Korona virüs pandemisi niçiniyle alınan karantina tedbirleri birfazlaca kişinin hayatın biroldukca alanında dijital hizmetleri kullanımına niye oldu. bu türlü ödeme halleri de değişti. Lakin online ve dijital ödemelere artan ilgi, siber hatalar için de büyük fırsatlar ortaya çıkardı. Bunun kararında tüm dünyada siber hatalarda yükseliş görüldü. Siber hatalardaki yükseliş tüketici algısına da yanısıdı ve siber dolandırıcılık kaygıları yükseldi.
Siber cürümlerin yükselmesiyle birlikte bankalar biroldukca mağdurun birinci temas kurduğu kurumlar içinde yer aldı. Money Control’un haberine bakılırsa bu tıp olayların tüketiciler üstündeki tesiri, itimat ve kullanıcı tecrübesi üzere ögeler dikkate alındığında bankaların bu hatalarla çaba etmesi için daha fazla kaynağa ve tahlile duyduğu gereksinimin altını çizdi. Pekala bankalar tüketicilerin güvenliğini sağlamak ve siber kabahatlerle uğraş etmek için hangi tedbirleri alabilir?
GERÇEK VAKİTLİ SİBER GÜVENLİK
Geçtiğimiz yıl boyunca gerçek vakitli ödemelerin kullanması dikkat alımlı biçimde açtı. Global gerçek vakitli ödemelerin en süratli yükseldiği Hindistan’da 25 milyarın üzerinde gerçek vakitli süreç gerçekleşti. Lakin gerçek vakitli ödemelerin kullanması yaygınlaşırken, siber hatalarda da artış görüldü. Siber güvenlik konusunda klasik yaklaşımlar bir atağın sinyallerini veren ve sonrasındasında bunu tespit etme yoluna giden biçimleri içeriyor.
Lakin bu tedbirler birden fazla vakit siber kabahatlerin gerçekleşmesinin akabinde devreye giriyor. Bu boyutta bir risk göz önünde bulundurulduğunda klasik tahlillerden çok daha fazlasının gerektiği görülüyor. finansgundem.com’un derlediği bilgilere bakılırsa makina tahsili ve yapay zeka teknolojileri, davranış tahliliyle birlikte kullanıldığında, finansal kurumların gerçek vakitli müdafaayı devreye koymasını sağlayabilir. Dijital ödemeler çağında, bu tedbirleri alan bankalar dolandırıcılık olaylarına karşı hayli daha dirençli olabilir ve müşteri tecrübesinden ödün vermeyebilir.
AKILLI TEKNOLOJİLER
Potansiyel taarruz noktalarının artması ve dijital ödemelerin marjı bankaların karlılık üstündeki tesirini hissetmesine niye oluyor. Bunun kararında finans kurumları gerçek vakitli dolandırıcılık tahlilleri sağlamak için makine tahsili teknolojisine yöneliyor.
Gelişen bir yapay zeka 2.0 tahlili olan ‘federe makina öğrenimi’ bankaların şahsi datalar sağlamasına ve bilgi güvenliği konusunda ödün vermeden modellerinin performansını artırmasına imkan tanıyor. Gerçek vakitli dolandırıcılık dataları ile risk tahlili datalarına erişim, ödeme ağlarının dolandırıcılığa karşı güçlenmesini sağlıyor. Bu alanda bir başka kazanan da hudutlu kaynaklara sahip olan küçük finans kurumları. Data paylaşımı yardımıyla bu kurumlar da gerçek vakitli risklerle uğraş edebilir.
PROAKTİF YAKLAŞIMLAR
Kimlik doğrulama ayrıntıları ve öteki kimlik dataları artık dolandırıcılar için kart ya da hesap detaylarınden epeyce daha değerli. Bu çeşit bilgiler yanlış ellere geçtiğinde, müşterilerin toplam birikiminin de üzerinde kredilerin çekilmesine niye olabilir. Bu niçinle bankalar müşteriler için müdafaayı artırmak istiyorsa, her süreç evresinde bilgi müdafaa konusu her zamankinden daha da kıymetli.
Davranışsal ölçütler, mesela bir süreç talebinin müşteriden mi ya da dolandırıcılardan mı geldiğini anlamak için faydalı olabilir. Gerçek vakitli ödemelerde dolandırıcılar ekseriyetle müşteriyi ödeme yapmaya ittiği için, çoklukla geri alınamıyor. Bu niçinle dolandırıcılar müşterinin ödemeyi gerçekleştirmesi için senaryolar üretiyor. Davranışsal biyometrik bilgileri hem de tüketicilerin bir sayfada nasıl hareket ettiğini, yazı yazma suratını da tespit ediyor.
Ya da müşteri datalarını girdiği sırada tereddüt ettiği takdirde, bunu da kayıt altına alıyor.
Okumaya devam et...
Siber cürümlerin yükselmesiyle birlikte bankalar biroldukca mağdurun birinci temas kurduğu kurumlar içinde yer aldı. Money Control’un haberine bakılırsa bu tıp olayların tüketiciler üstündeki tesiri, itimat ve kullanıcı tecrübesi üzere ögeler dikkate alındığında bankaların bu hatalarla çaba etmesi için daha fazla kaynağa ve tahlile duyduğu gereksinimin altını çizdi. Pekala bankalar tüketicilerin güvenliğini sağlamak ve siber kabahatlerle uğraş etmek için hangi tedbirleri alabilir?
GERÇEK VAKİTLİ SİBER GÜVENLİK
Geçtiğimiz yıl boyunca gerçek vakitli ödemelerin kullanması dikkat alımlı biçimde açtı. Global gerçek vakitli ödemelerin en süratli yükseldiği Hindistan’da 25 milyarın üzerinde gerçek vakitli süreç gerçekleşti. Lakin gerçek vakitli ödemelerin kullanması yaygınlaşırken, siber hatalarda da artış görüldü. Siber güvenlik konusunda klasik yaklaşımlar bir atağın sinyallerini veren ve sonrasındasında bunu tespit etme yoluna giden biçimleri içeriyor.
Lakin bu tedbirler birden fazla vakit siber kabahatlerin gerçekleşmesinin akabinde devreye giriyor. Bu boyutta bir risk göz önünde bulundurulduğunda klasik tahlillerden çok daha fazlasının gerektiği görülüyor. finansgundem.com’un derlediği bilgilere bakılırsa makina tahsili ve yapay zeka teknolojileri, davranış tahliliyle birlikte kullanıldığında, finansal kurumların gerçek vakitli müdafaayı devreye koymasını sağlayabilir. Dijital ödemeler çağında, bu tedbirleri alan bankalar dolandırıcılık olaylarına karşı hayli daha dirençli olabilir ve müşteri tecrübesinden ödün vermeyebilir.
AKILLI TEKNOLOJİLER
Potansiyel taarruz noktalarının artması ve dijital ödemelerin marjı bankaların karlılık üstündeki tesirini hissetmesine niye oluyor. Bunun kararında finans kurumları gerçek vakitli dolandırıcılık tahlilleri sağlamak için makine tahsili teknolojisine yöneliyor.
Gelişen bir yapay zeka 2.0 tahlili olan ‘federe makina öğrenimi’ bankaların şahsi datalar sağlamasına ve bilgi güvenliği konusunda ödün vermeden modellerinin performansını artırmasına imkan tanıyor. Gerçek vakitli dolandırıcılık dataları ile risk tahlili datalarına erişim, ödeme ağlarının dolandırıcılığa karşı güçlenmesini sağlıyor. Bu alanda bir başka kazanan da hudutlu kaynaklara sahip olan küçük finans kurumları. Data paylaşımı yardımıyla bu kurumlar da gerçek vakitli risklerle uğraş edebilir.
PROAKTİF YAKLAŞIMLAR
Kimlik doğrulama ayrıntıları ve öteki kimlik dataları artık dolandırıcılar için kart ya da hesap detaylarınden epeyce daha değerli. Bu çeşit bilgiler yanlış ellere geçtiğinde, müşterilerin toplam birikiminin de üzerinde kredilerin çekilmesine niye olabilir. Bu niçinle bankalar müşteriler için müdafaayı artırmak istiyorsa, her süreç evresinde bilgi müdafaa konusu her zamankinden daha da kıymetli.
Davranışsal ölçütler, mesela bir süreç talebinin müşteriden mi ya da dolandırıcılardan mı geldiğini anlamak için faydalı olabilir. Gerçek vakitli ödemelerde dolandırıcılar ekseriyetle müşteriyi ödeme yapmaya ittiği için, çoklukla geri alınamıyor. Bu niçinle dolandırıcılar müşterinin ödemeyi gerçekleştirmesi için senaryolar üretiyor. Davranışsal biyometrik bilgileri hem de tüketicilerin bir sayfada nasıl hareket ettiğini, yazı yazma suratını da tespit ediyor.
Ya da müşteri datalarını girdiği sırada tereddüt ettiği takdirde, bunu da kayıt altına alıyor.
Okumaya devam et...