Anti-fraud AI: wykrywanie oszustw w bankowości

Nowa generacja ochrony anti-fraud

Wykorzystaj adaptacyjną sztuczną inteligencję, aby chronić swoją instytucję finansową przed zaawansowanymi oszustwami w czasie rzeczywistym. Nasze systemy uczą się i reagują na nowe zagrożenia, zanim spowodują one straty.

Eksperci AI w służbie bezpieczeństwa

Technologia to tylko narzędzie.
Prawdziwa ochrona anti-fraud wymaga partnera, który głęboko rozumie specyfikę sektora bankowego.
Foresight łączy ponad dekadę doświadczeń we wdrażaniu krytycznych systemów IT dla finansów z elitarną wiedzą z zakresu Data Science i sztucznej inteligencji.

Nie jesteśmy tylko dostawcą oprogramowania. Jesteśmy zespołem analityków i inżynierów, którzy rozumieją polskie regulacje (m.in. KNF, RODO) i potrafią precyzyjnie dostosować silnik AI do unikalnych wzorców ryzyka w Twojej instytucji.

Nasze zaufanie zbudowaliśmy, wspierając systemy przetwarzające miliony transakcji dziennie.

Kluczowe obszary ochrony

Oszuści nie atakują jednego miejsca. Nasze rozwiązania monitorują cały cykl życia klienta, aby zapewnić kompleksowe bezpieczeństwo

Korzyści naszego rozwiązania

Adaptacja do zagrożeń

Nasza AI uczy się i reaguje na nowe taktyki oszustów, zapewniając ochronę przed atakami "zero-day", których nie wyłapią statyczne reguły.

Mniej fałszywych pozytywów

Precyzyjna analiza behawioralna oznacza mniej fałszywych alarmów (false positives). Nie blokujemy dobrych klientów, zapewniając im płynne doświadczenie.

Redukcja strat finansowych

Wykrywamy fraud, zanim pieniądze opuszczą Twoją instytucję. Chronimy Twój bank i Twoich klientów przed realnymi stratami.

Ekspertyza Foresight

Nie dostarczamy tylko AI. Dostarczamy rozwiązanie wdrożone przez ekspertów, którzy rozumieją regulacje i specyfikę polskiego sektora bankowego.

Nie reaguj na fraud. Zacznij go wyprzedzać.

Każda minuta przestoju systemu lub udany atak to realna strata finansowa i wizerunkowa. Porozmawiajmy o tym, jak możemy zabezpieczyć Twoją instytucję.

Umów konsultację

Jak wdrażamy ochronę anti-fraud

Model, który od pierwszego dnia blokuje transakcje na produkcji, to proszenie się o kłopoty. Wdrożenie prowadzimy etapami, a każdy kolejny krok wymaga dowodu, że poprzedni działa.

1. Diagnoza ryzyka i dostępnych danych

Analizujemy historię incydentów, obecne reguły i to, jakie sygnały są w ogóle dostępne: dane z wniosku, informacje o urządzeniu, zachowanie użytkownika w kanale elektronicznym i historię transakcji. Wynikiem jest mapa luk, czyli miejsc, przez które oszustwa przechodzą dziś niezauważone.

2. Uruchomienie w trybie cienia

Model pracuje równolegle z obecnymi zabezpieczeniami, ale niczego nie blokuje. Na prawdziwym ruchu porównujemy, co wykrywa on, a co reguły, i ile generuje fałszywych alarmów. Dopiero te liczby są podstawą decyzji o włączeniu go do procesu.

3. Kalibracja progów i ścieżek decyzji

Razem z zespołem ryzyka ustalamy, które przypadki przechodzą automatycznie, które trafiają do weryfikacji analityka, a które są zatrzymywane. Progi odzwierciedlają apetyt na ryzyko instytucji, a nie ustawienia fabryczne.

4. Integracja z procesami i systemami

Podłączamy ocenę ryzyka do onboardingu, systemu transakcyjnego i narzędzia, w którym analitycy obsługują alerty. Zgodnie z zasadą Zero Core Touch nie ingerujemy w rdzeń systemów bankowych.

5. Produkcja i stały monitoring skuteczności

Po uruchomieniu śledzimy skuteczność wykrywania i odsetek fałszywych alarmów. Wzorce oszustw zmieniają się szybko, więc spadek jakości modelu wychwytujemy, zanim zamieni się w straty.

6. Uczenie na decyzjach analityków

Każda decyzja analityka, zarówno potwierdzony fraud, jak i fałszywy alarm, wraca do modelu jako materiał uczący. Regularne przeglądy z działem compliance pilnują, żeby każda zmiana w modelu była udokumentowana.

Wyjaśnialność, dane i zgodność z regulacjami

Blokadę transakcji albo odrzucenie wniosku trzeba umieć uzasadnić: klientowi, który składa reklamację, audytorowi wewnętrznemu i nadzorowi. Dlatego każda decyzja modelu zapisuje czynniki, które na nią wpłynęły, a nie tylko wynik punktowy.

Dane klientów nie opuszczają infrastruktury instytucji. Model działa w środowisku klienta, a integracja odbywa się przez istniejące interfejsy, bez modyfikacji systemów centralnych. Przetwarzanie projektujemy z uwzględnieniem wymogów RODO i rekomendacji KNF.

Otoczenie regulacyjne AML zmienia się właśnie teraz. Od 1 stycznia 2026 roku unijny urząd AMLA przejął od Europejskiego Urzędu Nadzoru Bankowego kompetencje w obszarze przeciwdziałania praniu pieniędzy, a od 10 lipca 2027 roku podmioty zobowiązane stosują rozporządzenie AMLR bezpośrednio, bez krajowej ustawy wdrażającej. Ciągły monitoring ryzyka klienta i udokumentowane decyzje warto mieć gotowe przed tym terminem.

Czego można się spodziewać

Skuteczność zależy od jakości danych i od tego, jak dobrze model zostanie skalibrowany do profilu instytucji. Dlatego wyniki porównujemy z trybem cienia, a nie z obietnicą z prezentacji.

Wykrywanie schematów, których nie da się zapisać regułą, w tym nowych kombinacji zachowań stosowanych przez zorganizowane grupy.
Mniej fałszywych alarmów, czyli mniej zablokowanych uczciwych klientów i mniej pracy dla analityków.
Ocena ryzyka transakcji w czasie, który nie spowalnia płatności ani logowania.
Krótszy czas obsługi alertu, bo analityk od razu widzi, dlaczego sprawa została oznaczona.
Udokumentowana ścieżka każdej decyzji, gotowa na potrzeby audytu i kontroli.

Dlaczego Foresight

Oszust rzadko ogranicza się do jednego etapu. Podrobiony dokument na wejściu, przejęte konto kilka miesięcy później, szybki przelew na koniec. Łączymy weryfikację dokumentów, analizę zachowania i monitoring transakcji, więc widzimy ciąg zdarzeń, a nie pojedyncze sygnały.

Od ponad dekady wdrażamy krytyczne systemy dla sektora finansowego. Znamy realia polskich banków: wymagania nadzoru, ograniczenia systemów centralnych i to, jak w praktyce pracują zespoły ryzyka i compliance.

Nie zostawiamy modelu samemu sobie po uruchomieniu. Kalibracja, monitoring skuteczności i przeglądy z zespołem klienta są częścią usługi, bo bez nich każdy system anti-fraud z czasem traci skuteczność.

Najczęstsze pytania o ochronę anti-fraud

Czym system oparty na AI różni się od reguł anti-fraud?

Reguły wychwytują znane schematy, które ktoś wcześniej opisał. Model uczy się wzorców z danych i zauważa kombinacje, których nikt nie przewidział. Najlepiej działa połączenie obu podejść: reguły dla twardych wymogów, model dla wszystkiego, czego nie da się zapisać w postaci warunku.

Czy system nie zacznie blokować uczciwych klientów?

Temu służą tryb cienia i kalibracja. Zanim model zacznie wpływać na decyzje, sprawdzamy na prawdziwym ruchu, ilu fałszywych alarmów by wygenerował. Przypadki graniczne kierujemy do weryfikacji analityka zamiast do automatycznej blokady.

Czy decyzję modelu da się wyjaśnić audytorowi?

Tak. Każda decyzja zawiera czynniki, które na nią wpłynęły, wraz z ich wagą. Bez tego nie dałoby się obronić blokady ani przed klientem, ani przed nadzorem, dlatego wyjaśnialność traktujemy jako warunek konieczny, a nie dodatek.

Jak wykrywacie sfałszowane dokumenty?

Sprawdzamy spójność danych w dokumencie, metadane pliku, ślady edycji oraz zgodność z wzorami i źródłami referencyjnymi. Coraz więcej fałszywek pochodzi z tak zwanych farm szablonów, o których piszemy w artykule o nowym zapleczu oszustw dokumentowych.

Czy rozwiązanie pomaga przygotować się na AMLR?

Rozporządzenie AMLR stosuje się od 10 lipca 2027 roku bezpośrednio we wszystkich państwach Unii. Nasze rozwiązanie nie zastępuje programu zgodności, ale dostarcza elementów, których ten program potrzebuje: ciągłej oceny ryzyka klienta, monitoringu transakcji i udokumentowanych decyzji.

Ile trwa uruchomienie?

Tryb cienia uruchamiamy zwykle w ciągu kilku tygodni od uzyskania dostępu do danych. Przejście do produkcji następuje po kalibracji, gdy wyniki z trybu cienia pokażą, że model poprawia skuteczność bez nadmiaru fałszywych alarmów. Największy wpływ na harmonogram ma dostępność danych historycznych.

Ochrona anti-fraud oparta na sztucznej inteligencji