Feedzai เปิดตัว Feedzai IQ Score แพลตฟอร์มให้คะแนนความเสี่ยงการฉ้อโกงที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยออกแบบมาเพื่อให้ธนาคารเข้าถึงข่าวกรองการฉ้อโกงแบบไม่ระบุตัวตนแบบเรียลไทม์จากเครือข่ายธุรกรรมระดับโลกของตน ซึ่งประมวลผลกิจกรรมการชำระเงินมากกว่า 9 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ โครงการเปิดตัวดังกล่าวมุ่งรับมือการโจมตีฉ้อโกงที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งเร่งตัวขึ้นและเริ่มแซงหน้าระบบป้องกันแบบเดิมของธนาคารอย่างต่อเนื่อง สถาบันการเงินทั่วโลกเผชิญแรงกดดันที่เพิ่มขึ้นจากการโจมตีฟิชชิงที่สร้างด้วย AI, การใช้ตัวตนปลอม, การหลอกลวงที่ใช้วิดีโอปลอมและเสียงปลอม, การฉ้อโกงการชำระเงินแบบเรียลไทม์, การยึดบัญชีข้ามช่องทาง และแคมเปญวิศวกรรมสังคมอัตโนมัติ ซึ่งทำให้ความต้องการโครงสร้างพื้นฐานเพื่อป้องกันการฉ้อโกงในระดับเครือข่ายยิ่งสูงขึ้น
Feedzai IQ Score เข้ามาแทนระบบป้องกันการฉ้อโกงที่ทำงานแยกส่วนด้วย “ข่าวกรองระดับเครือข่าย”
Feedzai ระบุว่า การเปิดตัวนี้ตอบโจทย์สิ่งที่บริษัทเรียกว่า “Silo and Legacy Paradox” (ปัญหาแยกส่วนและระบบเดิม) ซึ่งธนาคารมักพึ่งพาข้อมูลธุรกรรมภายในเป็นหลัก ขณะเดียวกันก็ต้องใช้ระบบฉ้อโกงที่มีค่าใช้จ่ายสูงและยากต่อการเปลี่ยนทดแทนในเชิงปฏิบัติการ โมเดลเช่นนี้ก่อให้เกิดปัญหาเมื่อการโจมตีฉ้อโกงสามารถเคลื่อนข้ามสถาบันการเงินหลายแห่ง ช่องทางการชำระเงิน และแพลตฟอร์มดิจิทัลได้พร้อมกัน
แทนที่จะพึ่งพาข้อมูลธุรกรรมในอดีตของธนาคารเพียงแห่งเดียว Feedzai IQ Score ช่วยให้สถาบันต่างๆ เข้าถึงสัญญาณข่าวกรองที่ถูกรวบรวมซึ่งสร้างขึ้นจากระบบนิเวศธุรกรรมที่กว้างกว่าของ Feedzai ขณะเดียวกันก็ยังรักษามาตรการปกป้องความเป็นส่วนตัวของลูกค้า บริษัทกล่าวว่าแพลตฟอร์มใช้สถาปัตยกรรมข่าวกรองแบบเฟเดอเรต (federated intelligence) หมายความว่า “ข่าวกรอง” จะเดินทางไปตามเครือข่ายโดยไม่ต้องแบ่งปันข้อมูลลูกค้าแบบดิบระหว่างสถาบัน
Pedro Barata ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายผลิตภัณฑ์ (Chief Product Officer) ของ Feedzai กล่าวว่า “การฉ้อโกงไล่ทันสิ่งที่สถาบันใดสถาบันหนึ่งจะหยุดได้เพียงลำพัง Feedzai IQ Score ยุติการป้องกันแบบแยกส่วนด้วยการเปิดทางให้ธนาคารเข้าถึงมุมมองร่วมจากทั้งเครือข่ายของเรา วันนี้ เราเปิดผลิตภัณฑ์นี้ให้สถาบันทุกขนาด ซึ่งตอนนี้มีวิธีพร้อมใช้งานเพื่อช่วยตัดสินใจเรื่องการฉ้อโกงได้ฉลาดขึ้น และยกระดับการป้องกันให้ทันสมัยโดยไม่ต้องก่อให้เกิดความวุ่นวายจากการรีแบกโครงสร้างพื้นฐานทั้งระบบอย่างเต็มรูปแบบ”
แพลตฟอร์มอ้างว่าปรับปรุงประสิทธิภาพการตรวจจับการฉ้อโกงได้ 4 เท่า ผ่านสถาปัตยกรรมแบบเฟเดอเรต
บริษัทกล่าวว่า สถาบันต่างๆ สามารถย้ายจากขั้นตอนการบูรณาการ (integration) ไปสู่การนำไปใช้งานจริง (deployment) ได้ภายในเวลาไม่กี่วัน และสำหรับเคสการชำระเงินบางประเภท อาจต้องใช้ข้อมูลเพียง 15 ฟิลด์เพื่อเริ่มใช้งานโซลูชันดังกล่าว Feedzai อ้างว่าแพลตฟอร์มให้การตรวจจับการฉ้อโกงมากกว่า 4 เท่า และลดจำนวนการแจ้งเตือนลง 50% เมื่อเทียบกับระบบแบบกฎดั้งเดิม รวมถึงมีกรอบเวลาการนำไปใช้งานในเชิงปฏิบัติการที่รวดเร็วกว่าด้วย
ความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของข่าวกรองที่ใช้ร่วมกันสะท้อนการเปลี่ยนแปลงในวงกว้างที่เกิดขึ้นกับโครงสร้างพื้นฐานทางการเงินอยู่แล้ว รวมถึงโมเดลโครงสร้างพื้นฐานแบบเครือข่าย การชำระเงินแบบเรียลไทม์ และระบบการเงินที่ถูกทำให้เป็นโทเคน การเปิดตัวครั้งนี้อาจมีความสำคัญเป็นพิเศษสำหรับสถาบันการเงินระดับภูมิภาคและขนาดกลาง ซึ่งมักขาด “สเกล” ด้านธุรกรรม ทรัพยากรด้าน AI และงบประมาณวิศวกรรมที่จำเป็นต่อการพัฒนาระบบโมเดลการฉ้อโกงที่ซับซ้อนด้วยตนเอง
ธนาคารขนาดใหญ่ระดับโลกใช้จ่ายหลายพันล้านดอลลาร์ต่อปีเพื่อการปรับปรุงเทคโนโลยีและโครงสร้างพื้นฐานด้านความปลอดภัยไซเบอร์ ขณะที่สถาบันขนาดเล็กมักดำเนินการด้วยความสามารถด้านการวิเคราะห์การฉ้อโกงที่จำกัดกว่า ความไม่สมดุลนี้กำลังยิ่งอันตรายมากขึ้นเมื่อเครื่องมือ AI ลดต้นทุนและความซับซ้อนที่มิจฉาชีพต้องใช้ในการเปิดฉากการโจมตีที่ซับซ้อนในระดับใหญ่
ภัยคุกคามการฉ้อโกงที่สร้างด้วย AI ผลักดันการเปลี่ยนโครงสร้างพื้นฐานของอุตสาหกรรมการธนาคาร
การประเมินจากภาคอุตสาหกรรมชี้ว่า การสูญเสียจากการฉ้อโกงทั่วโลกในแต่ละปีอยู่ในระดับหลายแสนล้านดอลลาร์สหรัฐ ขณะที่สถาบันการเงินยังคงเผชิญการตรวจสอบด้านกฎระเบียบที่เข้มงวดขึ้นเกี่ยวกับภาระการชดเชยและมาตรการป้องกันการฉ้อโกง ความท้าทายดังกล่าวทวีความรุนแรงขึ้นเมื่อมีการขยายการชำระเงินแบบทันที ระยะเวลาการชำระบัญชีเร็วขึ้น กระเป๋าเงินดิจิทัลขยายตัวทั่วโลก กิจกรรมการชำระเงินข้ามพรมแดนเพิ่มขึ้น และบริการทางการเงินขยับไปสู่ความพร้อมใช้งาน 24/7
การเติบโตของโครงสร้างพื้นฐานทางการเงินแบบ 24/7 กำลังสร้างแรงกดดันด้านปฏิบัติการเพิ่มเติมให้กับระบบป้องกันการฉ้อโกงที่เดิมออกแบบมาเพื่อรอบจังหวะการทำงานของธนาคารที่ช้ากว่า และกระแสธุรกรรมที่รวมศูนย์มากกว่า การใช้ AI แบบสร้างสรรค์ (Generative AI) ทำให้ผู้โจมตีสามารถสร้างการโคลนเสียงที่สมจริง การปลอมแปลงวิดีโอเพื่อแอบอ้างตัวตน การทำคอนเทนต์ฟิชชิงแบบอัตโนมัติ เอกสารเริ่มต้นใช้งานที่เป็นข้อมูลสังเคราะห์ (synthetic onboarding documents) และแคมเปญวิศวกรรมสังคมในระดับขนาดใหญ่
แนวโน้มนี้กำลังบังคับให้สถาบันการเงินต้องทบทวนว่าระบบป้องกันการฉ้อโกงที่ทำงานแบบแยกส่วนซึ่งยึดข้อมูลในอดีตภายในยังมีความเป็นไปได้หรือไม่ เมื่อเผชิญการโจมตีที่เชื่อมโยงกันเป็นเครือข่ายมากขึ้นเรื่อยๆ
การป้องกันการฉ้อโกงกำลังกลายเป็นตลาดเชิงพาณิชย์ขนาดใหญ่สำหรับ AI ในบริการทางการเงิน
นักลงทุนมองว่าการตรวจจับการฉ้อโกงเป็นหนึ่งในเคสการใช้งานเชิงพาณิชย์ขนาดใหญ่ที่ชัดเจนที่สุดสำหรับการนำ AI ไปใช้ในบริการทางการเงิน เนื่องจากผลตอบแทนจากการลงทุนสามารถวัดได้จากการลดการฉ้อโกง การลดจำนวนการแจ้งเตือน ประสิทธิภาพการปฏิบัติการ การป้องกันการสูญเสียของลูกค้า และผลการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านการกำกับดูแล
การเปิดตัวครั้งนี้เกิดขึ้นท่ามกลางแรงกดดันที่เพิ่มขึ้นต่อธนาคารในการปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานโดยไม่กระตุ้นให้ต้องย้ายระบบแกนกลาง (core system) แบบใช้เวลาหลายปี ซึ่งอาจมีต้นทุนสูงถึงหลายร้อยล้านดอลลาร์สหรัฐ พลวัตดังกล่าวเอื้อต่อโมเดลโครงสร้างพื้นฐานแบบ API ที่มีน้ำหนักเบา ซึ่งสามารถมอบฟังก์ชันการทำงานด้าน AI แบบเสริมเพิ่มเติมได้โดยไม่บังคับให้สถาบันต้องรีบิลด์ระบบที่มีอยู่ทั้งหมด
Philip Mackenzie Senior Research Principal ที่ Chartis กล่าวว่า “การแชร์ข่าวกรองการฉ้อโกงในระดับเครือข่ายกำลังมีความสำคัญเพิ่มขึ้นในการติดตามสัญญาณการฉ้อโกงที่กระจัดกระจายในระบบนิเวศการเงิน เรามองว่าสมรรถนะนี้เป็นจุดแตกต่างสำคัญของโซลูชัน Feedzai IQ Score ซึ่งผสานข้อมูลเชิงลึกการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์ข้ามสถาบัน และข่าวกรองร่วมกันจากสถาบันการเงินหลากหลายแห่ง”
FAQ
Feedzai เปิดตัวอะไรเพื่อรับมือกับการฉ้อโกงที่ขับเคลื่อนด้วย AI?
Feedzai เปิดตัว Feedzai IQ Score ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มให้คะแนนความเสี่ยงการฉ้อโกงที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยให้ธนาคารเข้าถึงข่าวกรองการฉ้อโกงแบบไม่ระบุตัวตนแบบเรียลไทม์จากเครือข่ายธุรกรรมระดับโลกของตนที่ประมวลผลกิจกรรมการชำระเงินมากกว่า 9 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ แพลตฟอร์มใช้สถาปัตยกรรมข่าวกรองแบบเฟเดอเรตเพื่อแชร์ข่าวกรองทั่วทั้งเครือข่ายโดยไม่ต้องแบ่งปันข้อมูลลูกค้าแบบดิบระหว่างสถาบัน
Feedzai IQ Score อ้างว่าสามารถปรับปรุงการตรวจจับการฉ้อโกงได้มากแค่ไหน?
Feedzai อ้างว่าแพลตฟอร์มให้การตรวจจับการฉ้อโกงได้มากกว่า 4 เท่า และลดจำนวนการแจ้งเตือนลง 50% เมื่อเทียบกับระบบแบบกฎดั้งเดิม บริษัทกล่าวว่าสถาบันสามารถย้ายจากขั้นตอนการบูรณาการไปสู่การนำไปใช้งานจริงได้ภายในเวลาไม่กี่วัน และอาจต้องใช้ข้อมูลเพียง 15 ฟิลด์เพื่อเริ่มใช้งานโซลูชันสำหรับเคสการชำระเงินบางประเภท
ทำไมสถาบันการเงินถึงเผชิญแรงกดดันด้านการฉ้อโกงที่เพิ่มขึ้น?
สถาบันการเงินทั่วโลกเผชิญแรงกดดันที่เพิ่มขึ้นจากการโจมตีฟิชชิงที่สร้างด้วย AI, การใช้ตัวตนปลอม, การหลอกลวงที่ใช้การปลอมแปลงด้วย AI แบบสร้างสรรค์, การฉ้อโกงการชำระเงินแบบเรียลไทม์, การยึดบัญชีข้ามช่องทาง และแคมเปญวิศวกรรมสังคมอัตโนมัติ การประเมินจากภาคอุตสาหกรรมชี้ว่า การสูญเสียจากการฉ้อโกงทั่วโลกในแต่ละปีอยู่ในระดับหลายแสนล้านดอลลาร์สหรัฐ ขณะที่การเติบโตของโครงสร้างพื้นฐานทางการเงินแบบ 24/7 ก่อให้เกิดแรงกดดันด้านปฏิบัติการเพิ่มเติมให้กับระบบป้องกันการฉ้อโกงที่เดิมออกแบบมาเพื่อรอบจังหวะการทำงานของธนาคารที่ช้ากว่า
