Visa ve Featurespace, AI temelli dolandırıcılıklara davranışsal analiz temelli güvenlik çözümleriyle yanıt veriyor.
Finansal dolandırıcılıkla mücadele cephesi her geçen gün daha karmaşık hale geliyor. Yapay zekâ hem suçluların hem de güvenlik sağlayıcılarının araç setini genişletirken, tehditler de giderek daha sofistike bir hâl alıyor. Bu dinamik ortamda Visa DPS Risk Ürünleri ve Çözümleri Genel Müdürü Dustin White ile Featurespace Operasyon Direktörü Tim Vanderham, ödemeler alanındaki liderlerin dolandırıcılıkla mücadelede nasıl yenilikçi yollar geliştirdiğini anlattı.
“Artık mesele dün gerçekleşen dolandırıcılığı durdurmak değil,” diyor White. “Asıl soru şu: Yarın yaşanacak dolandırıcılığı durdurmaya hazır mısınız?”
Geleneksel olarak dolandırıcılık tespiti, şüpheli işlemleri gerçekleştikten sonra işaretleyen kural tabanlı sistemlere dayanıyordu. Ancak artık sosyal mühendislik, sentetik kimlik hırsızlığı ve deepfake gibi yapay zekâ destekli yöntemlerle hareket eden dolandırıcılara karşı bu sistemler yetersiz kalıyor. Yeni hedef, dolandırıcılığı daha işlem gerçekleşmeden durdurabilmek.
“Biz sadece işlemlere bakmıyoruz,” diyor Vanderham. “Giriş denemeleri, alıcı bilgileri ve davranışsal veriler dahil birçok veriyi analiz ediyoruz. Dolandırıcılık, çoğu zaman daha uzun bir senaryonun son perdesi.”
Dolandırıcılık Önlemede Kurallar Yeniden Yazılıyor
Visa DPS bu doğrultuda, davranışsal analitik alanında uzmanlaşmış Birleşik Krallık merkezli Featurespace ile iş birliği yaparak dolandırıcılık tespit yaklaşımını yeniden şekillendiriyor. White, “Tarihsel olarak dolandırıcılık sistemleri ‘kötüyü’ yakalamaya odaklandı. Ancak dijital ticaretin olduğu bir dünyada, ‘iyiyi’ profillemenin önemi göz ardı edilemez,” diyor.
Featurespace’in modeli, adaptif davranışsal analizler ve patentli otomatik derin davranış ağları ile çalışıyor. Bu sistemler, kullanıcıların harcama alışkanlıkları, giriş konumları ve etkileşim kurdukları satıcılar gibi davranışları milisaniyeler içinde tarayarak sapmaları anında tespit edebiliyor.
“Visa, küresel işlem verilerinin genişliğini sağlıyor,” diyor Vanderham. “Biz de modelleme ve davranış profillemenin derinliğini sunuyoruz. Bu iş birliğinden doğan sinerji, bireysel katkıların toplamından çok daha büyük.”
Vanderham’ın belirttiğine göre Featurespace modelleri, bir kullanıcının geçmiş davranış verileriyle yeni işlemleri karşılaştırarak 500’e kadar değişkeni 50 milisaniyeden kısa sürede analiz edebiliyor. “Her sabah Starbucks’ta ödeme yapıyorsam ve seyahat ediyorsam, sistem bunu hatırlıyor,” diyor. “İşlemi bileşenlerine ayırıyor ve hem hesap hem de ağ düzeyinde geçmiş davranışlarla kıyaslıyor.”
Bu hız, dijital ödemelerin yaygınlaştığı bir dönemde kritik önem taşıyor. Yanlış pozitifler nedeniyle yaşanan kesintiler, müşteri kaybına yol açabiliyor. “Dolandırıcılık artık yalnızca finansal bir risk değil,” diyor White. “Bu, müşteri deneyimini etkileyen bir ölçüt. Bir işlemi kaçırın ya da hatalı şekilde reddedin, müşteri sizi terk edebilir.”
Dolandırıcılığı Daha Başlamadan Engellemek
Yapay zekâ modelleri artık sesleri taklit edebiliyor, her dilde inandırıcı senaryolar yazabiliyor ve gerçek insanlardan ayırt edilemeyen avatarlar üretebiliyor. “Satış ekibimiz, beni taklit eden bir deepfake tarafından gizli bilgi isteyen bir mesaj aldı,” diyor Vanderham. “Bu artık kimlik avı değil; ses, görüntü ve veri manipülasyonu ile gerçekleştirilen hassas sosyal mühendislik.”
Dolandırıcılık giderek daha insani ve duygusal manipülasyona dayalı hâle geliyor. Giriş davranışları, hesap açılış modelleri ve hatta yazım hızı gibi ‘yukarı akış sinyalleri’, daha erken evrelerdeki tespit için giderek daha önemli hale geliyor. “Dolandırıcı, günler hatta haftalar boyunca kurbanla güven ilişkisi kuruyor,” diyor White. “İşlem başladığında artık her şey yasal gibi görünüyor. Onu yalnızca işlem sırasında durdurmak çok geç.”
Daha da endişe verici olan ise hareketsiz hesaplar üzerinden gerçekleştirilen nakit çıkış planları. Featurespace’in araçlarını kullanan bir Amerikan müşterisi, büyük bir dolandırıcılık çetesini çökertti. Bu operasyon sonucunda 32 kişi tutuklandı ve yüz binlerce dolar kurtarıldı.
“Beni uykusuz bırakan şey bu,” diyor Vanderham. “Üçgen dolandırıcılık senaryoları, deepfake saldırıları ve sınır ötesi nakit çıkışları dakikalar içinde hesapları boşaltabiliyor.” White ise “Dolandırıcılar sınır ve sektör tanımıyor, iş birliği içinde hareket ediyor,” diyerek ekliyor: “Biz de bu mücadelede aynı oranda birleşmeliyiz. Bu sadece Visa’nın ya da Featurespace’in meselesi değil, tüm ekosistemin sorunu.”
Güven, Sadece Teknoloji ile Sağlanamaz
Bu mücadelede yalnızca teknolojik çözümler değil, kurum içi zihniyetin de dönüşmesi gerekiyor. Bankalar ve finansal kuruluşlar artık izole çalışan birimler olmaktan çıkarak ağ mantığıyla hareket eden yapılar haline gelmeli. White, “Dolandırıcılık önlemeyi müşteri güveniyle ilişkilendirin,” diyor. “Bunu yalnızca bir güvenlik departmanı konusu olarak değil, kurumsal çapta bir öncelik olarak ele alın.”
Visa ve Featurespace’in geliştirdiği davranış temelli model, finansal dolandırıcılıkla mücadelede sadece teknolojik bir sıçrama sunmuyor; aynı zamanda tüm sektöre kolektif hareket etmenin zorunluluğunu da hatırlatıyor. Gerçek zamanlı tepki verebilen, ‘iyi kullanıcıyı’ tanıyan ve yalnızca işlemi değil, süreci analiz eden bu sistemler, ödeme dünyasının geleceğinde belirleyici olabilir. Artık mesele yalnızca korumak değil; müşterinin güvenini baştan inşa etmek.
