Synthetische data: een gamechanger voor fraudedetectie in de banksector
In de afgelopen twee decennia was bijna 20% van de cyberincidenten gericht op de wereldwijde financiële sector, wat resulteerde in aanzienlijke financiële verliezen—een geschatte $ 12 miljard. Als frauduleuze activiteit en frauderisico's stijgen, financiële instellingen wenden zich steeds meer tot machine learning technologieën voor fraude detectie.
Echter, door AI aangestuurd fraude detectie staat voor uitdagingen zoals data-onevenwichtigheid, beperkte fraudevoorbeelden en strenge privacyregelgeving - kwesties die synthetische data kunnen helpen overwinnen. Als zorgen over datakwaliteit, kwantiteit, privacy en nakoming resoneert met u, lees dan verder in de recensie van Syntho om te leren hoe synthetische data-oplossingen u kunnen helpen fraudedetectie in de banksector.
Inhoudsopgave
Soorten fraude in de banksector
- 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 het slachtoffer van phishing-aanvallen WAAR 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.
- Account OvernamesCriminelen gebruiken gestolen inlogdata om ongeautoriseerde toegang tot en controle over hun data te krijgen. bankrekeningen. Volgens de Gegevens van de Federal Trade Commission, gevallen van fraude en oplichting, waaronder account overname (ATO) oplichting is met 49 procent gestegen ten opzichte van 2021, waardoor consumenten bijna 8.8 miljard dollar zijn misgelopen.
- Identiteitsdiefstal: Oplichters zijn experts geworden in het construeren van valse identiteiten om verschillende soorten fraude te plegen. financiële misdrijven. 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 soort digitale bankfraude is primair gericht op een specifieke financiële transactie of betaalmethode, zoals cheques of betaalpassen. Het AFP® Payments Fraud and Control Survey Report documenten waaruit blijkt dat 80% van de organisaties slachtoffer is geworden van betalingsfraude fraude-aanvallen/pogingen in 2023.
- Malware-aanvallenCybercriminelen gebruiken malware om banksystemen en persoonlijke apparaten te infiltreren.
- Credit Card Fraude: Wat betreft 60% van de creditcardhouders in de VS ervaren frauduleuze activiteiten van een of andere beschrijving; 45% heeft meerdere keren fraude meegemaakt. Deze omvatten verdachte transacties en kwaadaardige manipulatie van creditcarddata om aankopen te doen of toegang te krijgen 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.
Waarom is fraudedetectie en -preventie belangrijk in de bankwereld?
In 2023, frauduleuze activiteiten in de bank- en financiële sector vormden wereldwijd en regionaal aanzienlijke uitdagingen. 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? Door robuuste fraudedetectie- en preventiemaatregelen zou centraal moeten staan in de beveiligingsstrategie van elke financiële instelling.
Fraudepreventie hanteert een proactieve aanpak, waarbij mensen, processen en technologie worden gecombineerd om frauderisico voordat het verlies oplevert. Klantcommunicatie en opleiden van klanten Kennis van 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 toezicht te houden ongeautoriseerde transacties, bankrekening toegang en andere belangrijke activiteiten.
Fraudedetectie en -preventie inspanningen helpen banken:
- Beschermen financiële activa
- Behouden klant vertrouwen en reputatie
- Verminderen 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 bancaire klanten
Hoewel deze aanpak een effectieve manier is om te bestrijden en fraude voorkomen, De bankensector staat 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 kernpunten voor fraudedetectie in de bancaire sector is dat antifraudemaatregelen alleen 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: Omgaan met 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 hun financiële positie te verbeteren fraudedetectie in het banksysteem met strikte regels, 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 te voorkomen het witwassen van geld en terrorismefinanciering door middel van identiteitsverificatie van klanten, toezicht op transacties en het melden van verdachte activiteiten.
- HIPAA (wet overdraagbaarheid en verantwoording van zorgverzekeringen)Voor banken vereist HIPAA de bescherming van gezondheidsinformatie naast financiële data. Het waarborgen van de databeveiliging en het tegelijkertijd voldoen aan al deze (en andere) nalevingsnormen, voegt een extra laag van complexiteit toe.
- Gegevensbias:Historische data die worden gebruikt bij fraudedetectie kunnen vertekeningen bevatten die voorspellingen verstoren, wat mogelijk kan resulteren in valse positieven.
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 het banksector, de grootste uitdaging is het onevenwicht tussen frauduleus en legitiem financiële transactiesIn een dataset van 150,000 transacties kunnen er bijvoorbeeld slechts 150 frauduleus zijn, waardoor het moeilijk is om machine learning modellen 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 die statistisch vergelijkbaar zijn 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, waardoor fraudedetectie in live-omgevingen aanzienlijk wordt verbeterd.
| Techniek | Beschrijving | Voordelen | Beperkingen |
|---|---|---|---|
| Willekeurige oversampling | Dupliceert willekeurige datapunten van minderheidsklassen totdat de klassengroottes in evenwicht zijn. |
|
|
| SMOTE (Synthetische Minority Oversampling Techniek) | Genereert nieuwe datapunten door interpolatie tussen punten van minderheidsklassen en hun dichtstbijzijnde buren. |
|
|
| Synthetische data | Kunstmatig gegenereerde nepdata die de eigenschappen van echte data nabootsen zonder dat er daadwerkelijk gevoelige informatie wordt gebruikt. |
|
|
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 de macht fraudedetectietechnieken bij banken:
Verfijnde prestaties van machine learning-algoritmen
Synthetische data verbeteren de prestaties van machine learning modellen door een meer gebalanceerde dataset te creëren zonder gevoelige informatie bloot te leggen. Bijvoorbeeld, op basis van de bestaande voorbeelden van reguliere en frauduleuze transacties, het helpt realistische voorbeelden te genereren die de patronen weerspiegelen die in werkelijke data worden aangetroffen, inclusief zeldzame frauduleuze activiteitenHierdoor 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
CEO & oprichter
Syntho, de scale-up die de data-industrie ontwricht met door AI gegenereerde synthetische data. Wim Kees heeft met Syntho bewezen dat hij privacygevoelige data kan ontsluiten om data slimmer en sneller beschikbaar te maken zodat organisaties datagedreven innovatie kunnen realiseren. Als gevolg hiervan hebben Wim Kees en Syntho de prestigieuze Philips Innovation Award gewonnen, de SAS global hackathon in gezondheidszorg en life science gewonnen en door NVIDIA geselecteerd als leidende generatieve AI Scale-Up.
Stimuleer innovatie, ontsluit analytische inzichten en stroomlijn softwareontwikkeling, terwijl u de hoogste normen voor dataprivacy en -beveiliging handhaaft.