Nền tảng thế hệ tiếp theo của Oscilar nhằm thu hẹp khoảng cách gian lận AI trị giá hàng tỷ đô la

Ngành dịch vụ tài chính đang đối mặt với cuộc khủng hoảng ngày càng gia tăng. Khi các công cụ trí tuệ nhân tạo trở nên ngày càng phổ biến, thiệt hại do gian lận gây ra bởi công nghệ AI dự kiến sẽ tăng vọt từ 12,3 tỷ đô la vào năm 2023 lên $40 tỷ đô la vào năm 2027 chỉ riêng tại Hoa Kỳ—đại diện cho mức tăng trưởng kép hàng năm đáng kinh ngạc 32%. Các hệ thống phòng thủ truyền thống đang sụp đổ trước cuộc tấn công này, thúc đẩy các nhà đổi mới như Oscilar phải xem xét lại xác thực danh tính kỹ thuật số từ nền tảng cơ bản.

Vấn đề: Các giải pháp cũ không thể theo kịp

Những phương pháp nhận dạng thiết bị và sinh trắc học hành vi truyền thống được thiết kế cho một thời kỳ khác. Ngày nay, các hacker gian lận, được trang bị các công cụ AI phổ biến và các khung tấn công tinh vi, có thể hệ thống vượt qua các phương pháp cũ này một cách có hệ thống. Điểm yếu không phải là một lỗi nhỏ—mà là cấu trúc. Các hệ thống truyền thống tiết lộ logic phát hiện của mình, khiến chúng trở thành mục tiêu dễ đoán cho các cuộc tấn công tự động và các nỗ lực đảo ngược kỹ thuật.

Các tổ chức tài chính và fintech đang bị mắc kẹt giữa hai lựa chọn bất khả thi: hoặc chấp nhận thiệt hại do gian lận cao hơn hoặc triển khai các biện pháp bảo mật gây trở ngại lớn khiến khách hàng hợp pháp bỏ đi. Thực trạng hiện tại không thể duy trì lâu dài.

Giải pháp của Oscilar: Chữ ký nhận thức không thể giả mạo

Dưới sự chỉ đạo của CEO Neha Narkhede—nhà doanh nhân đồng sáng lập Apache Kafka và xây dựng Confluent thành một $10 tỷ đô la nền tảng phát trực tiếp dữ liệu quy mô lớn phục vụ hơn 80% các công ty trong Fortune 500—Oscilar đã phát triển một phương pháp hoàn toàn khác biệt. Nền tảng Trí tuệ Nhận dạng Danh tính Nhận thức của công ty sử dụng công nghệ Nhận dạng Kỹ thuật số & Hành vi độc quyền để phân tích hàng nghìn tín hiệu độc đáo trên các chiều mạng lưới, thiết bị và hành vi.

Thay vì dựa vào một bộ quy tắc phát hiện cố định, hệ thống của Oscilar tạo ra các “chữ ký nhận thức” động cho từng tương tác của người dùng. Những chữ ký này xuất hiện từ mã đa hình và các đường dẫn thực thi thay đổi qua các phiên, khiến các mẫu của hệ thống gần như không thể bị các công cụ tự động học hoặc sao chép. Kiến trúc này xử lý mạng lưới tín hiệu phức tạp này theo thời gian thực trên một hạ tầng phân tán có khả năng xử lý hơn 100.000 giao dịch mỗi giây đồng thời liên tục cập nhật các mô hình ML để thích nghi với các mẫu gian lận mới nổi.

Xây dựng dựa trên kiến thức chuyên sâu

Giám đốc Sản phẩm Saurabh Bajaj, người từng dẫn đầu các sáng kiến phòng chống gian lận bảo vệ các doanh nghiệp trong Fortune 500, các ngân hàng hàng đầu, các cơ quan chính phủ và tổ chức y tế, đã dẫn dắt phát triển nền tảng này. Sự kết hợp giữa độ chính xác trong an ninh mạng và chiều sâu trong phòng chống gian lận đã tạo ra thứ mà nhóm gọi là “an ninh đặt lên hàng đầu”—nghĩa là kiến trúc này tự nó ngăn chặn các hacker đảo ngược phương pháp phát hiện.

Kết quả là loại bỏ mâu thuẫn truyền thống giữa an ninh và trải nghiệm người dùng. Người dùng hợp pháp gặp ít trở ngại hơn trong khi các cuộc tấn công giả danh tổng hợp tinh vi và các âm mưu gian lận phối hợp trở nên khó thực hiện thành công hơn nhiều.

Các đổi mới kỹ thuật cốt lõi

Nền tảng giới thiệu nhiều khả năng đột phá: công nghệ chữ ký nhận thức tiên tiến tạo ra các dấu vân tay kỹ thuật số độc đáo tồn tại qua các thiết bị và phiên, khiến việc tạo danh tính giả gần như không thể. Kiến trúc ưu tiên an ninh sử dụng các biện pháp bảo vệ cấp quân sự để giữ các phương pháp phát hiện ẩn khỏi các đối thủ. Bảo vệ toàn diện hành trình cung cấp xác thực liên tục qua tất cả các điểm chạm với đánh giá rủi ro theo thời gian thực. Hệ thống tận dụng AI sinh tạo để cập nhật chiến lược rủi ro một cách linh hoạt, và tích hợp liền mạch với hạ tầng quản lý rủi ro doanh nghiệp hiện có.

Xác thực thực tế

Việc áp dụng sớm đã chứng minh câu chuyện. Hơn một chục tổ chức tài chính lớn, bao gồm Happy Money và Curve, đã triển khai nền tảng này. Tại Happy Money, phục vụ hơn 300.000 thành viên, hệ thống theo dõi thụ động các chữ ký nhận thức trong quá trình vay vốn và quản lý tài khoản mà không gây trở ngại cho người dùng hợp pháp. Nền tảng này phát hiện các danh tính giả tinh vi và các nỗ lực gian lận mà các hệ thống phòng thủ truyền thống có thể bỏ sót, giúp tổ chức duy trì niềm tin trong khi bảo vệ vốn đầu tư vào người vay.

Sự kết hợp giữa giảm thiểu gian lận rõ ràng và nâng cao trải nghiệm người dùng cho thấy Oscilar đã giải quyết được vấn đề trung tâm đã làm đau đầu các thế hệ công nghệ phòng chống gian lận trước đây.