일부 핀테크가 일자리를 잃고 있지만 부족한 분야 중 하나는 사기 탐지 전문가입니다. OCR 연구소 글로벌 와 핀트레일 발견한다.

사본 경기 침체기에 신원 사기 방지 사용할 수 있습니다 여기에서 지금 확인해 보세요.. FINTRAIL의 Fintech FinCrime Exchange의 50개 이상의 글로벌 회원이 응답했습니다. 전 세계 네트워크는 금융 범죄 위험 관리의 모범 사례에 대해 협력합니다.

전반적으로 81%는 2023년에 모든 사기 유형이 증가할 것으로 예상합니다. 거의 60%가 2022년에 사기가 급증했습니다. 비슷한 비율로 훔친 금액과 양이 증가했다고 말했습니다.

제XNUMX자 사기가 증가하고 있습니다. 신원 도용, 계정 탈취 및 사회 공학 사기는 식별하거나 예방하기가 가장 어렵기 때문에 문제가 됩니다. 응답자의 XNUMX%는 신원 도용, 계정 탈취 및 사회 공학 사기가 그들이 보는 가장 일반적인 수법이라고 말했습니다.

사기 전문가 부족의 원인

핀테크 기업의 약 90%는 2023년에 사기가 급증할 것으로 예상하여 더 많은 사기 방지 전문가를 채용할 계획입니다. 약 70%는 딥 페이크 방지를 포함하여 사기 방지 관리에 더 많은 비용을 지출할 계획입니다. 38~42%는 사기 방지 소프트웨어, AI 및 기계 학습 솔루션, 디지털 신원 확인(IDV) 소프트웨어를 사용합니다.

회사가 과잉 고용을 하고 시장이 현재 조정 중일 수 있지만, 그들은 안전 팀, OCR Labs Global CMO를 지속적으로 고용하고 있습니다. 록 응우옌 말했다. 새로운 비즈니스를 끌어들이는 분야의 정리 해고와 기존 비즈니스를 보호하는 작업에 대한 고용을 고려하십시오.

그는 학계가 지난 15년 이상 동안 중요한 분야에서 충분한 졸업생을 제공하지 못했다고 덧붙였습니다. XNUMX~XNUMX년 전만 해도 데이터 과학은 떠오르고 인력이 부족한 분야였습니다. 오늘날 대부분은 그 일을 이해하지만 여전히 부족합니다. Nguyen은 동일한 추세가 사기로 반복되는 것을 봅니다.

머신 비전 및 기타 기술이 사기와 싸우는 방법

기술의 발전으로 인해 업무의 성격이 바뀌고 있습니다. 이제 알고리즘은 이전에 인간이 수행했던 많은 작업을 처리합니다. 머신 비전 및 채팅과 같은 일부 영역에서는 기계가 인간보다 더 잘 수행합니다.

그리고 머신 비전은 여전히 ​​갈 곳이 많다고 Nguyen은 말했습니다. SightGPT를 다음 발전으로 생각하십시오.

“그것이 문제였습니다. 우리는 그것을 충분히 빨리 할 수 ​​없었습니다.”라고 Nguyen이 말했습니다. “ChatGPT는 (이전에) 존재했지만 충분히 빠르게 할 수 없었습니다. 응답을 위해 15분을 기다려야 한다면 아무도 그것을 사용하지 않을 것입니다. 

“비전으로 우리가 하고 있는 일은 몇 초 안에 처리할 수 있다는 것입니다. (왜냐하면) 인간은 그렇게 빨리 처리할 수 없기 때문입니다.”

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사기 기술의 편향 방지

디지털 ID 시스템이 확산됨에 따라 일부 디자인의 결함이 나타나고 있습니다. 잘못 설계된 알고리즘은 설계자의 편견을 반영하기 때문에 디지털 속도로 사람의 결함을 복제할 수 있습니다.

이러한 편견에는 백인과 남성을 선호하는 것이 포함됩니다. 연구에 따르면 기술은 여성, 유색 인종, 비서구 문화 및 인종과 어려움을 겪을 수 있습니다.

Nguyen은 "인력에서든 비즈니스에서든 다양성은 중요합니다. 다양한 사람들을 인식하는 시스템이 데이터 세트로 훈련되기 때문입니다."라고 말했습니다. “특정 피부색, 연령, 성별, 인종만 보여주면 기계는 그것만 학습합니다. 

"ChatGPT의 아이디어는 다양한 언어에 노출되는 대규모 언어 모델입니다. 시각 자료를 사용하면 사람들의 얼굴에 대한 대규모 데이터 세트를 어떻게 얻을 수 있기 때문에 제대로 이해하기 어렵습니다."

업계는 생동감과 정체성과 관련된 기술에 투자함으로써 이러한 편견과 싸우고 있다고 Nguyen은 말했습니다. 그들은 시스템에 내장된 기계 기반 편향이 사용자 경험을 해친다는 것을 알고 있습니다. 기업은 기술이 편향되지 않은 경험을 지속적으로 제공하지 못한다고 믿기 때문에 더 나은 솔루션을 요구하고 있습니다.

오늘날 기업들은 더 많이 협력하고 있다고 Nguyen은 언급했습니다. 역사적으로 범죄자들은 ​​경쟁사에 비밀을 누설할 것을 두려워하여 기업이 혼자 운영되는 동안 집단으로 일했습니다.

이러한 변화는 두 가지 방식으로 기술에 의해 주도됩니다. 일부 기술(예: 딥 페이크)은 더 많은 사람들이 쉽게 접근하고 쉽게 사용할 수 있는 단계로 발전했습니다. 이를 가진 사람들은 개방형 라이브러리, 앱 및 플랫폼에 액세스할 수 있습니다.

회사가 안전하게 협업할 수 있도록 하는 많은 기술을 사용할 수 있습니다. 그들은 더 이상 비밀을 누설하는 것을 두려워할 필요가 없습니다.

Nguyen은 이러한 솔루션 중 일부는 머신 비전을 사용하여 딥 페이크를 발견하는 것과 관련이 있다고 설명했습니다. 라이브 이미지가 반응하는 방식과 일치하지 않는 빛의 반사를 감지할 수 있습니다. 기술은 프레임 속도를 늦추어 피부 아래의 미세 움직임을 감지할 수 있습니다.

Nguyen은 딥 페이크를 지원하는 기술도 선을 위해 사용될 수 있다고 말했습니다. 편향과 싸우고 시스템에서 편향을 제거하도록 AI 시스템을 훈련하기 위해 합성 미디어가 배포됩니다.

사기 조직보다 앞서 나가기

신원 도용, 계정 탈취 및 사회 공학 사기는 쉬운 진입점입니다. 사기꾼은 사람을 사칭하므로 기업은 확인이 필요합니다.

그러나 지난 XNUMX년 동안 사기꾼들은 이러한 시스템을 속일 수 있는 능력을 개발했습니다. 일부 기술에는 카메라 신호를 가로채고 이미지를 대체하는 것이 포함됩니다.

Nguyen은 “우리는 노트북에서 카메라를 사용하지 않습니다. “우리는 통신을 보호하기 위해 휴대폰의 카메라만 사용합니다. Apple이 휴대폰으로 얼굴 잠금 해제를 허용하지만 Mac에서는 허용하지 않는 것과 같은 이유입니다.”

사기는 점점 더 교묘해지고 있다고 Nguyen은 덧붙였습니다. 과거에는 범죄자가 훔친 데이터 조각을 즉시 악용하려고 시도했지만 지금은 XNUMX년 동안 데이터를 수집할 수 있습니다.

공유 인텔리전스 역량 구축이 도움이 됩니다. 기계는 사기 행위와 관련하여 XNUMX년 전에 나타난 이미지를 기억합니다. Nguyen은 이를 Interpol을 통해 지식을 공유하는 전 세계 경찰에 비유합니다.

이는 사기꾼이 실시간 의사 결정 시스템을 악용하기 때문에 대출 및 신용에 영향을 미칩니다. 비즈니스는 그들이 여러 브랜드에서 행동을 반복하기 전에 그들을 잡을 수 있도록 인센티브를 받습니다.

Nguyen은 "기계가 서로의 개인 정보를 노출하지 않고 일반적으로 경쟁하는 회사가 협력할 수 있도록 허용합니다. 우리는 이를 위한 기계 학습과 인프라를 갖추고 있습니다."라고 말했습니다. "그것이 우리가 앞서가는 방법입니다."

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• 출처: https://news.fintechnexus.com/fraud-detection-specialists-in-short-supply/