DEBAT: Betalingssvindel er en milliardindustri – hvordan sikrer man sig mod at blive ramt?
Dette er en klumme fra en ekstern skribent. Indholdet i artiklen er udelukkende udtryk for skribentens egen holdning.
I takt med at den globale e-handel boomer, ser vi også en anden kurve, der desværre stiger med lynets hast – nemlig den, der hedder svindel.
Nets, der er en del af Nexi Group og en af Europas største udbydere af betalingstjenester, står hver dag over for udfordringen med at beskytte transaktioner og forbrugere af 740.000 betalingsterminaler og e-handelssites. Det er en kamp mod sofistikerede svindlere, og selv med al den teknologiske beskyttelse, vi har, går udviklingen af nye svindelmetoder hurtigere end nogensinde før.
Ifølge statistikportalen Statista anslås den globale mængde af digitale betalinger at nå op på 11,5 billioner dollars i 2024 – det svarer til 22 millioner dollars i minuttet!
Dette svimlende beløb skaber uundgåeligt incitament for dem, der ønsker at udnytte svagheder i vores systemer. Ifølge beregninger vil de globale tab som følge af svindel nå over 362 milliarder dollars mellem 2023 og 2028. Forebyggelse af svindel hos betalingstjenester som Nets er derfor altafgørende, hvis vi vil imødegå denne udvikling.
Hos Nets bruger man i dag avanceret software som SAS Fraud Management, der analyserer store datamængder, herunder 3D Secure-data, transaktionsdata, og betalingsadfærd, for at opdage unormale mønstre i realtid. I praksis betyder det, at vi har mulighed for at skelne mellem svindel og legitime transaktioner på få millisekunder. I den tid kan en enkelt detalje give os signal om at standse en transaktion, inden svindlen rammer forbrugeren: Eksempelvis at et mistænkeligt kortnummer, der anvendes ved mange Point-Of-Sale terminaler, e-handelssites i udlandet eller bare til dagligdagsindkøb, går igen på flere konti.
Men teknologi alene gør det ikke. Den reelle styrke opnås, når man kombinerer avancerede regler, dataanalyse og maskinlæring med analytikeres dybdegående indsigt. Nets bruger både egne modeller og SAS Institutes teknologi til at evaluere alle transaktioner i realtid. Det gør det muligt at minimere falske alarmer, øge de positive alarmer, hvilket styrker kundernes tillid og reducerer omkostningerne til efterforskning og inddrivelse af tabte beløb.
Den rette software forhindrer svindel
Vi er allerede i fuld gang med at tage kunstig intelligens i brug i kampen mod svindel, og lige nu tester vi, hvordan AI kan hjælpe os med at opdage svindel endnu tidligere i processen. Fremtidens svindelmetoder kan nemlig ramme mange forskellige betalings- og overførselsprocesser, på et langt tidligere tidspunkt i transaktionsprocessen. I Danmark anvender vi ofte to-faktor autorisering, når vi anvender vores offentlige sektor, e-banken, handelssites, og her anvender forbrugeren MitID.
Nye låneansøgninger, forbrugslån, overførsel af penge fordrer typisk at MitID anvendes, hvilket har medvirket til at reducere svindelniveauet. Men de digitale svindeltyper udvikler sig hele tiden, og de nyere sociale svindelformer (såkaldt social engineering), kærlighedssvindel m.v., er lidt vanskeligere at identificere. Her bliver en person narret til at anvende links fra svindlere og selv autorisere en betalingsoverførsel, men selv i disse nye typer findes der metoder til at identificere risiciene med anvendelse af avanceret analytics, maskinlæring og naturligvis med erfaringsgrundlaget hos analytikerne. Der er derfor mange facetter at tage højde for i digital svindel. Men med adgangen til de rigtige metoder, værktøjer og kompetencer, der hurtigt kan tilpasses de nyeste trends inden for svindel, så kan vi stoppe meget mere, selvom svindlerne bliver mere og mere kreative.
Med det rette løsningssetup og den rigtige governance, så er det muligt at sikre sig, at transaktioner går igennem uden at blive berørt af svindel. Adgang til de rette data er afgørende, inklusiv transaktionsdata, identitetsvalidering, logon og autorisationsdata og betalingstyper. Disse data muliggør en stærkere profilering og scoring og dermed mere robust identifikation af risici. Det kræver en fleksibel og veldefineret datamodel, der også kan anvendes som grundlag for at inkludere anvendelsen af data fra tredjepartsaktører.
Med den rette teknologi, kompetencer, organisatorisk setup og governance, har vi muligheden for at være et skridt foran i kampen mod svindel. Det kræver naturligvis en konstant overvågning og løbende opdatering af systemer og modeller. Virksomheder, der er klar til denne udfordring kan, i samarbejde med de rette eksperter, reducere tabene for både kunderne og virksomhederne. Det har bankerne også en stærk interesse i, idet et nyt EU-direktiv kaldet Payment Service Directive 3 (PSD3) i højere grad vil overføre ansvaret for svindeltab til bankerne.