigingen te ontdekken.
• Privacybezorgdheden: Het verwerken van gevoelige klantdata is riskant. Banken moeten privacywetten omzeilen terwijl ze deze data gebruiken om fraude te detecteren, en zelfs een kleine misstap kan waardevolle data in een aansprakelijkheid veranderen.
• Regulatory Compliance en beveiliging: Banken staan ​​onder constante druk om fraudedetectie in het banksysteem af te stemmen op strikte regelgeving, zowel lokaal als internationaal. Dit zijn een paar van de belangrijkste:
• GDPR (Algemene verordening databescherming) vereist dat banken zorgen voor een robuuste databescherming, dat klanten controle krijgen over hun persoonlijke data en dat ze meldingen van datalekken eisen.
• PCI-DSS (Payment Card Industry Data Security Standard) stelt strikte richtlijnen op voor het beveiligen en beschermen van betaalkaartdata.
• SOX (Sarbanes-Oxley-wet) is van toepassing op beursgenoteerde bedrijven in de VS, waaronder banken, en vereist transparantie in financiële data en waarborgt naleving van de procedures voor databeheer.
• BCBS 239 (Basel Comité voor Bankentoezicht) beschrijft de vereisten voor het verzamelen van risicodata en de rapportage. 
• AML (Anti-Money Laundering) en KYC (Know Your Customer)-praktijken om witwassen en terrorismefinanciering te voorkomen door middel van identiteitsverificatie van klanten, monitoring van transacties en rapportage van verdachte activiteiten.
• HIPAA (wet overdraagbaarheid en verantwoording van zorgverzekeringen). Voor banken vereist HIPAA de bescherming van gezondheidsinformatie naast financiële data. Het garanderen van databeveiliging terwijl aan al deze (en andere) nalevingsnormen wordt voldaan, voegt een extra laag complexiteit toe.
• GegevensbiasHistorische data die worden gebruikt bij fraudedetectie, kunnen vertekeningen bevatten die voorspellingen verstoren, wat mogelijk tot foutpositieve resultaten kan leiden.

De synthetische dataoplossingen van Syntho kunnen helpen deze uitdagingen aan te pakken. Met name AI-kunstmatig gegenereerde mock-data spiegelt patronen uit de echte wereld zonder gevoelige informatie bloot te leggen, waardoor banken nauwkeurige fraudemodellen kunnen trainen en tegelijkertijd privacyrisico's kunnen vermijden.

Hoe helpen synthetische data bij fraudedetectie?

In de banksector is de grootste uitdaging de onbalans tussen frauduleuze en legitieme financiële transacties. Bijvoorbeeld, in een dataset van 150,000 transacties, kunnen er slechts 150 frauduleus zijn, waardoor het voor machine learning-modellen moeilijk is om fraude nauwkeurig te voorspellen.

Een van de gebruikelijke manieren om deze uitdaging aan te pakken is: upsamplen. Het is een veelgebruikte methode om klasse-onevenwichtigheden in datasets aan te pakken door het aantal instanties van minderheidsklassen te verhogen, waardoor de modelprestaties worden verbeterd. Er zijn echter verschillende conventionele benaderingen voor upsampling die beperkingen met zich meebrengen:

• Onderbemonstering vermindert legitieme transacties, waardoor het risico bestaat dat waardevolle data verloren gaan.
• Overbemonstering dupliceert fraudegevallen, wat leidt tot overfitting, waarbij het model goed presteert tijdens de training, maar moeite heeft met scenario's in de echte wereld.
• VLOT (Synthetic Minority Oversampling Technique) genereert synthetische frauduleuze voorbeelden, maar heeft moeite met datasets met meerdere dimensies, waardoor belangrijke nuances van fraudepatronen vaak ontbreken.

Synthetische data biedt hier een geavanceerdere oplossing. In tegenstelling tot traditionele methoden, maakt synthetische data het mogelijk om het aantal data samples te vergroten dat statistisch gezien vergelijkbaar is met frauduleuze voorbeelden. Door deze aanpak toe te passen, kunt u een verscheidenheid aan fraudescenario's vastleggen zonder de privacy van data in gevaar te brengen. Bovendien biedt deze aanpak machine learning-modellen met diverse en realistische trainingsdata, wat de fraudedetectie in live-omgevingen aanzienlijk verbetert.

De voordelen van het toepassen van synthetische data voor fraudedetectie in de banksector

Laten we eens in detail bekijken welke waarde synthetische data hebben voor fraudedetectietechnieken bij banken:

Verfijnde prestaties van machine learning-algoritmen

Synthetische data verbetert de prestaties van machine learning-modellen door een evenwichtigere dataset te creëren zonder gevoelige informatie bloot te leggen. Op basis van de bestaande voorbeelden van reguliere en frauduleuze transacties helpt het bijvoorbeeld om realistische samples te genereren die de patronen weerspiegelen die in werkelijke data worden gevonden, inclusief zeldzame frauduleuze activiteiten. Hierdoor kunnen machine learning-algoritmen leren van een breder scala aan scenario's, waardoor ze beter in staat zijn om ongeziene data te generaliseren en vals-positieve resultaten en het risico op overfitting te verminderen.

Betere mogelijkheden voor het delen van data

Het delen van data is de kern van fraudebestrijding, maar is extreem uitdagend vanwege de gevoelige aard van de vereiste data. Het is zowel persoonlijk als commercieel waardevol, opgeslagen in beveiligde omgevingen, waardoor het moeilijk is om toegang te krijgen en te delen. Daarnaast zijn er culturele barrières die leiden tot weerstand binnen banken om data te delen, zelfs wanneer het wettelijk is toegestaan.

Deze uitdagingen worden nog groter door de langdurige en bureaucratische processen die nodig zijn om nieuwe overeenkomsten voor het delen van data te sluiten.

Synthetische data biedt een praktische oplossing, die eenvoudigere toegang en vrije uitwisseling van informatie mogelijk maakt zonder de beveiliging in gevaar te brengen. Syntho-dataplatform biedt opties zoals Ad Hoc Synthetic Data en Synthetic Data Warehouse. Lees meer over deze methoden hier.

Naleving van regelgeving en beveiliging

Synthetische data, zoals wij die aanbieden via het platform van Syntho, stelt banken in staat om te voldoen aan de AVG, PCI-DSS, HIPAA en andere wettelijke vereisten. Deze veilige en conforme aanpak van modeltraining minimaliseert heridentificatierisico's en vermindert de potentiële problemen met betrekking tot het verwerken van persoonlijk identificeerbare informatie (PII). Het stelt banken in staat om zich te concentreren op hun kernactiviteiten en tegelijkertijd de veiligheid en vertrouwelijkheid van gevoelige data te waarborgen.

met Kwaliteitsborgingsrapport (QA) van Syntho, bankorganisaties kunnen ervoor zorgen dat hun synthetische data wordt geëvalueerd op drie belangrijke meetdata: nauwkeurigheid, privacy en snelheid. Het platform van Syntho voldoet aan industriestandaarden zoals GDPR en HIPAA, en zorgt ervoor dat de synthetische data de statistische eigenschappen van originele datasets weerspiegelen, terwijl gevoelige informatie volledig wordt beschermd. Daarnaast beoordelen we de privacy met behulp van meetdata zoals de Identical Match Ratio en Nearest Neighbor Distance Ratio, wat een robuuste privacybescherming garandeert.

Hier kunnen we een tijdelijke aanduiding achterlaten voor de casestudy Real-life use case – Syntho's Solution to Fraud Detection in Banking. Maar voor nu, tenzij de casestudy klaar is, missen we specifieke informatie over de situatie zelf, wanneer en waarom de vergelijking van Syntho en SDV plaatsvond, en wie het initieerde. We kunnen dit deel later schrijven, dat zal geen probleem zijn.

Conclusie

Er is bijna een gezegde: "Martel de data en het zal alles bekennen.” De uitdaging hier ligt echter in het hebben van voldoende data om effectief te “martelen”. Synthetische data is een essentieel bezit voor banken, en biedt hoogwaardige, overvloedige datasets die vrij zijn van persoonlijk identificeerbare informatie. Dit maakt het een praktisch hulpmiddel voor fraudedetectie en -preventie, terwijl gevoelige informatie wordt beschermd. Omdat fraudeurs hun technieken blijven verfijnen, is er meer nodig om voorop te blijven lopen dan alleen het aannemen van nieuwe tools: het vereist samenwerking met een vertrouwde partner. Door met Syntho te werken, kunt u zich onderscheiden in de banksector en tegelijkertijd vertrouwen en zekerheid opbouwen bij uw klanten. Plan vandaag nog een demo.