Algoritmens blinda fläck: Är vi på väg mot ett "Flash-bedrägeri"?

Av Pepijn Slappendel, Business Unit Manager DetACT

Kommer du ihåg Flash Crash 2010? På bara några minuter föll aktiemarknaden med nästan 10 % när algoritmer reagerade på varandra i en kaskadreaktion, för att återhämta sig kort därefter. Ingenting fundamentalt förändrades, algoritmerna gick bara i baklås. Och den mest alarmerande delen? Det krävdes bara en person som förstod systemet för att hjälpa till att utlösa denna massiva marknadsstörning.

Vad som håller mig vaken om nätterna är att jag ser samma mönster upprepas inom bankbedrägeriförebyggande.

Banker förlitar sig alltmer på AI-algoritmer för att upptäcka och förhindra bedrägerier. Medan dessa system fungerar bra för att hitta kända mönster, delar de samma svaghet som aktiemarknadsalgoritmerna: de kan missa nya och oväntade hot. För att vara tydlig, AI-system förblir kraftfulla verktyg för bedrägeriförebyggande; målet är att implementera en mer robust strategi mot bedrägerier som hanterar både kända och okända hot.

Den farliga parallellen

I båda scenarierna:

• System förlitar sig på tidigare data för att göra förutsägelser.
• Algoritmresultat ger återkoppling som angripare kan utnyttja.
• Nya attackmetoder kan förbli oupptäckta. När mönstren blir tydliga kan betydande skador redan ha inträffat.

Bedragare förstår denna svaghet. De anpassar sig ständigt, testar gränser och skapar tekniker designade för att smyga förbi algoritmiska försvar. När de hittar en lucka kan de nu utnyttja generativ AI för att starta storskaliga attacker snabbare än någonsin tidigare.

Ta Authorized Push Payment (APP)-bedrägeri som ett perfekt exempel. APP-bedrägerier fortsätter att öka på marknader med den mest avancerade detektionstekniken. Varför? För att dessa bedrägerier verkar helt legitima för algoritmer: betalningarna är auktoriserade av den faktiska kunden, men under falska förespeglingar. Enkla justeringar av "social engineering"-skript kan vara tillräckligt för att kringgå AI-system som tränats på tidigare mönster, och när bankerna identifierar dessa nya taktiker har betydande förluster redan inträffat.

Hotet med "Flash Fraud"

Föreställ dig nu detta scenario i stor skala: en ny bedrägeriteknik följer ett mönster som AI inte har sett förut. Bedragare kan använda generativ AI för att maximera sin räckvidd, skapa attacker som är personligt anpassade i en skala som tidigare var omöjlig, och utnyttja samma sårbarhet. Innan detektionssystem kan samla tillräckligt med data, analysera mönster och implementera motåtgärder, kan miljontals förluster uppstå över flera banker på en gång: en "Flash Fraud"-händelse.

Bygg motståndskraft mot det okända

De mest effektiva bedrägeriförebyggande strategierna erkänner en grundläggande sanning: vi måste bygga system som kan reagera på sådant vi ännu inte har stött på.

Istället för att se detta som en begränsning av AI, bör vi se det som en möjlighet att utveckla kompletterande tillvägagångssätt som utnyttjar både maskinintelligens och mänsklig insikt. Det betyder att bygga ett flerskiktat angreppssätt:

• AI för kända mönster, flexibilitet för okända hot: Komplettera algoritmisk detektion med adaptiva system designade för att identifiera nya attackvektorer som traditionell AI kan missa.
• Människa i loopen: Integrera expertbedömning med automatiserade system för att fånga sofistikerade taktiker som rena teknologilösningar kan förbise.
• Omni-kanalsynlighet: Övervaka kundaktivitet över alla bankkanaler för att förhindra utnyttjande av detektionsluckor mellan olika bedrägeriförebyggande system.
• Sessions-baserade undersökningsmöjligheter: Analysera faktiska kundsessioner för att ge bevisbaserad verifiering, minska "false positives" och förbättra detektionsnoggrannheten.
• Adaptiv realtidsintervention: Implementera flexibla responsmekanismer som snabbt kan anpassa interventionsstrategier när bedrägeritaktiker utvecklas.

Detta flerskiktade angreppssätt förbättrar inte bara bedrägeridetektion utan skapar systemisk motståndskraft mot potentiella snabba, omfattande Flash Fraud-händelser. Framtiden för bedrägeriförebyggande handlar inte bara om bättre algoritmer; det handlar om smartare system som kombinerar AI-effektivitet med mänskligt omdöme och anpassningsförmåga. Viktigast av allt är att det krävs ett dedikerat angreppssätt för att hantera hot som faller inom AI:s blindfläckar. Genom att medvetet kombinera AI:s styrkor med strategisk mänsklig tillsyn kan vi skapa bedrägeriförebyggande system som är kraftfullare än vad någon av metoderna skulle kunna åstadkomma ensamma. Denna integrerade strategi erbjuder inte bara bättre skydd utan en mer hållbar lösning på det ständigt föränderliga bedrägerilandskapet.

Hur förbereder du dig för hoten som ännu inte existerar?