ИИ против ИИ: борьба банков с мошенниками перешла в плоскость «гонки вооружений»
Финтех стремительно развивается — ежегодно на российском рынке появляются сотни новых продуктов. В особенности это касается сферы платежей и переводов, где создаются высокочастотные решения, нацеленные на ежедневные потребности клиентов. Использование банковских сервисов стало частью нашей повседневной жизни — это покупки, переводы денег родственникам и многое другое. Вместе с этим, ускоренная цифровизация открывает новые двери для мошенников, которые продолжают агрессивно наращивать свою активность в последние несколько лет.
Как банки предотвращают действия злоумышленников и как в этом помогают технологии искусственного интеллекта?
Несмотря на обширную работу банков в борьбе со злоумышленниками, угроза остается актуальной. Так, по данным ЦБ РФ, ущерб от мошенничества с применением социальной инженерии в России составил около 16,3 млрд рублей в 2023 году, 18 млрд рублей в 2024 году и на основании первого полугодия прогнозируется рост до 21 млрд рублей в 2025 году.
С развитием ИИ-технологий кредитные организации столкнулись с качественным усложнением атак. Мошенники используют прорывные технологии, вводя клиентов и банки в заблуждение.
Первое — это так называемый «спуфинг», когда мошенник маскирует себя под доверенный источник или устройство пользователя, чтобы обмануть жертву, в частности, получить несанкционированный доступ. Как показывает исследование MWS AI, особо опасен так называемый «аудиоспуфинг», подмена голоса руководителя — 79% опрошенных компаний видят наибольшую угрозу именно в нем.
Второе — дипфейки, синтетические медиа, созданные с помощью искусственного интеллекта и методов глубокого обучения. При их использовании лица, голоса или действия людей заменяются или имитируются с высокой степенью реалистичности. Как правило, злоумышленники с помощью ИИ имитируют родных и друзей жертвы, коллег, руководителей.
Такие методы стали принципиально новым вызовом для банков, которые также занимаются глубоким внедрением ИИ для выявления злоумышленников. Теперь борьба с мошенниками перешла в технологическую плоскость «гонки вооружений» по принципу «искусственный интеллект против искусственного интеллекта».
Современные антифрод-системы в кредитных организациях используют технологии больших данных (Big Data) и моделей на основе ИИ, которые используют широкий спектр информации: начиная от истории транзакций конкретного клиента, заканчивая сведениями о сессионных событиях (данные об устройстве и его внешнем окружении геолокации), манере печати. Также учитывается типичное время операций, подозрительная активность в момент или незадолго до совершения транзакции. Все это позволяет в доли секунды оценить адекватность действий клиента и в случае каких-либо подозрений отклонить операцию или заблокировать доступы в кабинет клиента для дальнейших уточнений.
Выявить и остановить нелегальную операцию на раннем этапе позволяют системы онлайн-мониторинга всех банковских транзакций, где ключевую роль играет персонализация. МТС Банк использует принцип «цифрового недоверия», тщательно анализирует каждую транзакцию для чего использует ансамбль ИИ-моделей, которые работают совместно и выбирают наилучший результат для определения мошеннических действий с минимальным воздействием на благонадежных клиентов. Этот подход доказал свою эффективность: благодаря внедрению новых алгоритмов в 2025 году МТС Банку удалось дополнительно пресечь около 15 000 нелегальных операций.
Роль ИИ в выявлении мошенничества на ранних этапах будет только усиливаться. Мы видим ряд перспективных направлений и активно работаем над их реализацией в рамках AI-Native трансформации, которую МТС Банк проводит совместно с MWS AI. Среди них — ИИ-инструменты, которые способны выявлять несоответствия в поведении клиентов, определять фальсифицированные метаданные и сигнализировать о потенциальной мошеннической активности. Подобные системы уже применяются в практических сценариях: нейросети транскрибируют речь, после чего алгоритмы анализируют ее на наличие характерных скриптов мошеннических атак, оперативно предупреждая о рисках.
Еще одно важное инновационное направление в борьбе с цифровым мошенничеством связано с развитием технологий по выявлению дипфейков. МТС Банк в рамках AI-Native трансформации планирует применять детектор нового поколения, который с точностью более 98% выявляет контент, созданный передовыми моделями, в том числе Veo 3 и Sora 2. Этот инструмент позволяет применять комбинированный подход: звуковая дорожка проходит анализ специализированной моделью, обученной сначала на реальной речи, затем на синтетике. Благодаря этому можно выявить характерные признаки искусственного голоса. Изображение анализируется отдельным алгоритмом, способным обнаруживать несовершенства современных генеративных моделей.
Новейшие инструменты, которые служат в качестве триггера сомнительного контента на устройствах клиента, помогут с высокой точностью выявлять и пресекать любые попытки мошеннических действий. Эти и другие технологии — будущий технологический каркас, который позволит бизнесу и банкам эффективно противодействовать современным угрозам, создавая доверие к цифровой среде.
Этот материал опубликован на платформе бизнес-сообщества Forbes Экспертиза
Как банки предотвращают действия злоумышленников и как в этом помогают технологии искусственного интеллекта?
Преодоление стратегий фишинга и дипфейков
Несмотря на обширную работу банков в борьбе со злоумышленниками, угроза остается актуальной. Так, по данным ЦБ РФ, ущерб от мошенничества с применением социальной инженерии в России составил около 16,3 млрд рублей в 2023 году, 18 млрд рублей в 2024 году и на основании первого полугодия прогнозируется рост до 21 млрд рублей в 2025 году.
С развитием ИИ-технологий кредитные организации столкнулись с качественным усложнением атак. Мошенники используют прорывные технологии, вводя клиентов и банки в заблуждение.
Первое — это так называемый «спуфинг», когда мошенник маскирует себя под доверенный источник или устройство пользователя, чтобы обмануть жертву, в частности, получить несанкционированный доступ. Как показывает исследование MWS AI, особо опасен так называемый «аудиоспуфинг», подмена голоса руководителя — 79% опрошенных компаний видят наибольшую угрозу именно в нем.
Второе — дипфейки, синтетические медиа, созданные с помощью искусственного интеллекта и методов глубокого обучения. При их использовании лица, голоса или действия людей заменяются или имитируются с высокой степенью реалистичности. Как правило, злоумышленники с помощью ИИ имитируют родных и друзей жертвы, коллег, руководителей.
Такие методы стали принципиально новым вызовом для банков, которые также занимаются глубоким внедрением ИИ для выявления злоумышленников. Теперь борьба с мошенниками перешла в технологическую плоскость «гонки вооружений» по принципу «искусственный интеллект против искусственного интеллекта».
Современные антифрод-системы в кредитных организациях используют технологии больших данных (Big Data) и моделей на основе ИИ, которые используют широкий спектр информации: начиная от истории транзакций конкретного клиента, заканчивая сведениями о сессионных событиях (данные об устройстве и его внешнем окружении геолокации), манере печати. Также учитывается типичное время операций, подозрительная активность в момент или незадолго до совершения транзакции. Все это позволяет в доли секунды оценить адекватность действий клиента и в случае каких-либо подозрений отклонить операцию или заблокировать доступы в кабинет клиента для дальнейших уточнений.
Принцип «цифрового недоверия»
Выявить и остановить нелегальную операцию на раннем этапе позволяют системы онлайн-мониторинга всех банковских транзакций, где ключевую роль играет персонализация. МТС Банк использует принцип «цифрового недоверия», тщательно анализирует каждую транзакцию для чего использует ансамбль ИИ-моделей, которые работают совместно и выбирают наилучший результат для определения мошеннических действий с минимальным воздействием на благонадежных клиентов. Этот подход доказал свою эффективность: благодаря внедрению новых алгоритмов в 2025 году МТС Банку удалось дополнительно пресечь около 15 000 нелегальных операций.
Роль ИИ в выявлении мошенничества на ранних этапах будет только усиливаться. Мы видим ряд перспективных направлений и активно работаем над их реализацией в рамках AI-Native трансформации, которую МТС Банк проводит совместно с MWS AI. Среди них — ИИ-инструменты, которые способны выявлять несоответствия в поведении клиентов, определять фальсифицированные метаданные и сигнализировать о потенциальной мошеннической активности. Подобные системы уже применяются в практических сценариях: нейросети транскрибируют речь, после чего алгоритмы анализируют ее на наличие характерных скриптов мошеннических атак, оперативно предупреждая о рисках.
Еще одно важное инновационное направление в борьбе с цифровым мошенничеством связано с развитием технологий по выявлению дипфейков. МТС Банк в рамках AI-Native трансформации планирует применять детектор нового поколения, который с точностью более 98% выявляет контент, созданный передовыми моделями, в том числе Veo 3 и Sora 2. Этот инструмент позволяет применять комбинированный подход: звуковая дорожка проходит анализ специализированной моделью, обученной сначала на реальной речи, затем на синтетике. Благодаря этому можно выявить характерные признаки искусственного голоса. Изображение анализируется отдельным алгоритмом, способным обнаруживать несовершенства современных генеративных моделей.
Новейшие инструменты, которые служат в качестве триггера сомнительного контента на устройствах клиента, помогут с высокой точностью выявлять и пресекать любые попытки мошеннических действий. Эти и другие технологии — будущий технологический каркас, который позволит бизнесу и банкам эффективно противодействовать современным угрозам, создавая доверие к цифровой среде.
