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趨勢觀察/數位金融AI升級 秒抓信用卡盜刷

全球刷卡詐欺持續攀升,銀行業者為防堵信用卡盜刷,均靠人工智慧(AI)升級,積極發展數位金融。SAS/提供
全球刷卡詐欺持續攀升,銀行業者為防堵信用卡盜刷,均靠人工智慧(AI)升級,積極發展數位金融。SAS/提供

刷卡、行動支付等非現金交易愈來愈頻繁,但你可曾想過,從簽名到取得收據的分秒內,究竟發生了哪些事?這瞬間,從驗證你的身分、分析信用風險到批准交易,背後仰賴各類系統急速串接與分析。

這也凸顯,為何近年人工智慧(AI)在金融業蓬勃發展,且在數位交易中,「即時運算」巨量資料,阻斷詐欺,做出核准交易與否的判斷,才可打造優越客戶體驗、贏得忠誠度。

即時監控 發掘異常

調查指出,全球刷卡詐欺持續攀升,2019年已高達242.6億美元損失,2020年新冠疫情趨動數位交易更助長趨勢。分析機構Aite集團則估計,從2015到2020年,光是偽冒信用卡詐欺金額,成長超過兩倍。

為何防堵盜刷這麼困難?主因在於銀行內各系統(如風管與行銷系統)彼此無串接,客戶資料難互通;同時數位金融的龐大交易量使查核時間成本驚人。許多銀行採批次性地審查客戶名單,或是每月觀察客戶AUM(資產管理規模)值評定信用能力,再半年期地整合聯徵中心資料進行客戶行為評分。

這層層斷點與時間差讓銀行難以「全面了解客戶」,詐欺犯便趁機偽造信用卡或造假身分,小額測試銀行的防堵流程,進一步啟動大規模犯罪。

甫被Forrester評為企業級詐欺管理領導者的SAS,台灣業務顧問部副總陳新銓建議,銀行要能整合跨部門資料、以「即時速度」發掘潛在異常,才能應對變化多端的詐欺手法,此時AI就成關鍵。

陳新銓進一步說明,應用AI可帶來兩點突破,首先是「即時異常監控」。因為AI可大量運算包含客戶資訊、帳戶、交易、社群關聯及連動設備等資料,甚至納入ATM、外匯、網站與AP等多通路做綜合性分析,大量涵蓋與客戶的接觸點來即時偵測交易當下的異常。

滙豐銀行即導入SAS AI,以平均不到60毫秒的眨眼時間完成風險評分,即時偵測判斷是否阻斷交易,目前已在30個國家監控超過1億張信用卡。

但發出警示的門檻何在?這得提及AI第二突破點「即時決策與優化決策」。

過往發出警示與否仰賴人為經驗,像是刷付金額過高或多次嘗試即發簡訊通知。但這類設定,採統一規則,有別於AI能將現有規則整合消費者不斷動態變化的異常指標,產出更精準的風險分數,甚至比較相似族群設定出「個人化」警示值,不僅可降低誤報率,還可避免過度警告打擾客戶。

防制平台 自主優化

掌握警示值後AI還能提供最佳決策。陳新銓舉例,像是某客戶周間午餐習慣刷卡消費,但近期他在密碼未到期日更換密碼、申請信用卡調額,晚餐也開始刷卡消費、並高頻率地到ATM提領2萬元,甚至多次到網銀查詢餘額。

後續當該客戶在網路上刷付高於平均消費額的商品時,AI即會「即時決策」阻斷交易,警示人工介入查核。而過往上述每一個跨通路的行為變化,根本難以人力「即時」反應。

倘若經查該客戶是因獲得大筆獎酬造成行為改變,AI還會建議轉守為攻將其列入下一波的行銷名單。

所有AI推薦的決策成效,還會持續回饋至系統自主優化風險指標及分數。

這樣的應用不僅在信用卡,也可著眼在ATM防盜領、申請詐欺及理專不當挪用資金等防制。

例如,新加坡華僑銀行以SAS AI部署了詐欺監控系統,監控包含ATM、活存、網銀、行動銀行、電匯與公司交易等通路,使其於2020年儘管數位帳戶增加160%,仍成功擋下超過千萬美元的損失。

陳新銓提醒,詐欺防制不僅是監管議題,更是「客戶體驗」議題。為了防詐欺而設計的多環節驗證,不僅導致消費者不耐,數位弱勢用戶也可能因高門檻而放棄互動。

如果銀行無法智能地設計防護機制,在數位轉型的進展可能落後他人十年之久。

打造一個橫跨全行的AI詐欺防制平台,讓各單位作業流程內嵌即時風險評分機制,才有能力辨識出優質客戶;未來迎向開放銀行,也才可自信地快速出手爭取高價值客戶。

詐欺 信用卡 刷卡

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