사기는 확실히 금융 서비스 부문에서 새로운 것이 아니지만 최근에는 더 자세히 분석할 가치가 있는 가속화가 있었다. 기술이 빠른 속도로 발전하고 발전함에 따라 범죄자들은 규정 준수 장벽을 뚫을 수 있는 더 많은 경로를 발견하여 소비자를 보호하려는 사람과 소비자에게 피해를 입히려는 사람 사이의 기술 경쟁으로 이어졌다. 사기꾼들은 신기술과 감정 조작을 결합하여 사람들에게 수천 달러를 사기 위해 사기를 치고 진화하는 위협에 효과적으로 대처하기 위해 방어를 업그레이드해야 할 책임을 은행에 떠넘기고 있다.

증가하는 사기 전염병을 해결하기 위해 은행 자체가 새로운 기술을 활용하기 시작했다. 은행이 이전에 잠재력을 최대한 발휘하지 못한 풍부한 데이터를 기반으로 하는 상황에서 AI 기술은 은행이 방대한 데이터 세트를 분석하여 범죄 행위가 발생하기도 전에 이를 감지할 수 있는 기능을 갖추고 있다.

사기 위험 증가

전 세계 정부, 특히 미국과 유럽 전역에서 AI와 관련하여 선제적인 접근 방식을 취하는 것은 긍정적이다. 4월에 바이든 행정부는 인공지능 연구 및 개발에 1억 4천만 달러를 투자한다고 발표했다. 이는 의심할 여지없이 강력한 진전이다. 그러나 사기의 확산과 범죄 행위를 조장하는 이 신기술의 역할은 아무리 강조해도 지나치지 않다. 정부가 레이더를 확실히 파악해야 한다.

2022년 사기로 인해 소비자가 입은 비용은 88억 달러로 2021년보다 44% 증가했다. 이러한 급격한 증가는 주로 사기꾼이 조작하기 시작한 AI를 포함하여 점점 더 사용 가능한 기술에 기인할 수 있다.

FTC(연방통상위원회)는 보고된 가장 일반적인 형태의 사기는 사칭 사기로 작년에 26억 달러의 손실이 보고되었다고 지적했다. 사기에는 IRS와 같은 정부 기관에서 온 것처럼 가장하는 범죄자나 문제가 있는 것처럼 가장하는 가족 구성원에 이르기까지 다양한 유형이 있다. 두 전술 모두 취약한 소비자를 속여 돈이나 자산을 기꺼이 이전하도록 유도하는 데 사용된다.

올해 3월 FTC는 AI를 통해 친척의 목소리를 복제하기 위해 기존 오디오 클립을 사용하는 범죄자에 대해 추가 경고를 발표했다. 경고에는 "목소리를 신뢰하지 말라"고 명시되어 있어 소비자가 의도하지 않게 사기꾼에게 돈을 보내지 않도록 안내하는 데 도움이 된다.

범죄자들이 사용하는 사기 유형은 점점 더 다양해지고 고도화되고 있으며 로맨스 스캠이 계속해서 주요 문제가 되고 있다. Feedzai의 최근 보고서인 사기 및 금융 범죄가 은행에 대한 고객 신뢰에 미치는 인적 영향에 따르면 미국 국민의 42%가 로맨스 스캠의 피해자가 된 것으로 나타났다.

프롬프트에 응답하여 텍스트, 이미지 및 기타 미디어를 생성할 수 있는 생성 AI는 범죄자들이 집단적으로 작업할 수 있도록 하여 소비자가 돈을 넘겨주도록 속이는 새로운 방법을 찾는다. ChatGPT는 이미 사기꾼들에 의해 악용되어 매우 현실적인 메시지를 생성하여 피해자가 자신이 다른 사람이라고 생각하도록 속일 수 있으며 이는 빙산의 일각에 불과하다.

생성 AI가 더욱 정교해짐에 따라 사람들이 실제와 그렇지 않은 것을 구별하기가 훨씬 더 어려워질 것이다. 결과적으로 은행은 방어를 강화하고 고객 기반을 보호하기 위해 신속하게 조치를 취하는 것이 중요하다.

방어 도구로서의 AI

그러나 AI가 범죄 도구로 사용될 수 있는 것처럼 소비자를 효과적으로 보호하는 데에도 도움이 될 수 있다. 방대한 양의 데이터를 빠르게 분석하여 눈 깜짝할 사이에 지능적인 결정을 내릴 수 있다. 컴플라이언스 팀이 엄청나게 과중한 상황에서 AI는 사기성 거래와 그렇지 않은 거래를 결정하는 데 도움을 주고 있다.

일부 은행은 AI를 수용함으로써 고객에 대한 완전한 그림을 구축하여 비정상적인 행동을 신속하게 식별할 수 있도록 한다. 거래 추세 또는 사람들이 일반적으로 온라인 뱅킹에 액세스하는 시간과 같은 행동 데이터 세트는 모두 개인의 평소 "좋은" 행동에 대한 그림을 그리는 데 도움이 될 수 있다.

이는 범죄자가 실제 고객인 것처럼 가장하고 무단 결제를 위해 계정을 제어하기 위해 사용하는 기술인 계정 탈취 사기를 발견할 때 특히 유용하다. 범죄자가 다른 시간대에 있거나 비정상적으로 계정에 액세스하려고 시도하면 이를 의심스러운 행동으로 플래그 지정하고 의심스러운 활동 보고서인 SAR에 플래그를 지정한다. AI는 자동으로 보고서를 생성하고 작성하여 규정 준수 팀의 비용과 시간을 절약함으로써 이 프로세스의 속도를 높일 수 있다.

잘 훈련된 AI는 또한 금융 기관에 큰 부담이 되는 오탐을 줄이는 데 도움이 될 수 있다. 거짓 긍정은 합법적인 거래가 의심스러운 것으로 표시되어 고객의 거래 또는 더 나쁜 경우 계정이 차단될 수 있는 경우이다.

고객을 사기꾼으로 잘못 식별하는 것은 은행이 직면한 주요 문제 중 하나이다. Feedzai 연구에 따르면 합법적인 거래를 중단하면 소비자의 절반이 은행을 떠날 것이라고 한다. AI는 트랜잭션이 합법적인지 빠르게 해독할 수 있는 고객에 대한 더 나은 단일 보기를 구축하여 이러한 부담을 줄이는 데 도움을 줄 수 있다.

그러나 금융 기관이 편견 없이 책임감 있는 AI를 채택하는 것이 가장 중요하다. 여전히 상대적으로 새로운 기술이며 기존 행동으로부터 학습 기술에 의존하며 편향된 행동을 선택하고 적절하게 구현되지 않으면 은행과 금융 기관에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 잘못된 결정을 내릴 수 있다.

금융 기관은 윤리적이고 책임 있는 AI에 대해 더 많이 배우고 기술 파트너와 협력하여 AI 편견을 모니터링하고 완화하는 동시에 소비자를 사기로부터 보호할 책임이 있다.

신뢰는 은행이 보유하고 있는 가장 중요한 통화이며 고객은 은행이 자신을 보호하기 위해 최선을 다하고 있다는 사실을 알고 안심하기를 원한다. 신속하고 책임감 있게 행동함으로써 금융 기관은 AI를 활용하여 사기꾼에 대한 장벽을 구축하고 끊임없이 진화하는 범죄 위협으로부터 고객을 보호할 수 있는 최상의 위치에 있을 수 있다.