Supraveghetorii inteligenței artificiale: În lumea cu mize mari a detectării fraudelor

Este ora 2 dimineața la centrul de comandă a securității cibernetice al Western Union, iar Maya Patel nu a clipit de ore întregi, ceea ce pare a fi. Trei tipare de tranzacții neobișnuite tocmai au fost semnalate de sistemul de detectare a fraudelor prin inteligență artificială al companiei. O avalanșă de transferuri de bani din conturi din Nebraska către Ucraina, toate puțin sub pragul de raportare. Prea similare ca să fie coincidență, prea perfecte ca să fie aleatorii.

„Aceasta este a treia oară săptămâna aceasta”, mormăie Maya, atingând tastatura cu o precizie exersată. În spatele ei, ecrane masive afișează vizualizări colorate ale fluxurilor globale de tranzacții. Asistentul ei de inteligență artificială a întocmit deja un raport, evidențiind tiparele suspecte cu roșu. Cu ani în urmă, unei echipe de analiști i-ar fi luat zile întregi să observe acest lucru. Acum se întâmplă în câteva secunde.

Asistăm la un război tăcut – purtat nu cu arme și bombe, ci cu algoritmi și date. Pe măsură ce tranzacțiile digitale au devenit coloana vertebrală a economiei noastre, frauda financiară a evoluat de la escrocherii rudimentare la atacuri sofisticate orchestrate de sindicate internaționale ale crimei și hackeri sponsorizați de stat.

Numai în 2023, frauda a costat economia globală peste 5,5 trilioane de dolari. Câmpul de luptă este peste tot: tranzacții cu cardul de credit, cereri de împrumut, cereri de despăgubire de asigurări și, din ce în ce mai mult, burse de criptomonede.

„Majoritatea oamenilor nu își dau seama că sunt protejați de inteligența artificială de fiecare dată când își folosesc cardul”, spune Dr. Raj Sharma, șef de date la Mastercard. „Sistemele pe care le-am construit analizează peste 75 de miliarde de tranzacții anual, luând decizii într-o fracțiune de secundă cu privire la aprobarea sau refuzul. Și devin din ce în ce mai inteligente pe zi ce trece.”

Sunt în Centrul Tehnologic Mastercard din New York, unde Dr. Sharma îmi arată vizualizări ale rețelelor lor neuronale la lucru. Afișajele îmi amintesc de constelații, cu noduri luminoase care se aprind pe măsură ce modele ies la iveală din marea de date.

Detectarea tradițională a fraudelor se baza pe reguli rigide: dacă o tranzacție îndeplinește anumite criterii, aceasta era semnalată pentru revizuire. Însă escrocii sofisticați au învățat rapid să manipuleze aceste sisteme.

„Regulile sunt ca niște lacăte”, explică Sarah Chen, fost specialist FBI în criminalitate cibernetică, care acum își conduce propria firmă de consultanță în securitate. „Odată ce cineva își dă seama cum funcționează, le poate deschide. Ceea ce aveam nevoie era un lacăt care să-și schimbe constant mecanismul.”

Intră în lumea învățării automate. În loc să urmeze reguli explicite, sistemele moderne de inteligență artificială învață din tipare istorice, identificând corelații subtile pe care analiștii umani le-ar putea rata.

La sediul central al procesatorului de plăți Stripe din San Francisco, mi se arată o demonstrație a sistemului lor de detectare a fraudelor. Echipa îi transmite o serie de tranzacții, unele legitime, altele frauduloase. Inteligența artificială nu doar detectează semnale de alarmă evidente - observă că tranzacțiile frauduloase provin adesea din conturi create în weekend sau tind să aibă tipare de tastare ușor diferite atunci când introduc informații.

„Oamenii sunt ființe ale obiceiurilor”, spune Miguel Gonzalez, directorul de risc al Stripe. „Chiar și cei mai precauți escroci lasă în urmă tipare. Sistemele noastre pot detecta ritmurile apăsărilor de taste, mișcările mouse-ului și chiar modul în care cineva navighează pe un site web. Aceste date biometrice comportamentale sunt aproape imposibil de imitat perfect.”

În ciuda minunii tehnologice, expertiza umană rămâne crucială. La centrul de gestionare a riscurilor Paypal din Omaha, analiștii analizează cazurile semnalate de sistemele de inteligență artificială, oferind feedback care ajută algoritmii să se îmbunătățească.

„Inteligenta artificială este prima noastră linie de apărare, dar nu este infailibilă”, spune Jennifer Wu, analist senior în domeniul fraudelor. „Uneori, tranzacțiile legitime par suspecte, iar alteori frauda este atât de nouă încât sistemul nu a mai văzut așa ceva până acum. Avem nevoie de judecata umană pentru a lua decizia finală în acele cazuri limită.”

Această abordare hibridă - care combină puterea de procesare a inteligenței artificiale cu intuiția umană - s-a dovedit remarcabil de eficientă. Visa raportează că sistemul lor de detectare a fraudelor bazat pe inteligență artificială a contribuit la prevenirea a aproximativ 25 de miliarde de dolari în tentative de fraudă numai în ultimul an.

Pe măsură ce sistemele de detectare devin mai sofisticate, la fel se întâmplă și cu atacurile. Escrocii folosesc acum ei înșiși inteligența artificială, creând deepfake-uri pentru a ocoli sistemele de autentificare vocală sau generând identități sintetice care pot trece verificările.

„Este o cursă a înarmărilor”, oftează Dr. Emily Rosenberg, cercetător în securitate cibernetică la MIT. „De fiecare dată când dezvoltăm apărări mai bune, ei dezvoltă atacuri mai bune. Avantajul este că inteligența artificială defensivă poate învăța din milioane de tranzacții legitime, în timp ce escrocii au date limitate cu care să lucreze.”

O privesc cum demonstrează un nou tip de atac - o rețea generativă adversă (GAN) care creează modele fictive, dar credibile de utilizare a cardurilor de credit. Sistemul este straniu de eficient, dar totuși declanșează anumite alarme în sistemele moderne de detectare.

Tehnicile inovatoare în detectarea fraudelor financiare sunt aplicate acum în toate industriile. Companiile de asigurări folosesc sisteme similare de inteligență artificială pentru a semnala cererile suspecte. Platformele de comerț electronic le utilizează pentru a detecta recenzii false și produse contrafăcute. Agențiile guvernamentale le folosesc pentru a identifica evaziunea fiscală și frauda cu beneficii.

La furnizorul de asigurări de sănătate Anthem, sistemele de inteligență artificială scanează zilnic milioane de cereri, căutând modele care ar putea indica practici frauduloase de facturare din partea furnizorilor de servicii medicale.

„Frauda în domeniul sănătății costă contribuabilii americani aproximativ 300 de miliarde de dolari anual”, îmi spune Dr. Marcus Johnson, directorul de analiză al Anthem. „Sistemele noastre au ajutat la identificarea mai multor rețele de fraudă organizate care operează în mai multe state. Într-un caz, am găsit o rețea de clinici care facturau proceduri care nu au fost niciodată efectuate, economisind potențial sute de milioane în cereri frauduloase.”

Eficacitatea acestor sisteme vine la pachet cu întrebări spinoase legate de confidențialitate. Mai multe date înseamnă o mai bună detectare a fraudelor, dar și un potențial mai mare de utilizare abuzivă.

„Există întotdeauna o tensiune între securitate și confidențialitate”, recunoaște Elena Vasiliev, o susținătoare a confidențialității care a lucrat anterior la sisteme de detectare a fraudelor la American Express. „Aceleași tehnici care pot detecta frauda pot fi folosite și pentru supraveghere. Trebuie să fim atenți la cantitatea de informații pe care o colectăm și la modul în care le folosim.”

Unele companii explorează tehnici precum învățarea federată, care permite antrenarea modelelor de inteligență artificială pe mai multe surse de date fără a centraliza informațiile sensibile. Altele investesc în criptarea homomorfă, care permite analiza datelor criptate fără a le decripta mai întâi.

În zori, când părăsesc centrul de comandă al Western Union, Maya Patel a blocat cu succes tranzacțiile suspecte și a depus un raport la unitatea de criminalitate cibernetică a FBI. Sistemul și-a actualizat deja modelele pentru a recunoaște acest tipar particular de fraudă.

Următoarea frontieră în detectarea fraudelor implică calculul cuantic și inteligența artificială explicabilă - sisteme care nu numai că pot detecta frauda, dar pot explica clar de ce au semnalat o anumită tranzacție. Această transparență va fi crucială pe măsură ce reglementările privind luarea deciziilor în domeniul inteligenței artificiale se înăspresc.

„Acum zece ani, încercam să recuperăm terenul pierdut”, îmi spune Maya în timp ce ne îndreptăm spre lift. „Acum, începem să-i depășim pe escroci. Dar nu este o bătălie pe care o vom câștiga vreodată complet. Atâta timp cât există bani de câștigat, oamenii vor încerca să păcălească sistemul.”

Ea face o pauză înainte de a adăuga: „Vestea bună este că instrumentele noastre se îmbunătățesc pe zi ce trece. Și, spre deosebire de escroci, putem partaja informații în întreaga industrie. Fiecare atac ne face pe toți mai puternici.” Pe măsură ce tranzacțiile digitale continuă să crească în volum și complexitate, acest scut invizibil al protecției prin inteligență artificială va deveni și mai important. Data viitoare când compania cardului dvs. de credit vă trimite un mesaj pentru a verifica o achiziție neobișnuită, amintiți-vă: este doar vârful vizibil al unui aisberg tehnologic, care vă protejează în tăcere viața financiară non-stop.

Vor face sistemele de detectare a fraudelor prin inteligență artificială în cele din urmă frauda financiară un lucru de domeniul trecutului? Sau vom fi mereu blocați în acest joc digital de-a șoarecele și pisica, cu atacuri și apărări din ce în ce mai sofisticate? Un lucru este sigur - viitorul securității financiare va fi modelat atât de linii de cod, cât și de oamenii care le scriu.