03.09.2025
Дата публикации
В банках Казахстана искусственный интеллект начинает играть ключевую роль в борьбе с финансовым мошенничеством. Это ответ на рост киберпреступлений, число которых за последние годы увеличилось на 20%.
Новые ИИ-системы могут анализировать поведение клиентов и выявлять подозрительные операции в реальном времени. Они интегрируются в существующую инфраструктуру банков без радикальных изменений, что делает внедрение быстрым и эффективным.
Национальный регулятор уже обязал банки использовать специализированное ПО. Сейчас применяются два типа решений: транзакционный антифрод отслеживает операции по картам, а сессионный — действия пользователей в онлайн-банкинге.
Однако у этих систем есть ограничения: они не видят всю картину, если клиент использует несколько сервисов одновременно. Это создаёт уязвимости, которые могут быть использованы злоумышленниками.
ИИ предлагает более гибкий подход. Он анализирует большие массивы данных, выявляя скрытые связи и аномалии. Особенно эффективны гибридные модели, работающие одновременно на уровне транзакций и пользовательских сессий.
Если система фиксирует отклонения от привычного поведения клиента, операция автоматически попадает в категорию подозрительных. В зависимости от риска, банк может запросить дополнительную верификацию или временно заблокировать перевод.
Главное преимущество ИИ — способность к обучению. Алгоритмы адаптируются к новым схемам мошенничества, а обновления внедряются в систему за считанные дни, а не месяцы, как раньше.
Новые ИИ-системы могут анализировать поведение клиентов и выявлять подозрительные операции в реальном времени. Они интегрируются в существующую инфраструктуру банков без радикальных изменений, что делает внедрение быстрым и эффективным.
Национальный регулятор уже обязал банки использовать специализированное ПО. Сейчас применяются два типа решений: транзакционный антифрод отслеживает операции по картам, а сессионный — действия пользователей в онлайн-банкинге.
Однако у этих систем есть ограничения: они не видят всю картину, если клиент использует несколько сервисов одновременно. Это создаёт уязвимости, которые могут быть использованы злоумышленниками.
ИИ предлагает более гибкий подход. Он анализирует большие массивы данных, выявляя скрытые связи и аномалии. Особенно эффективны гибридные модели, работающие одновременно на уровне транзакций и пользовательских сессий.
Если система фиксирует отклонения от привычного поведения клиента, операция автоматически попадает в категорию подозрительных. В зависимости от риска, банк может запросить дополнительную верификацию или временно заблокировать перевод.
Главное преимущество ИИ — способность к обучению. Алгоритмы адаптируются к новым схемам мошенничества, а обновления внедряются в систему за считанные дни, а не месяцы, как раньше.
Но это также может и создавать определенные риски. В банках должен быть очень тщательный человеческий контроль за деятельностью ИИ, а также за тем, чтобы ИИ-решения не навредили клиентам по ошибке.
Тем не менее, внедрение ИИ в системы информационной безопасности — не просто технологический тренд, а необходимый шаг для повышения устойчивости финансовой системы, считают эксперты.
