Компания Experian выявила проблемы обнаружения мошенничества с помощью ИИ в финансовой отрасли.

Те же самые технологии, которые используют финансовые учреждения, теперь применяются против них в качестве оружия. Это представляет собой основное напряжение пройдя через Experian Прогноз развития мошенничества на 2026 годИ компания обладает уникальной возможностью для решения этой проблемы, поскольку работает по обе стороны уравнения.

Согласно данным Федеральной торговой комиссии (FTC), приведенным в прогнозе, В 2024 году потребители потеряли более 12,5 миллиардов долларов США из-за мошенничества.Собственные данные Experian показывают, что Почти 60% компаний сообщили об увеличении убытков от мошенничества. с 2024 по 2025 год. В ответ на это решения Experian по предотвращению мошенничества помогли клиентам избежать примерно... Ущерб от мошенничества в мире к 2025 году составит 19 миллиардов долларов США.Эта цифра подчеркивает как масштаб проблемы, так и то, насколько сильно оборона теперь зависит от того, насколько искусственный интеллект соответствует скорости и автономности атак.

⚠️ Конкурс Agentic AI

Наиболее важным выводом из прогноза Experian является то, что компания называет... "хаос между машинами" — момент, когда агентные системы искусственного интеллекта, предназначенные для автономного совершения транзакций от имени пользователей, становятся неотличимы от ботов, используемых мошенниками для той же цели.

Поскольку организации стремятся интегрировать агентов искусственного интеллекта, способных принимать независимые решения, мошенники используют эти же системы для осуществления масштабного цифрового мошенничества с такой скоростью и в таких масштабах, которые не под силу человеческой операции.

Согласно отчету, главная проблема заключается в том, что Взаимодействие между машинами не предполагает четкого определения ответственности.Когда агент искусственного интеллекта инициирует транзакцию, которая оказывается мошеннической, вопрос о том, кто несет за это ответственность, остается без ответа.

Кэтлин ПитерсДиректор по инновациям в области борьбы с мошенничеством и идентификации в Experian North America подчеркнул: «Технологии ускоряют эволюцию мошенничества, делая его более изощренным и сложным для обнаружения. Объединяя дифференцированные данные с передовой аналитикой и новейшими технологиями, предприятия могут усилить защиту от мошенничества, обезопасить потребителей и обеспечить безопасный и бесперебойный сервис».

Компания Experian прогнозирует, что это достигнет переломный момент в 2026 годуЭто приводит к существенным дискуссиям в отрасли по вопросам ответственности и регулирования использования искусственного интеллекта в коммерческой деятельности. Некоторые организации уже предпринимают превентивные шаги. AmazonНапример, компания заявила, что блокирует доступ сторонних агентов искусственного интеллекта к своей платформе для просмотра и совершения транзакций, ссылаясь на соображения безопасности и конфиденциальности.

🔍 Четыре дополнительные возникающие угрозы

Помимо проблемы агентного ИИ, прогноз Experian указывает на следующее: четыре дополнительных тренда Что финансовым учреждениям необходимо учитывать в 2026 году:

🏦 Как реагируют финансовые учреждения

Согласно данным Experian Отчет о восприятии ИИна основе ответов более чем 200 лиц, принимающих решения в ведущих финансовых учреждениях, 84% считают ИИ критически важным или высокоприоритетным направлением. для их бизнес-стратегии на следующие два года. Кроме того, 89% опрошенных считают, что искусственный интеллект будет играть важную роль в процессе кредитования..

Однако именно в сфере управления у институтов возникают проблемы. Согласно тому же отчету:

• 73% Большинство респондентов обеспокоены нормативно-правовой средой, регулирующей сферу искусственного интеллекта.
• 65% Они определили наличие готовых к внедрению ИИ данных как одну из самых больших проблем при развертывании своих решений.
• Качество данных был признан самым важным фактором при выборе поставщика решений в области искусственного интеллекта.

Что касается соблюдения нормативных требований, то Experian... Помощник на основе искусственного интеллекта для управления модельными рисками Это решает одну из наиболее ресурсоемких задач, стоящих перед организациями, внедряющими ИИ. Согласно исследованию Experian 2025 года, проведенному среди более чем 500 глобальных финансовых учреждений:

• 67% испытывают трудности с соблюдением нормативных требований своей страны.
• 79% Сообщается о более частых сообщениях от регулирующих органов, чем год назад.
• 60% по-прежнему используются ручные процессы обеспечения соответствия требованиям
• Больше, чем 70% крупных учреждений В обеспечении соответствия документации модели отчета требованиям участвует более 50 человек.

Виджай МехтаИсполнительный вице-президент по глобальным решениям и аналитике в Experian Software Solutions описал эту задачу следующим образом: «Благодаря технологиям искусственного интеллекта, позволяющим быстро анализировать данные и разрабатывать модели, финансовые учреждения получают беспрецедентные возможности для бизнеса, но при этом сталкиваются с проблемой: глобальными нормативными требованиями, создающими трудоемкую документацию. Experian Assistant for Model Risk Management помогает решить эту проблему, требующую значительных трудозатрат и ресурсов, благодаря комплексной автоматизации документирования моделей».

📊 Фонд качества данных

В основе продуктов Experian для борьбы с мошенничеством и обеспечения соответствия нормативным требованиям лежит тот же структурный аргумент, который фигурирует в презентациях искусственного интеллекта от IBM и Salesforce: Надежность ИИ зависит от качества данных, на которых он работает.Согласно отчету Experian «Восприятие ИИ», 65% лиц, принимающих решения в финансовых учреждениях Они считают, что подготовка данных для ИИ — одна из их главных проблем, а качество данных является наиболее важным фактором, влияющим на доверие к поставщикам решений в области ИИ.

Это не совпадение в формулировках. Это отражает ограничение, с которым сталкиваются финансовые учреждения при переходе от пилотных проектов к внедрению ИИ в производство. Принятие кредитных решений, выявление мошенничества и подготовка нормативной отчетности — функции, в которых объяснимость и возможность аудита не являются необязательными.