Zamiast polegać na manualnych i czasochłonnych procesach stosowanych w wielu tradycyjnych instytucjach finansowych, Revolut udaremnia próby fraudów kartowych i prania pieniędzy za pomocą algorytmów, metod ilościowych i sztucznej inteligencji. Przez ostatnie 12 miesięcy firma zainwestowała znaczne środki w rozwój inżynierii danych, aby jeszcze skuteczniej chronić klientów przed oszustami, także w Internecie.
Sztuczna inteligencja kontra fraudy
Technologia rozwijana w Revolut analizuje i interpretuje finansowe zachowania klientów w czasie rzeczywistym oraz uczy się odróżniać aktywność prawowitego właściciela karty od działań osób, które chcą posłużyć się nią w następstwie kradzieży. System wykorzystuje zaawansowane modele matematyczne do analizy dużych zbiorów danych, sygnalizuje istotne odchylenia od normy i ułatwia szybką reakcję ekspertów ds. compliance.
Jak to wygląda w praktyce? Gdy zlecenie transakcji jest drastycznie różne od typowych zwyczajów zakupowych klienta, system powiadamia compliance lub blokuje wydatki kartą do momentu, gdy jej właściciel nie potwierdzi w aplikacji, że faktycznie jest ich autorem. Takie mobilne podejście przyspiesza proces i uwalnia użytkownika od tradycyjnej procedury bezpieczeństwa wymagającej składania wyjaśnień w celu odblokowania karty.
Od początku sierpnia 2018 r, gdy Revolut uruchomił nowy system antyfraudowy, firma zanotowała czterokrotny spadek liczby oszustw kartowych, związanych z płatnościami w branży e-commerce (przechwytywanie danych kart przy zakupach online), klonowaniem (skimming) i zwykłymi kradzieżami kart (utrata portfela). Klienci coraz chętniej też chronią się sami i korzystają z wirtualnych kart ze zmiennym numerem.
AIgorytmy kontra pranie pieniędzy
Równolegle, Revolut udoskonalił swoją technologię zapobiegającą próbom prania brudnych pieniędzy. To model matematyczny, który dynamicznie oblicza indywidualny wskaźnik ryzyka dla danego konta, karty lub użytkownika m.in. w oparciu o historię zrealizowanych transakcji oraz powiązania z innymi ich uczestnikami. System oblicza prawdopodobieństwo wystąpienia prania pieniędzy i zawiadamia o ryzyku zespół ds. compliance.
Jak to wygląda w praktyce? Algorytm w czasie rzeczywistym analizuje dane o wszystkich realizowanych z pomocą Revolut transakcjach i dostarcza aktualny wskaźnik ryzyka (scoring) każdego z użytkowników. Kiedy jego wartość przekroczy określony poziom, klient proszony jest o dostarczenie dowodu potwierdzającego, że przelewane środki pochodzą z legalnych źródeł (na przykład pensji lub sprzedaży jakiegoś majątku).
Scoring klienta, który na prośbę ekspertów ds. compliance przedstawił dowód, że transakcja i źródło funduszy są w pełni transparentne, jest przeliczany od nowa i dalej aktualizowany. Może się zdarzyć, że użytkownik nigdy nie będzie miał kontaktu z działem compliance. Jeżeli się tak jednak stanie, też nie jest to powód do niepokoju. To standardowa procedura, która wynika z wymogów regulacyjnych (AML).
– Często rozmawiam z europejskimi bankami. Część z nich złożyła nam oferty zakupu naszej technologii compliance tech. To, co jesteśmy w stanie precyzyjnie przeanalizować i przedstawić w mniej niż 10 minut, niektórym bankom, przy użyciu manualnych procesów i excela zajmuje ponad godzinę – powiedział Nik Storoński, założyciel i CEO Revolut.
– By realizować i zabezpieczać transakcje milionów klientów i zwiększyć skalę działalności poza kontynent europejski, nie możemy polegać wyłącznie na manualnych procesach. Wykorzystanie zaawansowanych technologii do ochrony klientów i w compliance jest niezbędne, zwłaszcza w obliczu automatyzacji ataków współczesnych oszustów – dodał Storoński.
Inwestycje Revolut w obszarze machine learning („uczących się systemów”) nieprzypadkowo zbiegają się w czasie z przygotowaniami do ekspansji na pozaeuropejskie rynki. Fintech obsługuje już ponad 3 miliony klientów i otwiera 250 000 nowych rachunków miesięcznie. Dane te dotyczą wyłącznie Europy. Wraz z wejściem do USA, Kanady, Australii, Singapuru i Hongkongu firma spodziewa się szybkiego wzrostu i już dziś dostosowuje do tego swoje procesy (w tym obsługę klienta i compliance).
