Inteligența artificială ajută băncile să economisească milioane prin transformarea prevenirii fraudelor în materie de plăți

• În medie, organizațiile au pierdut 60 de milioane de dolari din cauza fraudelor în domeniul plăților în ultimul an, potrivit unui studiu realizat de Mastercard.  
• Frauda de identitate sintetică și escrocheriile cu uzurpare de identitate sunt în creștere rapidă, alimentate de inteligența artificială generativă (IA gen). 
• Instrumentele de inteligență artificială care utilizează date în timp real și informații despre comportament pot ajuta la oprirea fraudei înainte ca aceasta să se întâmple - și la reducerea pierderilor. 
• 83% dintre liderii din industrie spun că inteligența artificială a redus rezultatele fals pozitive și rata de abandon, marcând o nouă eră în prevenirea fraudelor.

Impactul financiar global estimat al fraudei a crescut la peste 485 de miliarde de dolari în 2023[1] — o cifră uimitoare care se așteaptă să crească în anii următori. 

Un catalizator? Escrocii folosesc inteligența artificială de generație pentru a produce rapid deepfake-uri convingătoare, voci sintetice și documente falsificate pentru a derula escrocherii de inginerie socială la scară largă. Conform unui raport Deloitte, inteligența artificială ar putea genera pierderi de 40 de miliarde de dolari din cauza fraudelor în SUA până în 2027 - peste triplu față de cele 12,3 miliarde de dolari înregistrate în 2023.

Dar și băncile intensifică eforturile - folosind inteligența artificială pentru a riposta mai rapid. În trecut, echipele de prevenire a fraudelor stabileau reguli manuale pentru a decide ce tranzacții să aprobe sau să blocheze. Acum, inteligența artificială poate analiza datele pentru a detecta tipare neobișnuite și a lua decizii de autorizare mai inteligente în timp real. 

Această schimbare dă deja roade. Raportul Mastercard din 2025 privind prevenirea fraudelor în domeniul plăților, realizat în parteneriat cu Financial Times Longitude, a constatat că 42% dintre emitenți și 26% dintre achizitori au economisit peste 5 milioane de dolari din tentative de fraudă în ultimii doi ani datorită inteligenței artificiale. Însă, pentru a profita la maximum de inteligența artificială în prevenirea fraudelor, organizațiile au nevoie de date de înaltă calitate care să alimenteze modelele pentru decizii mai bune privind riscurile.

Studiile Mastercard au constatat că organizațiile au pierdut în medie 60 de milioane de dolari din cauza fraudelor în domeniul plăților în ultimul an. Și, pe măsură ce inteligența artificială ajută escrocii să creeze escrocherii mai convingătoare, se așteaptă ca aceste pierderi să continue să crească:

• Infractorii utilizează inteligența artificială pentru a analiza volume mari de date disponibile publicului și pentru a crea escrocherii comportamentale extrem de precise. 
• Cu instrumente de inteligență artificială accesibile, infractorii pot crea mesaje de phishing convingătoare, clone vocale sintetice și videoclipuri deepfake la scară largă, facilitând manipularea victimelor pentru a aproba tranzacții frauduloase.

În același timp, pe măsură ce plățile în timp real câștigă popularitate, instituțiile financiare au doar o fereastră scurtă pentru a identifica și bloca tentativele de fraudă bazate pe inteligență artificială. De aceea, liderii din industria plăților urmăresc cu atenție o varietate de riscuri de fraudă:

• Liderii consideră frauda cu identitate sintetică (61%), escrocheriile cu uzurpare de identitate (60%) și frauda transfrontalieră (54%) ca fiind amenințările cu cea mai rapidă creștere în următorul an. Frauda de identitate sintetică, care implică combinarea informațiilor personale furate cu detalii fabricate pentru a crea o identitate falsă, este în creștere pe măsură ce escrocii folosesc inteligența artificială pentru a analiza seturi masive de date și a construi profiluri mai convingătoare.
• Alte riscuri în creștere includ frauda în comerțul electronic (47%), abuzul de tip „Cumpără acum, plătește mai târziu” (BNPL) (42%) și falsurile false (deepfakes) (21%). Îngrijorările legate de frauda în comerțul electronic și abuzul BNPL, atunci când actorii rău intenționați creează conturi sau tranzacții BNPL neautorizate, subliniază necesitatea unei protecții mai puternice a clienților în întregul peisaj al plăților digitale.

Nouăzeci la sută dintre liderii din domeniul plăților se așteaptă la pierderi financiare mai mari în următorii trei ani dacă nu își intensifică utilizarea inteligenței artificiale în prevenirea fraudelor. 

Din fericire, există diverse modalități de a aplica inteligența artificială pentru prevenirea fraudei, de la analizarea tiparelor de tranzacții până la reducerea revizuirilor manuale. Multe instituții generează deja un randament ridicat al investiției (ROI) ca urmare a:

• 85% dintre respondenți raportează că au observat rezultate pozitive în urma utilizării inteligenței artificiale pentru trierea și investigarea cazurilor de fraudă, recunoașterea tiparelor tranzacțiilor și detectarea în timp real a tranzacțiilor suspecte.
• 83% spun că inteligența artificială le-a accelerat semnificativ procesul de investigare a fraudelor și de soluționare a cazurilor.

​​​Totuși, este important să ne amintim că investițiile susținute duc la cele mai mari câștiguri. Organizațiile care utilizează inteligența artificială de peste cinci ani raportează economii de 4,3 milioane de dolari din venituri pierdute, aproape dublu față de economiile medii de 2,2 milioane de dolari. 

Simultan, liderii știu că menținerea inteligenței artificiale la zi, pe măsură ce tacticile de fraudă evoluează, reprezintă un obstacol semnificativ. Pentru a se apăra împotriva amenințărilor noi și emergente, instrumentele de inteligență artificială trebuie să învețe și să se adapteze în timp real. 

Cu instrumente de inteligență artificială care încorporează date în timp real și informații despre comportament, organizațiile pot lua decizii de autorizare mai eficiente pentru a crește ratele de aprobare și a menține clienții mulțumiți.

Problema: Din punct de vedere istoric, băncile au folosit sisteme bazate pe reguli pentru a aproba sau bloca tranzacțiile. De exemplu, o bancă poate stabili o regulă pentru a semnala achizițiile care depășesc o anumită sumă sau pentru a respinge tranzacțiile provenite din locații neobișnuite. Dar iată problema: procesele manuale, rigide, pot încetini detectarea fraudelor, mai ales pe măsură ce escrocheriile devin mai rapide și mai complexe.

Soluția: Soluțiile de inteligență artificială pot depăși cu ușurință această limitare, analizând milioane de puncte de date pentru a evalua rapid riscul tranzacțiilor și a oferi informații în timp real. Aceasta înseamnă că băncile pot identifica amenințările emergente pe măsură ce apar și pot lua rapid decizii informate, reducând la minimum întârzierea de detectare.

Nu este surprinzător faptul că 80% dintre organizații au raportat că inteligența artificială a ajutat la eliminarea revizuirilor manuale inutile. Întrucât inteligența artificială permite emitenților și achizitorilor să anticipeze amenințările mai devreme, aceasta aduce beneficii și echipelor de combatere a fraudelor, eliberând capacitate pentru investigații mai complexe.

Problema: Deoarece regulile de autorizare statice sunt lipsite de nuanțe, acestea duc adesea la rezultate fals pozitive, de exemplu, atunci când tranzacțiile legitime sunt identificate incorect ca frauduloase și refuzate sau semnalizate pentru revizuire. Pe lângă faptul că generează muncă suplimentară pentru echipele interne, acest lucru dăunează și experienței clienților. 

Soluția: Modelele avansate de inteligență artificială pot analiza diverse puncte de date pentru a evalua cu precizie riscul de fraudă. De exemplu, dacă un client care cumpără în mod regulat haine de gamă medie achiziționează brusc mai multe articole de modă de lux în timpul unei reduceri sezoniere, modelele avansate de inteligență artificială pot analiza factori precum comportamentul istoric de cumpărare, credibilitatea comerciantului și momentul pentru a determina dacă această creștere bruscă a cheltuielilor este un comportament legitim.

Această inteligență contextuală duce la decizii de autorizare mai precise, care previn frauda fără a crește dificultățile pentru clienți. De fapt, 83% dintre respondenți raportează că inteligența artificială a redus semnificativ numărul de fals pozitive și ratele de abandon al clienților în ultimul an.

Problema: Deși inteligența artificială poate ajuta la detectarea fraudelor în timp real, aceasta necesită date de înaltă calitate pentru a rămâne eficientă. Liderii înțeleg această cerere, 64% dintre respondenți declarând că trebuie să accelereze accesul la surse de date noi și credibile pentru a ține pasul cu amenințările în continuă evoluție.

Soluția: Modelele eficiente de detectare a fraudelor prin inteligență artificială integrează informații din întregul ecosistem de plăți, inclusiv informații despre rețeaua de carduri, date despre comercianți și informații despre identitatea digitală a consumatorilor. 

De exemplu, un instrument de inteligență artificială ar putea evalua riscul unui comerciant pe baza ratelor istorice de fraudă, analizând în același timp viteza unui client, care urmărește cât de frecvent au loc acțiuni precum achiziții sau modificări de cont într-o perioadă scurtă de timp.

În viitor, succesul organizațiilor în detectarea fraudelor prin inteligență artificială va depinde de doi factori: capacitatea unui model de a analiza volume mari de date și capacitatea sa de a combina modele istorice și informații noi pentru a ajuta la luarea deciziilor.

Inteligența artificială generativă schimbă peisajul fraudei. Escrocii sunt mai rapizi și mai adaptabili cu ajutorul inteligenței artificiale — și instituțiile financiare trebuie să fie la fel.

Soluția de inteligență decizională Mastercard utilizează inteligența artificială și informații despre rețea pentru a analiza și a evalua tranzacțiile în funcție de nivelul de risc. Cu informații bogate, în timp real, puteți lua decizii de autorizare sigure, puteți aproba tranzacții mai autentice și vă puteți proteja veniturile pe măsură ce tacticile de fraudă continuă să evolueze. 

Ești gata să-ți transformi apărarea împotriva fraudei cu ajutorul inteligenței artificiale? Află cum te poate ajuta Mastercard sau citește raportul nostru pentru toate informațiile din sondaj.