Yapay Zeka İle Dolandırıcılık Tespiti

Finans alanında yapay zeka ile dolandırıcılık tespiti için kullanılan yapay zeka sistemleri günümüzde oluşan karmaşıklığı gideriyor. Dijitalleşme ile beraber ortaya çıkan tehditlere karşı oluşacak riskleri azaltan yapay zeka sistemleri büyük fayda sağlıyor.

Bu durum finans alanında oluşabilecek riskleri yapay zeka teknolojisi ile daha rahat tespit edebilmeyi sağlıyor. Sahte hesapların hızla arttığı bir dönemde kara para aklama, kimlik hırsızlığı gibi girişimler yapay zeka ile birlikte daha kolay önlenebiliyor.

Bireysel kullanıcılar başta olmak üzere finansal kurumları da etkileyen dolandırıcılık riskleri bu sayede problem olmaktan uzaklaşıyor.

Fintek şirketleri başta olmak üzere finans kuruluşları aracılığı ile yapılan işlemlerde dolandırıcılığı tespit edebilmek adına yapay zeka tarafından geliştirilmiş sistemler daha çok öne çıkıyor.

Bu sayede dolandırıcılık tespiti daha hızlı şekilde yapılabiliyor ve riskler en aza indiriliyor. Geleneksel hale gelen dolandırıcılık tespit yöntemleri günümüzde artık işlevselliğini yitirmiş durumda.

Siber suçlulara karşı yenilenen yöntemlerin geliştirildiği bir dönemde yapay zeka sistemleri anormallikleri daha rahat şekilde algılayabiliyor. Bu durum modern finans dünyasında yapay zekayı vazgeçilmez hale getiriyor.

Yapay Zeka İle Dolandırıcılık Tespiti Nedir Ve Nasıl Çalışır?

Yapay zeka ile dolandırıcılık tespiti hızlı şekilde yapılabiliyor. Özellikle kullanıcıların standart davranışlarını inceleyerek işlem geçmişlerini tek tek analiz edebilen bu sistemler anlık aktiviteleri gözlemleyebiliyor. Hatta cihaz bilgilerine erişebiliyor.

Bu analiz süreci içerisinde algılanan tüm veriler yapay zeka ile desteklenen sistemle birlikte rahatlıkla tespit edilebiliyor. Eş zamanlı olarak işlemsel güvenliği sağlayan bu süreçte geçmiş verilere karşı riskler gözlemlenebiliyor. Yapay zeka sistemlerinin varlığı riskleri günden güne azaltıyor.

Dolandırıcılık ihtimali oluşturabilecek her türlü işlem uzaklaştırılıyor. Bu sayede finansal kurumlar oluşabilecek sahtekarlık işlemlerine karşı daha rahat önlem alabiliyor.

Çoğu kez kullanıcı bile farkında olmadan arka planda işlevsel olarak öne çıkan yapay zeka ile geliştirilmiş sistemler, kullanıcının kimlik bilgilerini ve birikimlerini güvenli bir ortamda koruyor.

Finans Sektöründe Yapay Zeka İle Dolandırıcılık Tespitinin Önemi

Finans sektöründe yapay zeka ile dolandırıcılık tespiti ile birlikte dolandırıcılık tespiti daha kolay yapılabiliyor. Bu durum maddi kayıptan çok müşterinin güveninin sarsılmasına sebep olabilecek ekonomik kayıpların önüne geçiyor.

Bankalar aracılığı ile veya fintek platformları kullanılarak oluşturulacak her türlü yanlış ihbar uzun vadede prestij kaybına sebep olabilir. Bu sebeple pek çok finans kuruluşu artık yapay zeka ile desteklenmiş bir güven ortamı oluşturmaya gayret ediyor.

Dijital bankacılık sistemlerinin genişlemesi ile birlikte dolandırıcılık girişimleri daha da artmıştır. Özellikle siber saldırılar klasik koruma yöntemlerini aşan bir seviyede problem haline geliyor.

Tam da bu noktada finans kurumları savunma mekanizmalarına yapay zeka destekli bir sistemle entegre hale getiriyor. bu durum yapay zekanın var olduğu ortamlarda yeni ve güncel saldırı türlerine karşı daha güçlü bir savunma oluşturabilmeyi sağlıyor.

Yapay Zeka İle Dolandırıcılık Tespitinde Kullanılan Algoritmalar

Yapay zeka ile dolandırıcılık tespiti kullanılan algoritmalar çok çeşitliliğe sahiptir. En yaygın kullanılanları arasında; karar ağaçları, lojistik regresyon, derin öğrenme ve sinir ağları bulunur.

Tüm bu algoritmalar aslında kullanıcının hedefe dönük davranışlarını daha rahat anlayabilmeyi sağlarken anormal sayılan giriş çıkışları tespit edilebilmesini mümkün hale getirir.

Oldukça büyük finansal verilerin karmaşıklığını giderebilmek amacıyla daha çok tercih edilen tüm bu modeller yeni dolandırıcılık türlerini tespit edebilme de oldukça etkilidir.

Sıra dışı davranışları tespit edebilme yönü ile kullanılan bu algoritmalar daha önce fark edilmeyen riskleri dahi tespit edebilecek bir donanıma sahiptir.

Makine Öğrenimi Yapay Zeka ile Dolandırıcılık Tespitine Nasıl Katkı Sağlar?

Makine öğrenimi yapay zeka ile dolandırıcılık tespiti olumlu etkilere sahiptir. Yapılan işlemlerin ardından kullanıcının etkileşimini doğru tahmin edebilme yönünde tercih edilen bu tespit süreci harcama alışkanlıkları üzerinde de etkilidir.

En temelinde sistem kişinin farklı risklere karşı davranışlarını daha iyi anlayıp sınıflandırmasını sağlamaktadır. Makine öğrenimi denildiğinde karşılaşılacak en büyük avantaj farklı dolandırıcılık yöntemlerine uyum sağlayabilecek bir tespit sürecinin başlatılmasıdır.

Sürekli olarak gelişen ve değişen bu yöntemsel süreçte makine öğrenimi verileri daha rahat takip edebilmeyi sağlar. Aynı zamanda dolandırıcılık tespitine karşı güvenlik bariyerini daha güçlü kılar. 

Makine öğrenimi modelinin yapay zeka ile dolandırıcılık tespiti sunmuş olduğu en büyük katkı sistem dışı hareketliliği tespit edebilmesidir. Hesabın ele geçirilmesi, kredi kartı sahteciliği şüphesi ve istenmeyen transfer işlemlerinin tespitinde başarılı bir modeldir.

Anormal davranışların fark edilmesini sağlayarak erken uyarı mekanizmasını aktif hale getirmeyi mümkün hale getiren otomatik öğrenme sistemleri makine öğrenimi modelinin bir getirisidir.

Kullanıcı davranışlarını daha rahat öğrenebilme de güçlü bir mekanizma ortaya koyan makine öğrenimi müşterinin harcamalarını, işlem sıklığını veya cihaz kullanımına da rahatlıkla analiz edebilir.

Dinamik Makine Öğrenimi

Sürekli olarak gelişim odaklı ve dinamik bir yapıya sahip olan makine öğrenimi yeniliklere uyum sağlamayı mümkün hale getirecek bir güncelleme ortamı sağlar. 

Finans kurumlarının elde edecekleri bu avantaj hatalı olabilecek riskli işlemlere karşı biçimlendirme fırsatı sunar. Eş zamanlı işlem analizi yapabilmeyi mümkün hale getirirken daha hızlı ve doğru kararlar alabilmeyi sağlayan bir altyapı sunar.

Dijital cüzdan uygulamalarının yaygınlaşması ile birlikte güvenlik sistemlerinde oluşan açığı kapatmayı sağlayacak bir temel oluşturur. Bu sayede makine öğrenimi dolandırıcılık tespitinin ana hatlarını oluşturan bir argüman olarak görülebilir.

Finans sektöründe hızlı işlem yapabilmeyi sağlarken güvenlik açıklarını yok edebilmeyi kolaylaştırır. Bu konuya somut bir örnek verelim. Risk düşüşe geçtiğinde işlemlerin otomatik olarak onaylanması mümkün hale gelir. Orta seviyede bir risk olduğunda ise ek doğrulama sistemleri devreye girer.

Yüksek risk ortamında ise blokaj oluşur. Güvenlik hizmetlerinin hızlı şekilde dengelenmesi adına eş zamanlı saldırılara karşı engelleyici bir rol üstlenir. Makine öğrenimi, kripto para borsası ve özellikle bankalar üzerinden ödeme alan ML tabanlı güvenlik sistemleri ile uyumludur.

Yapay Zeka İle Dolandırıcılık Tespiti Finansal Güvenliği Nasıl Artırır?

Yapay zeka ile dolandırıcılık tespiti finansal güvenlik pozitif yönde arttırılabilir. Müşterilerin finansal kurum ile güven bağı oluşturulmasında önemli rol oynayan yapay zeka sistemleri geleneksel sistemlerden farklı bir işleyişe sahiptir.

Farkında olmadan gerçekleşen dolandırıcılıkları işaretleyen bir güvenlik sistemi yanı sıra yapay zeka davranışların analitiğini gerçekleştirerek yeni bir üretim süreci başlatır. Bu sayede müşterinin belirtilen firmaya dönük deneyimi daha kuvvetli yönde pozitif hale gelir.

Bunun yanı sıra saldırılar sistemsel açıkların bulunmasını zorlaştırabiliyor. Yapay zeka öngörülemeyen ve sürekli güncellenen bir koruma ortamı sağlıyor. Bu durum finansal dolandırıcılığın önüne geçebilecek yüksek bir kuvvet oluştururken risklerin en aza indirilmesini sağlıyor.

Bankalar İçin Yapay Zeka İle Dolandırıcılık Tespiti Stratejileri

Yapay zeka ile dolandırıcılık tespiti bankalar için dolandırıcılık tespiti yönünde önemli faydalar sunar. Yapay zeka ile birlikte müşteriye dönük doğrulama süreci kolay şekilde tamamlanabilir.

Öte yandan işlemlerin anlık takibi daha kolay şekilde sağlanabilirken risk açısından oluşabilecek dolandırıcılıklara karşı daha kolay müdahale edebilmeyi mümkün kılar. Tüm bu stratejik süreçte eş zamanlı izleme ve geçmiş verilere dönük öğrenme fırsatı sağlar.

Öte yandan bankacılık sistemleri yapay zeka tarafından desteklenen chatbotlar üzerinde deneyime sahiptir. Bu durum müşteri hizmetleri ile eş zamanlı iletişim kurulmasını sağlayarak riskli işlemlere karşı anında önlem alabilmeyi sağlar. 

Sonuçta bu hamle şüpheli olarak görülen işlemlerin gerçekleşmesine fırsat vermeden durdurma mekanizmasını aktif hale getirmeyi sağlar. Ayrıca onay süreci daha hızlı şekilde tamamlanabilir.

Regülasyonlar Ve Uyumluluk Açısından Yapay Zeka İle Dolandırıcılık Tespiti

Regülasyonlar ve uyumluluk açısından yapay zeka ile dolandırıcılık daha kolay tespit edilebiliyor. Dünya genelinde öne çıkan finans sektörüne dönük yaklaşımların her biri sıkı bir düzenleme içerisinde tedbir almayı gerektiriyor.

Yapay zekanın varlığı tüm bu regülatif süreçte otomatikleşmiş bankacılık sistemleri ile uyumluluğu en üst seviyeye çıkarıyor. Öte yandan dijital kimlik doğrulama süreçlerini daha verimli hale getiren yapay zekanın varlığı uyumluluk açısından dolandırıcılık tespitini mümkün mertebede iyileştiriyor.

Yapay zekanın temel algoritmasının tamamen şeffaf bir altyapıya sahip olması sürecin izlenebilir olmasını sağlıyor. Regülatif faaliyetlerde bulunan kuruluşlar için bu durum daha çok zorunluluk barındırıyor.

Tüm bu sebeplerden kaynaklı olarak bankaların etik olarak uygulamalarında yapay zekayı kullandıkları bir ortam oluşturmaya başlıyor.

Yapay Zeka İle Dolandırıcılık Tespitinde Karşılaşılan Zorluklar

Yapay zeka ile dolandırıcılık tespiti karşılaşılan bazı zorluklar bulunur. Bu zorluklar veri kalitesi açısından olumsuz etkilenmeye sebep olabilecek riskleri barındırıyor.

Yapay zekanın doğruluğunu etkileyen bu zorluklar sistemsel performansın düşmesine sebep olabilecek bir ortam hazırlayabiliyor. Hatalı veya eksik olarak ortaya konan veriler saldırganların sistem üzerinde daha aktif hale gelmesine sebep olabiliyor.

Önemli olarak görülen bir diğer zorluk ise gizlilik konusunda oluşan endişe ortamıdır. Özellikle etik kavramı içerisinde değerlendirilecek her türlü başlık için bunu net şekilde söylemek gerekli. Bankaların çoğu artık yapay zeka sistemlerini kullanıyor.

Bu sebeple müşteri verileri doğrudan bir saklanma sürecini barındırıyor. Bu durum anonimleştirilmesi gereken bir ortam var ediyor. Sürecin profesyonel şekilde yönetilmesi gerekirken oluşabilecek en ufak açık özellikle gizlilik konusunda ciddi problemler oluşturabiliyor.

Yapay zeka ile dolandırıcılık tespiti karşılaşılan sıklıkla problem haline gelen temel zorluklar arasında şunlar sayılabilir:

• Dolandırıcıların değişen taktiklerine karşı verilerin güncelliğini hızla yitirmesi
• Verilerin farklı kaynaklardan gelmesi sebebiyle oluşan eksik ya da tutarsız içerikler

Belirtilen bu sebepler aslında yapay zekanın yeni saldırıları öğrenmesinde farklı zorlukları ortaya çıkarıyor. Bu durum hatalı tahminlerin artmasına sebep olabilecek bir algoritma hatası oluşturabilir.

Yeni dolandırıcılık yöntemlerinin tespit edilmesi yapay zeka tarafından da zor bir süreci beraberinde getiriyor. Belirtilen yapay zeka modelinin sürekli bir eğitimden geçmesi gerekiyor. Üstelik güncellenen tehditlere karşı bir uyarı mekanizması da geliştirilmeli.

Bu durum operasyonel sürecin zorluğunu ortaya çıkarırken ek maliyeti yükümlülüğü gerçeğini de gün yüzüne çıkarıyor. Şeffaflığı düşük olması sebebiyle müşterilere karşı açıklama yapma konusunda problem yaşanabiliyor.

Regülasyona karşı uyumlulukta güçlük ortamı oluşurken iç denetimsel süreçte bir eksiklik, yapay zekanın açıklanabilen çözümlere yönelik aktifliğini arkada bırakıyor. Eş zamanlı hesaplama yapılabilmesi için oldukça büyük verilerin işlenmesi gerekiyor.

Bu da oldukça güçlü bir altyapı ile ancak mümkün olabiliyor. Özellikle ilk kez girişimcilik faaliyetlerinde bulunacaklar veya KOBİ’ler için maliyetleri arttırıcı bir sebep olarak görülüyor.

Yapay Zeka İle Dolandırıcılık Tespiti Maliyetleri Nasıl Azaltır?

Yapay zeka ile dolandırıcılık tespiti maliyetleri olumlu yönde azaltabilme yetkisine sahiptir. Manuel iş yükünü azaltmayı sağlayan bu süreç şirketlerin finansal kayıplarını minimize hale getirecek bir ortam oluşturuyor. Bu sayede uzun vadede tasarruf edilebilecek yeni girişim alanları var oluyor.

Bankalar ve finans şirketleri şüpheli işlemleri manuel olarak incelemek istediklerinde büyük bir maliyet açığı öne çıkıyor. Talep edilen faaliyeti gerçekleştirebilmek adına kurulan ekip belirli eğitimlerden geçerek teknolojik gereçlerle donatılmış bir alanda inceleme gerçekleştiriyor.

Bu durum maliyetleri arttıran bir sebep haline geliyor. Yapay zeka onlarca işlemi aynı anda tarayabiliyor. Riskleri tek tek analiz ederek veri olarak sunabiliyor. Bu sayede herhangi bir uzmana gerek kalmadan işlemler tamamlanabiliyor.

Yapay zekanın varlığı insana olan ihtiyacı azaltırken maliyetleri en aza indiriyor. Sürekli tekrar eden işlemlerden kaynaklı olabilecek oluşabilecek israfı da ortadan kaldırılmış hale geliyor. Gereksiz olarak oluşabilecek incelemeler müşteri memnuniyetinin düşmesine sebep olabiliyor.

Öte yandan operasyonel maliyetlerde yükseliyor. Bu sayede geleneksel hale gelen sistemlerin yeterli olmadığı durumda yapay zeka etkisini ciddi ölçüde hissettiriyor. Eş zamanlı olarak veri tespiti sağlanabiliyor. Bu sayede oluşabilecek anlık kayıpların önüne geçiliyor.

Hukuki süreçlere herhangi bir başvuru yapmaya gerek kalmadan sorun çözüme kavuşturuluyor. Yapay zekanın varlığı dolandırıcılıkla mücadele sürecinde operasyonel bir tasarruf imkanı sunuyor. Yapay zeka ile dolandırıcılık tespiti

• Risk skorlaması
• Verilerin eşleştirilmesi
• Kimlik doğrulaması

Tüm bu belirtilen süreçler yapay zeka ile otomatik şekilde gerçekleştiriliyor ve şirkete yük olarak öne çıkabilecek maliyetler en aza indiriliyor.

Gelecekte Yapay Zeka İle Dolandırıcılık Tespiti Nasıl Gelişecek?

Yakın gelecekte yapay zeka ile dolandırıcılık tespiti daha da gelişmiş olduğu bir ortam sunulması olası gözüküyor. Güvenlik yöntemlerinin üst düzey hale getirildiği ve tüm işlemlerin otomatik olarak gerçekleştirilebildiği bir gelecekten söz edilebilir.

Öğrenme sürecinin daha da güçlenmesi ile beraber dolandırıcılık tespitinde daha hassas olunabilmesi mümkün olacak. Yakın gelecekte kuantum bileşiminin var olduğu yapay zeka modelleri ile geliştirilmiş bir algoritma oluşturulabilir.

Bu algoritma sayesinde en karmaşık olarak görülebilen dolandırıcılık yöntemlerinin saniyeler içinde tespit edilmesi mümkün olabilir. Bu durum finans sektöründe kullanılacak yapay zekanın yakın gelecekte en temel eksiklikleri giderebilmeyi sağlayacak bir yapı alanı oluşturacak. 

Dolandırıcılık tespitinde kullanılacak olan her türlü yapay zeka sistemi bankaya bağlı hizmet alan müşterilerin verilerini üst düzeyde korunmasını sağlarken oluşabilecek risklerden kaynaklı mali zararların önüne geçebilmeyi mümkün hale getirecek.

Yapay zeka ile yakın gelecekte dolandırıcılık tespiti yapılırken biyometrik davranışlar daha rahat gözlemlenebilecek. “Mikro davranış” adı verilen bu kalıp bilgiler rahatlıkla analiz edilebilir hale gelecek.

Yapay zeka belirtilen bu davranışları düzenli olarak incelendiğinde sahte kimlik veya robot yazılım tehlikelerine karşı hızla engellemesi alınabilecek.

Öte yandan hesabın ele geçirilmesi gibi oluşabilecek olumsuzlukların önüne geçilecek standart hale gelen güvenlik araçlarından farklı olarak hesabın farklı biri tarafından kullanıp kullanılmadığı da rahatlıkla tespit edilebilecek.

Yakın zamanda yapay zekanın varlığı çok katmanlı bir savunma mekanizması oluşturmayı sağlayacak. Özellikle finans kurumlarının ödeme davranışlarını rahatlıkla analiz edebilecekleri bir yeni model ortaya çıkaracak.

Sahte işlemler anında fark edilebilir hale gelirken eş zamanlı çapraz doğrulama sistemleri aktif hale getirilebilecek. Otonom uygulamaların varlığı daha da sistemli bir yapı oluşturmayı sağlayacak.

Gelişmiş güvenlik sistemi sayesinde şüpheli olabilecek her türlü işlemlerde otomatik olarak dondurma hizmetinin öne çıkması mümkün hale gelecek. Öte yandan banka veya kullanıcı da aynı anda bilgilendirilebilecek. Riski daha önceden görerek engelleyebilmek artık mümkün hale gelecek.

Ses ve görüntü işlemlerinin kullanıldığı yapay zeka destekli dolandırıcılık faaliyetleri daha aza inecek. Yüz tanıma, ses frekansı ya da mikro ifade kullanımlarının daha rahat analiz edilebildiği yapay zeka sistemlerinin varlığı sahtekarlıkları tespit edebilmeyi sağlayacak bir çözüm yolu sunacak.

Bir sonraki yazıda görüşmek üzere,

Anıl UZUN