Home Bots & BusinessAI maakt fraude slimmer dan ooit

AI maakt fraude slimmer dan ooit

door Marco van der Hoeven

Generatieve AI zorgt voor een nieuwe golf aan fraudevormen. Deepfake-videocalls, stemklonen en synthetische identiteiten worden in recordtempo realistischer. Uit recent internationaal onderzoek van de Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) en SAS blijkt dat 77 procent van de antifraudeprofessionals de afgelopen twee jaar een duidelijke versnelling ziet in deepfake-aanvallen. Maar liefst 83 procent verwacht dat deze vormen van misleiding de komende jaren verder toenemen. Volgens SAS zijn veel bedrijven nauwelijks voorbereid op AI-gedreven fraude.

Volgens Olaf Passchier, Lead Fraud, Compliance & Public Safety bij SAS Nederland, ontbreekt in veel organisaties nog steeds het inzicht dat nodig is om fraude voor te blijven. “We staan op een kantelpunt,” zegt Passchier. “Criminelen hebben dankzij AI een arsenaal aan nieuwe middelen om geloofwaardige identiteiten te creëren. De meeste organisaties focussen nog te veel op het opsporen van incidenten, terwijl ze hun eigen processen onvoldoende begrijpen. Die blinde vlek maakt fraude onnodig makkelijk.”

AI-versnelling zet traditionele controles onder druk

Fraudeurs combineren deepfakes met persoonlijke data en social engineering, waardoor misleiding levensecht lijkt. Omdat AI-modellen razendsnel leren, ontwikkelen nieuwe fraudescenario’s zich sneller dan organisaties kunnen bijhouden. Het onderzoek laat bovendien zien dat minder dan één op de tien antifraudeprofessionals zich goed voorbereid voelt op deze nieuwe generatie dreigingen.

Tegelijk biedt technologie zelf ook de sleutel. Moderne analysetechnieken kunnen verdachte patronen en transacties realtime herkennen, en netwerk-analytics legt verborgen relaties bloot die voor mensen nauwelijks zichtbaar zijn.

Financiële sector bestrijdt fraude al succesvol met AI

Internationaal ziet SAS dat organisaties steeds vaker real-time analytics inzetten om complexe fraude eerder te herkennen. Zo gebruikt het Noorse BankID geavanceerde identiteits- en gedragssignalen om deepfake- en accountovernamefraude te voorkomen, terwijl Ajman Bank in de Verenigde Arabische Emiraten met realtime machine learning het aantal vals-positieve meldingen terugdrong en sneller op verdachte transacties kan reageren. In Zuid-Korea wist verzekeraar DB Insurance verborgen fraudenetwerken op te sporen met netwerk-analytics, waardoor de nauwkeurigheid sterk toenam en analysetijd van uren naar minuten daalde. Ook publieke instanties in de Verenigde Staten gebruiken vergelijkbare modellen om risicovolle dossiers eerder te herkennen.

Misschien vind je deze berichten ook interessant