Cum oprește Salt Bank fraudele bancare cu ajutorul inteligenței artificiale

Indicatorii de siguranță apar automat la autentificare!

Securitatea financiară a intrat într-o nouă eră, în care tehnologia nu mai așteaptă ca dămgă să fie cauzată pentru a interveni. Salt Bank, instituție care a redefinit standardele în industria bancară prin expansiunea sa fulgerătoare, a ales o strategie proactivă pentru combaterea fraudelor.

În loc de a se concentra pe reacționarea la abuzurile deja consumate, entitatea a construit un mecanism capabil să recunoască dispozitivele infectate sau compromise aproape imediat, interceptând amenințarea înainte ca o mișcare de fonduri neautorizată să fie finalizată.

Această infrastructură tehnică rulează pe platforma AWS, iar dezvoltarea sa a fost realizată integral de specialistii din echipa românească a băncii.

Noua abordare, susținută de algoritmi de inteligență artificială, nu elimină mecanismele de control tradiționale, ci le completează, furnizând date suplimentare pentru aproximativ 23% dintre incidentele evaluate ca fiind cu un grad ridicat de pericol.

Viziunea inițială a fondatorilor a fost una ambițioasă: crearea unei bănci pur digitale, lipsite de prezență fizică în sucursale, unde toată gama de servicii financiare este disponibilă exclusiv prin intermediul smartphone-ului. Piața a În primele zece zile de la deschidere publicului, numărul de înscrieri a atins pragul de 100.000 de cetățeni români, o performanță care a marcat un record absolut în sectorul bancar local.

La momentul actual, baza de clienți activi s-a extins până la 500.000 de persoane.

O asemenea creștere exponențială a impus o reconsiderare profundă a modului în care se asigură protecția fondurilor, necesitățile fiind aliniate astfel încât securitatea să fie la fel de fluidă și intuitivă ca și restul experienței oferite utilizatorilor.

Consolidarea apărării financiare a implicat și o exploatare inteligentă a datelor provenite din mecanismele de conformitate obligatorie. Totă aplicațiile bancare operaționale pe teritoriul european sunt obligate să integreze Autentificarea Clientului Strengthened (SCA), un protocol care impune o verificare suplimentară fie la conectare, fie la efectuarea unei transferuri de bani.

Această normă este o cerință reglementară strictă.

Echipa tehnică de la Salt Bank a identificat, însă, o oportunitate strategică: explorarea modului în care semnalele emise în timpul acestui proces de verificare pot fi transformate în instrumente de securitate.

Interogarea fundamentală a fost cea legată de valorificarea datelor din fiecare eveniment SCA pentru a semnaliza amenințările ascunse.

Procedura de autentificare produce o serie de indicatori relevanți pentru monitorizarea siguranței, inclusiv metoda folosită, momentul exact al accesării, detaliile tehnice ale dispozitivului și, acolo unde este permis, informații despre poziția geografică. Când sunt coroborate, aceste fragmente de informație creează un context bogat, facilitând identificarea oricăror deviații față de comportamentul standard al clientului. Un sistem de evaluare complex se bazează pe cinci parametri distincti, sintetizați într-un singur scor de risc.

Primul criteriu luat în calcul este frecvența cu care un utilizator se autentifică.

O succesiune anormal de rapidă a logărilor sau intervale de timp atipice între sesiuni pot sugera furtul credentialelor sau acțiuni automate de tip botnet.

Al doilea indicator este scorul de activitate; o sesizare care pare banală, dar urmată de operațiuni neobișnuite, cum ar fi transferuri rapide de sume sau apelarea unor funcții rareori utilizate, poate semnala prezența unui atacator.

A treia variabilă vizează familiaritatea terminalului; dacă o autentificare are loc de pe un telefon mobil care nu a fost asociat anterior contului respectiv, nivelul de suspiciune crește semnificativ.

Al patrulea parametru se referă la abaterea de la programul obișnuit; accesarea contului într-o oră neobișnuită pentru acel client poate indica o preluare a controlului.

AI-ul completează regulile statice de securitate!

Cel de-al cincilea element este distanța geografică; de exemplu, o autentificare din București urmată de alta din Cluj-Napoca la doar zece minute distanță este o imposibilitate fizică, anomalie pe care algoritmul o poate detecta instantaneu.

Niciunul dintre acești factori nu declanșează o alarmă izolat.

Arhitectura modelului analizează simultan toate cele cinci dimensiuni, reușind să identifice amenințări nuanțate care ar fi putut trece neobservate dacă fiecare indicator ar fi fost examinat în izolare.

Provocarea majoră a reprezentat-o faptul că aproximativ 40% dintre clienții băncii optează pentru a nu-și partaja coordonatele GPS. Respectarea intimității individuale este un pilon central în filozofia de design a produselor bancare, inclusiv în modul în care este gestionată securitatea. Atunci când datele de localizare sunt permise și relevante, ele completează tabloul de risc.

Pentru a extrage informații utile chiar și în absența GPS-ului, inginerii folosesc Amazon Location Service pentru a deduce orașul de origine al conexiunii pe baza adresii IP.

Această metodă permite identificarea inconsecvențelor geografice între două sesiuni consecutive, menținând totuși principiile de confidențialitate și utilizare responsabilă a datelor.

Arhitectura tehnică este concepută pentru funcționarea în timp real, nu pentru procesarea batch-ului nocturn. Sistemul utilizează o arhitectură de streaming de evenimente, unde datele sunt capturate, filtrate și evaluate într-un interval de câteva secunde.

Infrastructura de date este segmentată în trei niveluri: stratul de date brute, stratul de date curățate și structurate, și un strat final optimizat pentru calculul rapid al probabilităților de risc.

Această configurație garantează că modelul de IA operează mereu cu cele mai actuale informații disponibile.

Inteligenta artificială nu substituie regulile statice de securitate, ci lucrează alături de ele. Algoritmii de machine learning funcționează în paralel cu regulile clasice, care sunt eficiente pentru tiparele de fraudă cunoscute.

În contrast, sistemele de IA adaugă stratul de context, detectând schimbări subtile în comportamentul utilizatorului, vizibile doar prin analiza dinamică a datelor. Rezultatele obținute de modele sunt explicabile și supuse verificării, o condiție sine qua non pentru adoptarea tehnologiei în mediul bancar. Sistemul se autoactualizează pe măsură ce profilurile de comportament evoluează, păstrând transparența decizională și respectând cerințele de guvernanță corporativă.

Vikram Tikoo, Chief Technology Officer la Salt Bank, subliniază valoarea adăugată de această tehnologie: Una dintre cele mai valoroase aplicări ale inteligenței artificiale constă în transformarea datelor provenite din controalele existente în insighturi noi, care ne permit o înțelegere superioară a peisajului de risc. Deși SCA a fost proiectată inițial doar ca un pas de verificare a identității, am constatat că semnalele aferente pot fi folosite și pentru evaluarea riscului în flux.

Prin agregarea acestor semnale, în loc să le tratăm fragmentat, am sporit capacitatea de a detecta activitățile suspecte cu circa 60% și am diminuat numărul de alerte false cu 30%.

Astfel, ecosistemul devine din ce în ce mai adaptabil, intensificând protecția fără a sacrifica claritatea deciziilor și standardele de guvernanță specifice sectorului.

Cristian Popescu, șeful pentru România al diviziei Enterprise Business de la AWS, comentează că inițiativa reflectă o tendință globală: „Instituțiile bancare digitale din România obțin performanțe deosebite în securitatea bazată pe AI, raportate la mărimea lor. Salt Bank a implementat o soluție pe care multe bănci europene mai mari o abordează încă la nivel de planificare. Procesarea continuă a fluxurilor de date, calculul sofisticat al scorurilor de risc și notificările instantanee, totul susținut de AWS. Nu este un experiment pilot, ci o soluție operațională activă care protejează în prezent clienții.”

Pe viitor, banca va continua rafinarea sistemului, explorând noi surse de semnale și funcționalități de securitate care să optimizeze detecția amenințărilor și să permită notificarea rapidă a clienților în caz de suspiciune. În paralel, se lucrează la integrarea capacității de a identifica utilizarea rețelelor private virtuale (VPN) și a serverelor proxy, pentru a valida mai precis coerența geografică a mișcărilor, menținând același nivel de grijă pentru viața privată.

Lecția principală pentru echipa tehnică este simplă: în era bancarului digital, securitatea nu își poate permite luxul așteptării unei procesări programate; ea trebuie să se miște la viteza cu care se mișcă clientul.