Kullanımının Yapay Zeka ile Azaltılması: Mobil Cüzdan Dolandırıcılığı

Teknoloji ilerlemesi, finansal hizmetler alanında çeşitli yenilikler ve araçlar getirdi. Mobil internet ve akıllı telefonların çıkışı, mobil ödemelere olan talebi arttırıp kullanımını kolaylaştırdı. Fintech’in yükselişi ile nakit kullanımındaki azalışa paralel olarak, mobil ödeme, elektronik cüzdan ve mobil POS gibi çözümler hayatımızda giderek daha fazla yer tutmaya başladı. Bankalararası Kart Merkezi’nin bildirdiğine göre 2022’nin ilk çeyreğinde 8 milyon ödeme işlemi mobil ve karekod ödemeleriyle gerçekleşti ve toplam işlem tutarları 1,1 milyar TL’yi geçti. Marqeta’nın yaptığı araştırma ise her dört kişiden üçünün mobil cüzdan kullandığını ortaya koydu. Bu makalenin amacı, endişe verici olan mobil dolandırıcılık saldırılarının artışını vurgulamak ve önlenmesi için gerekli araçları sunmaktır. Mobil ödeme sistemlerinin ve dijital cüzdanların popülaritesi artarken, kullanıcıları hedef alan dolandırıcılık faaliyetleri de giderek artmakta. Mobil dolandırıcılık hizmetlerinin sonuçları, kimlik hırsızlığından finansal dolandırıcılığa kadar oldukça riskli olabilir. Dijital çağda kendimizi korumak ve faaliyetlerinin etkilerini anlamak önemlidir. Bu riskleri önlemek için kullanıcıların mobil deneyimlerinin korunması ve fraud faaliyetlerine karşı proaktif çözümler geliştirmesi gerekmektedir. Bunlardan biri olan AI (Yapay Zeka) mobil cüzdan dolandırıcılığını önleme amacıyla oldukça önemli bir rol oynamaktadır. Yapay Zeka, ödemelerin ve dijital cüzdanların güvenliğinin otomatikleştirilmesi ve geliştirilmesi ile dolandırıcılık girişimlerine karşı güçlü ve güvenilir bir savunma sağlar. AI tabanlı teknolojiler sayesinde, siber saldırılar tespit edilebilir ve önlenebilir, böylece dijital cüzdanların ve ödeme sistemlerinin genel olarak güvenliğinin korunması sağlanabilir. Yapay zekaya dayalı dolandırıcılık tespit sistemlerinin önemli özelliklerinden birisi, yetkisiz erişim, kimlik hırsızlığı ve yetkisiz işlemler gibi çeşitli dolandırıcılık davranışlarının tanınması ve azaltılmasıdır. Yapay zeka, mobil cüzdan işlemlerinde dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etmeye ve önlemeye yardımcı olmak için kalıpları, davranışları ve anormallikleri analiz edebilir. Yapay zeka, bu amaca ulaşmak için çeşitli yollarla kullanılabilir. Davranış Analizi kullanılarak Anormalliklerin Tespiti Yapay zekanın sağladığı önemli bir avantaj, geçmiş verilerden beslenerek büyük ölçüde veriyi anında analiz etme yeteneğidir. AI tabanlı dolandırıcılık tespit sistemleri, olağandışı davranışların mevcut verilerle kıyaslanmasını kullanarak olası sahtekarlık etkinliklerini belirleyebilir. AI algoritmaları, kullanıcı davranışlarını ve işlem modellerini inceleyerek zamana bağlı bir temel oluşturabilir. Bu modelden kaynaklanan herhangi bir sapma, olası dolandırıcılık uyarılarının tetiklenmesine neden olabilir. Örneğin, bir kullanıcı, hiçbir zaman bulunmadığı bir yabancı ülkede aniden büyük bir işlem yapmışsa, yapay zeka sistemi bunun hakkında daha fazla araştırma yapmaya işaret edebilir. Gerçek zamanlı olarak izlemek mümkündür. Bu, anlık olarak durumu izlemek anlamına gelir. Makine öğrenmesi ile gerçek zamanlı kontrol mekanizması oluşturularak işlemlerin izlenmesi mümkün hale getirilir. Bu, hızlı bir biçimde şüpheli olayların algılanıp önlem alınmasını ve sistemin güvenliğinin arttırılmasını sağlayacaktır. Models of Machine Learning Machine learning models can be trained on large amounts of transaction data to learn normal and fraudulent behaviour patterns. These models can then classify and predict the likelihood of a new transaction being fraudulent based on its properties. Geographical Position Tracking Mobil ödeme cihazlarında genellikle konum verileri mevcuttur. AI, tutarsızlıkları ve potansiyel dolandırıcılığı tespit etmek için işlemlerin coğrafi konumlarını inceleyebilir ve bunları kullanıcının bilinen konumları ile karşılaştırabilir. Aynı zamanda, müşterinin IP ve wifi gibi bilgilerine erişilmek suretiyle, müşterinin yaptığı ilk ve bir sonraki işlem arasında konum, mesafe ve zaman farkı karşılaştırılabilir. Bunlardan herhangi birinin öngörülen standart değer içerisinde olması halinde işleme izin verilebilmekte, diğer durumlarda ise işlem iptal edilerek cüzdan bloke edilebilmektedir. A cihazın parmak izi taranması gerekir. Bir cihazın işlemi başlatmak için, parmak izi taranması gerekmektedir. Benzersiz cihaz parmak izleri cihaz türü, işletim sistemi, IP adresi gibi çeşitli parametreler temel alınarak meydana getirilebilir. Bu, mobil cüzdana erişim sağlamak isteyen bir dolandırıcının ikinci cihaz kullanıp kullanmadığını anlamaya destek sağlar. Biometric authentication is the use of physical characteristics, such as fingerprints or voice recognition, to verify someone's identity. Biyometrik kimlik doğrulama desteklenen yapay zeka teknolojileri, Fingerprint ve Facial Recognition gibi, bir ekstra güvenlik katmanı ekleyerek, yetkili kullanıcıların mobil senetlerine erişmesini sağlıyor. teknolojisi, yazılım sistemlerinin anlaşılabilir insan dilini anlamasını sağlar. Natural Language Processing (NLP) technology enables software systems to comprehend human language that is understandable. AI puede analizar interacciones de texto como registros de chat o historial de comunicaciones para detectar incursiones de identidad o mensajes sospechosos. Çevremizin her yerinde sürekli öğrenme olanağı sunuluyor. Her yerde sürekli olarak öğrenebilecek imkanlar mevcut. AI systems can keep up with evolving threats by constantly learning new fraud tactics and techniques, and being able to adjust to them. Cooperative Intelligence AI, fraudun toplu olarak tespit edilmesi ve daha büyük ölçekte önlenmesi için, finansal kurumlar veya mobil cüzdan sağlayıcıları arasında bilgi paylaşımı ve işbirliğini kolaylaştırabilir. Bir başka alternatif de devletlerin mali suçlarla mücadele kurumlarının -MASAK gibi- entegre olması ve işlem sırasında fraud olup olmadığının tespit edilip ilgili işleme karşı bloke konulmasıdır. The Blacklist Pool This phrase refers to the Blacklist Pool, a collection of organizations and individuals who have been identified as acting in a manner that is not in accordance with acceptable standards. When an attempt is made to make a payment to web sites previously blacklisted in the customer's mobile wallet, this transaction can be detected and automatically blocked. The blacklist pool can also be fed by partner companies' pools. Bir anlam değişimine gidilmediği sürece, Yapay Zeka mobil cüzdan dolandırıcılığını önlemede önemli oranda gelişim gösterebilir, ancak unutulmamalıdır ki mükemmel bir sonuç elde edilmemiştir. Etkili bir şekilde bu tür dolandırıcılıklarla mücadele etmek için, kullanıcı eğitimlerini, güçlü kimlik doğrulama yöntemlerini ve sık sık güncellemeler yapan çok katmanlı bir güvenlik yaklaşımının kullanılması gereklidir. Ömer Arslantaş is the Senior Product Manager of sahibinden.com.

Source: https://medium.com/sahibinden-technology/yapay-zeka-ile-mobil-c%C3%BCzdan-doland%C4%B1r%C4%B1c%C4%B1l%C4%B1%C4%9F%C4%B1n-%C3%B6nlenmesi-ba08b76bac43?source=rss------fintech-5