Dijital dolandırıcılık riskine karşı yenilikçi çözümler öne çıkıyor.
SAS Türkiye Kurumsal Satıştan Sorumlu Genel Müdür Yardımcısı Emre Ultav, yapay zeka sistemlerinin yardımıyla dijital dolandırıcılık riskine karşı davranışsal değişiklikleri önceden tahmin ederek şirketlere erken uyarılar sağladıklarını belirtti.
Ultav, dolandırıcılık riskini tespit etmenin detaylı veri analizlerine dayandığını vurguladı. Dolandırıcılık işlemlerinin, normal işlemlerden farklılık gösteren davranışsal sapmalar yoluyla tespit edilebildiğini söyledi. Bu tespiti, makine öğrenmesi ve kural tabanlı senaryolar kullanarak gerçekleştiriyorlar. Örneğin, daha önce yurt dışında yüksek tutarlı işlem yapmamış bir kredi kartının kısa sürede bu kalıba uymayan bir davranış sergilemesi, sistem tarafından bir anormallik olarak algılanıyor.
Cihaz kullanım alışkanlıklarında meydana gelen farklılıkların da benzer bir uyarı sistemini tetiklediğini aktardı. SAS, bu sinyalleri yakalamak için gelişmiş analitik makine öğrenmesi yöntemleri ve global şirketlerde uyguladığı, dolandırıcılığı önleme senaryo tabanlı yapıları kullanıyor. 2-3 aşamalı bir analiz süreci uygulayarak, dolandırıcılık eylemine dönüşmeden önce müdahale etmeyi hedefliyorlar. İşlem durdurma, bu noktada operasyonel sistemlerin görevi. SAS, anomali tespit ettiğinde, işlemin dolandırıcılık potansiyeli olduğuna dair uyarı veriyor.
SAS’ın gerçek zamanlı izleme teknolojisi ile işlemler yapılmadan önce her bir işlem için risk puanı hesaplandığını ifade eden Ultav, şüpheli işlemlerin engellenebileceğini veya ikinci bir doğrulama adımına yönlendirilebileceğini söyledi.
SAS Fraud Management platformunun, yüksek hacimli işlemleri çok kısa sürede analiz ederek dolandırıcılık olasılığını belirlediğini, sistemin sürekli öğrenme özelliğiyle yeni dolandırıcılık yöntemlerine hızlı uyum sağlayabildiğini ve her şirket için özelleştirilmiş risk senaryoları oluşturulabildiğini vurguladı.
“Deepfake” videolar ve ses klonlama gibi yöntemlerin dolandırıcılık amacıyla kullanılmaya başlanmasıyla yeni nesil tehditlerin arttığını belirten Ultav, SAS’ın bu tehditlere karşı çok katmanlı kimlik doğrulama, davranışsal biyometri ve kanal bağımsız risk değerlendirme çözümleri sunduğunu söyledi. Farklı kanallardan gelen veriler entegre edilerek müşterilerin tek bir görünürlükte toplanması sağlanıyor. Bu sayede, tüm kanallar arasında risk puanlamaları yapılabiliyor. Bu süreçlerde, dijital verilerden müşteri geçmiş kayıtlarına, davranışsal örüntülere kadar hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış birçok veriyi analiz ediyorlar. Bu verilerin anlamlandırılması için gelişmiş analitik yöntemler, yapay zeka ve makine öğrenmesi destekli sistemler kullanılıyor. SAS, bu analitik altyapıyı sağlıyor.
Bazı sektörlerde teknoloji yatırımına ihtiyaç duyuluyor.
Ultav, Türkiye’deki finans sektörünün dolandırıcılık ile mücadelede gelişmiş sistemlere sahip olduğunu ancak tehditlerin hızla değiştiği için sürekli yatırım yapılması gerektiğini, özellikle e-ticaret’in hızla geliştiği perakende sektörünün de bu alandaki risklere karşı yatırım yapması gerektiğini belirtti.
Veri entegrasyonu ve gerçek zamanlı analiz yeteneklerinde bazı sektörlerde hala yetersizlik bulunduğunu belirten Ultav, farkındalık düzeyinde ilerleme olsa da teknolojik uygulama ve sistem entegrasyonları konusunda gelişime açık alanlar olduğunu vurguladı. Perakende sektörünün kayıpları önlemek için dolandırıcılık önleyici yatırımlarını hızlandırması gerektiğini söyledi. SAS, bu sektörlerle hem önleyici hem de tespit edici çözümler geliştirerek yerel ihtiyaçlara özel projeler sunabiliyor.
Kredi başvuruları ve sigorta hasar dosyaları gibi işlemlerde dolandırıcılığı işlem aşamasında tespit etme imkanının bulunduğunu belirten Ultav, bu yöntemlerle sektöre göre değişen oranlarda %5 ila %7 arasında kayıp önlenebildiğini söyledi. Bu, büyük hacimli işlemlerde ciddi finansal etkiler yaratıyor. Dolandırıcılık riskinin başvuru aşamasından itibaren de analiz edilebileceği vurgulandı.
SAS, kayıp-kaçak ve iç dolandırıcılık alanlarında da aktif.
Ultav, SAS’ın yalnızca dış dolandırıcılık değil, kurumsal suistimaller, başvuru sahtekarlıkları ve kamuya yönelik kayıp-kaçak riskleriyle de mücadele ettiğini, bu tür dolandırıcılık türlerini farklı analiz yöntemleriyle değerlendirdiklerini belirtti. Ayrıca sahte ses ve görüntüler gibi yeni nesil tehditlere karşı çözümler sunuyorlar.
SAS, XAI (Açıklanabilir Yapay Zeka) sayesinde kurumsal denetim ekiplerinin süreci şeffaf bir şekilde takip edebildiğini söyledi. Dolandırıcılıkla mücadele sistemlerinin yalnızca riskli işlemleri değil, yanlış uyarıları da minimize etmesi gerektiğinin altını çizdi. Yanlış alarm üretmemek, müşteri memnuniyeti açısından önemli. Dolandırıcılık ile mücadelede hassasiyet, doğruluk ve karar verme süreçlerinin hızlılığı önemli.