GenAI Dolandırıcılığına Karşı Banka Stratejileri

GenAI ile Finansal Dolandırıcılığa Karşı Banka Nasıl Davranmalılar.

Dijital çağda finans sektörü, siber dolandırıcılık tehdidiyle karşı karşıya. Covid-19 pandemisi sonrası birçok işletmenin çevrim içi platformlara geçişi, dolandırıcıların fırsatlarını artırdı. Günümüzde dijital dolandırıcılık, sosyal mühendislikten izinsiz ödemelere, kimlik hırsızlığından devlet yardımı dolandırıcılıklarına kadar birçok farklı formda ortaya çıkabiliyor. 2023 yılı itibarıyla dünya genelinde yaklaşık bir milyon çevrim içi dolandırıcılık vakası yaşandı ve bu durum toplamda 12,5 milyar dolarlık kayıplara yol açtı.

Yapay zekâ (AI) ve özellikle üretken yapay zekâ (Generative AI, GenAI), dolandırıcılık yöntemlerinin de evrim geçirmesine neden oldu. Deepfake teknolojileri ve yapay zekâ destekli sahte kimlikler, dolandırıcıların bireyleri kolayca kandırmasına olanak sağlıyor. Deloitte'un tahminlerine göre, yalnızca ABD’de GenAI kaynaklı dolandırıcılık kayıpları 2027 yılına kadar 40 milyar dolara ulaşabilir.

Peki finans sektörü bu yeni tehdide karşı ne kadar hazırlıklı? Bankalar ve fintechler farklı avantaj ve dezavantajlarla mücadele ediyor. Büyük bankalar sıkı regülasyonlar ve eski sistemlerin getirdiği yavaşlıkla yeni teknolojileri uygulamakta gecikiyor. Bu durum, dolandırıcılarla rekabeti zorlaştırsa da, süreç disiplinleri operasyonel riskleri azaltıyor. Öte yandan, fintechler hızlı hareket ederek yeni araçları hızla devreye alabiliyor ancak süreç yönetimi ve kontrol eksikliği, en gelişmiş teknolojilerin bile yetersiz kalmasına sebep olabiliyor.

Bu nedenle çözüm yalnızca hız veya kontrol değil, her ikisinin dengeli bir şekilde uygulanmasıdır. Geleneksel analitik yöntemler ile GenAI’nin hızlı ve zekice analiz yeteneklerini birleştiren, süreç disiplini ile çevikliği dengeleyen katmanlı ve uyumlu bir yaklaşım, GenAI kaynaklı dolandırıcılığa karşı başarılı olmanın anahtarıdır.

GenAI Dolandırıcılığıyla Mücadelede Temel Stratejiler

1. Güçlü Veri Altyapısı

   Bankalar ve fintechler, tüm müşteri etkileşimlerini tek bir platformda toplayan bir model dolandırıcılık altyapısı kurmalı. Çevrim içi bankacılık işlemleri, mağaza satın alımları, destek çağrıları gibi tüm kanallardan veri toplayarak 360 derece müşteri görünümü sağlamak kritik önem taşıyor.

   Bulut tabanlı veri gölleri, akış analitiği ve veri kalitesi kontrolleri, AI modellerinin gerçek zamanlı, doğru ve kapsamlı veri almasını mümkün kılarak dolandırıcılığın tespit edilmesini sağlar.

2. Davranış Analitiği ve Anomali Tespiti

   Kurumlar, geçmiş verileri gerçek zamanlı analiz ederek müşteri davranışlarını öğrenmeli ve sapmaları tespit etmelidir. GenAI, "normal" davranış kalıplarını belirleyip olağan dışı durumları işaretleyebilir.

   Örneğin, birçok lider fintech, dolandırıcılık modellerini haftalık veya günlük olarak otomatik güncelleyerek algoritmaların güncelliğini koruyor. Bu yöntem, model kaymasını (model drift) engeller ve yeni dolandırıcılık yöntemlerine karşı adaptasyonu sağlar.

3. Gelişmiş Biyometrik Güvenlik

   Yüz tanıma veya ses doğrulama gibi klasik biyometrik yöntemler deepfake çağında yeterli değil. Yeni nesil biyometrik araçlar; sentetik sesleri tanıma, 3D derinlik sensörlü yüz doğrulama veya davranışsal biyometri (klavye ritmi, fare hareketleri) gibi ek katmanlarla desteklenmeli.

4. Akıllı Güvenlik Katmanları (Smart Friction)

   Yüksek riskli işlemler için ek doğrulama adımları uygulanırken, düşük riskli rutin işlemler daha az engelle karşılaşır. SMS kodları, biyometrik doğrulamalar veya güvenlik anahtarları gibi katmanlı önlemler, dolandırıcıların tek bir zayıf noktadan sistemi aşmasını engeller.

5. Bilgi Paylaşımı ve Sektörel İşbirlikleri

   GenAI destekli dolandırıcılık, tek başına mücadele edilemeyecek kadar karmaşık. Bankalar ve fintechler, bilgi paylaşımı ve konsorsiyumlar aracılığıyla yeni dolandırıcılık yöntemlerini takip etmeli. FS-ISAC ve Socure gibi platformlar, anonim dolandırıcılık raporlarının paylaşılmasına ve en iyi uygulamaların yayılmasına olanak tanıyor.

6. AI Risk Yönetimi ve Açıklanabilirlik

   AI sistemleri yalnızca doğruluk değil, açıklanabilirlik de sunmalıdır. Neden bir alarm tetiklendiğini anlamak, hem dolandırıcılık analistlerinin doğru karar vermesini sağlar hem de müşterilerin sürece güven duymasına yardımcı olur. Bu nedenle, AI Risk Management Framework gibi ulusal ve uluslararası standartlara uyum kritik önem taşır.

7. Regülasyon ve İşbirliği

   Düzenleyiciler, dolandırıcılık eğilimlerini paylaşarak sektöre rehberlik edebilir. Bankalar ve fintechler, düzenleyicilerle yakın işbirliği içinde olmalı ve yeni tehditleri yetkililerle paylaşmalıdır. Bu işbirliği, sistemin tüm zayıf noktalarını kapatmak için kritik öneme sahiptir.

Finans sektöründe yöneticilere ve dolandırıcılık uzmanlarına mesaj nettir: paylaşılan zekâ ve GenAI ile savunmalarımızı hemen güçlendirmeliyiz. GenAI kaynaklı dolandırıcılık hızla artıyor ve tedbir alınmazsa mali kayıplar büyük olabilir. Çok katmanlı, işbirlikçi ve teknolojik olarak zenginleştirilmiş stratejilerle bu tehdidi fırsata çevirebiliriz. Böylece fintech inovasyonu gelişirken dolandırıcılar geride kalır.