„Câți analiști ar fi necesari pentru a goli coada până vineri?” Este o întrebare care răsună la fiecare întâlnire a operațiunilor antifraudă. Răspunsul este rareori o veste bună.
Volumul cazurilor continuă să crească. Angajările nu pot ține pasul. Timpii de investigare se întind de la zile la săptămâni. Băncile cheltuiesc mai mult, dar rezultatele nu se îmbunătățesc. Operațiunile antifraudă au intrat în liniște într-o criză de costuri, determinată de un model operațional care se bazează prea mult pe intervenția manuală pentru a conecta semnale pe care sistemele ar trebui deja să le înțeleagă.
În acest articol, explicăm de ce următoarea generație de apărare va depinde de o automatizare explicabilă, trasabilă și construită pe adevăr verificat.
Unde se defectează modelul actual
Detectarea fraudelor a devenit prea fragmentată pentru a fi gestionată manual. Fiecare canal, produs și furnizor nou adaugă mai multe alerte, tablouri de bord și transferuri. Analiștii își petrec cea mai mare parte a timpului reconciliind dovezile, mai degrabă decât luând decizii.
Fisurile apar în trei locuri:
• Volum: alertele cresc mai repede decât capacitatea analiștilor. Chiar și cele mai bune echipe nu pot ține pasul atunci când fiecare nou tip de plată sau campanie adaugă mai multe semnale de revizuit.
• Variabilitate: modelele de atac evoluează constant, dar cunoștințele instituționale se află în mintea analiștilor experimentați. Când aceștia trec la altă versiune, la fel se întâmplă și cu acele cunoștințe.
• Vizibilitate: sistemele încă evaluează câte un eveniment pe rând; un utilizator, un dispozitiv, un canal. Scorurile de risc trec între sisteme ca o prescurtare, detașate de dovezile care le-au creat.
Rezultatul este un cost mai mare, un răspuns mai lent și o oboseală crescândă. Echipele muncesc mai mult, dar văd mai puțin.
De ce automatizarea trebuie să meargă mai departe
Automatizarea a sunat întotdeauna atrăgătoare în teorie, dar dificilă în practică. Multe echipe au încercat-o și s-au retras. Modelele de tip „cutie neagră” iau decizii pe care nimeni nu le poate justifica, iar motoarele de reguli prea încrezătoare pot bloca clienții reali. Așadar, „automatizarea” a devenit sinonimă cu „scurtături pentru fluxul de lucru”, nu o schimbare reală a capacității.
Acest lucru se schimbă. Atunci când deciziile sunt construite pe date deterministe, explicabile – cum ar fi semnalele produse prin intermediul Recunoașterii Modelelor de Atacare (APR) a Cleafy – automatizarea devine sigură. Fiecare acțiune și decizie poartă dovezi în spate. Automatizarea nu scoate oamenii din proces; îi pune la conducerea acestuia.
De la om în buclă la om în buclă
Analiștii de fraude nu ar trebui să șteargă cozile; ar trebui să supravegheze sisteme care pot acționa pe baza unor semnale clare și de încredere.
Noul model de operare menține controlul asupra oamenilor, eliberându-i în același timp de sarcini repetitive. Sistemele gestionează ceea ce este previzibil:
• Colectarea dovezilor privind dispozitivele, rețeaua, comportamentul și tranzacțiile într-o singură vizualizare a cazului.
• Executarea acțiunilor pre-aprobate atunci când sunt îndeplinite condiții de încredere ridicată, cum ar fi blocarea unei plăți sau forțarea autentificării intensificate.
• Transmiterea feedback-ului analiștilor direct înapoi în liniile de bază pentru a îmbunătăți acuratețea detectării.
Oamenii rămân la curent; revizuirea excepțiilor, validarea cazurilor limită și menținerea guvernanței.
Recunoașterea tiparelor de atac: Fundamentul unei automatizări sigure
Recunoașterea tiparelor de atac (RPA) oferă automatizării ceva ce i-a lipsit întotdeauna: adevăr verificat.
Reconstruiește modul în care se desfășoară un atac, legând semnale între dispozitive, sesiuni și canale pentru a dezvălui ce s-a întâmplat de fapt. Deoarece fiecare detectare este cauzală, nu probabilistică, răspunsurile automate pot acționa cu încredere.
Cu această fundație stabilită, băncile pot progresa natural prin etapele de maturitate:
• Îmbogățire automată: datele sunt colectate și corelate automat.
• Acțiuni bazate pe încredere: semnalele de încredere declanșează răspunsuri sigure, predefinite.
• Feedback în buclă închisă: rezultatele analiștilor rafinează continuu detectarea.
Fiecare pas reduce munca manuală și îmbunătățește precizia, fără a pierde supravegherea.
Guvernanța ca principiu de proiectare
Automatizarea responsabilă depinde de transparență. Fiecare decizie automată ar trebui să poată fi urmărită până la dovezile, pragurile și politicile sale. Analiștii trebuie să vadă de ce s-a întâmplat ceva, auditorii trebuie să verifice acel lucru, iar clienții merită să știe că s-a întâmplat dintr-un motiv legitim.
Redefinirea succesului operațional
Pe măsură ce automatizarea preia o parte mai mare din volumul de muncă, modul în care este măsurată performanța se va schimba. Succesul va fi judecat în funcție de timpul de izolare, precizie și fiabilitatea automatizării, nu de numărul de cazuri închise.
Și munca se va schimba. Analiștii vor petrece mai mult timp validând deciziile decât colectând date. Vor apărea noi roluri în ceea ce privește ingineria automatizării, calitatea semnalului și guvernanța. Centrul de operațiuni frauduloase devine un strat de orchestrare, nu o linie de procesare.
Scalarea încrederii, nu a numărului de angajați
Operațiunile de fraudă de astăzi seamănă cu operațiunile de securitate cibernetică de acum un deceniu: Se concentrează pe triajul manual și pe integrarea redusă. Aceeași transformare care a remodelat Centrul de Operațiuni de Securitate (SOC) se extinde acum și la fraudă: o trecere treptată de la operațiuni manuale la semi-automatizate, apoi către operațiuni autonome.
Recunoașterea tiparelor de atac se află în centrul acestei schimbări. Aceasta oferă date verificate, explicabile, singurul tip care poate susține automatizarea sigură și auditabilă.
Întrebarea nu este câți analiști să angajăm, ci cât de mult din procesul decizional poate fi automatizat în mod responsabil. Instituțiile care pot răspunde la această întrebare cu încredere se vor scala mai rapid și vor funcționa mai eficient, nu pentru că au eliminat oameni din buclă, ci pentru că le-au oferit sisteme în care merită să aibă încredere.