Umělá inteligence „čte“ skript a varuje uživatele před podvody.

Systém umělé inteligence MoMo analyzuje během mrknutí oka současně více než 1 000 rizikových signálů. Pokud se objeví charakteristiky podobné dříve identifikovaným podvodným vzorcům, systém vyhodnotí úroveň rizika a vydá varování.

Protože podvody se stávají rychlejšími a sofistikovanějšími.

Podle statistik zveřejněných na fóru Digital Trust in Finance 2026 (DTF 2026) přišli Vietnamci v roce 2025 kvůli online podvodům o více než 8 bilionů VND. Znepokojivým aspektem však není jen výše ztrát; odborníci se domnívají, že hlavní výzvou je, že umělá inteligence způsobuje bezprecedentní nárůst rychlosti vytváření podvodných scénářů a zároveň výrazně snižuje „bariéru vstupu“ pro kyberzločince.

Dříve vyžadovalo provedení rozsáhlého podvodu, aby pachatelé strávili spoustu času vývojem scénářů, shromažďováním dat, psaním obsahu a kontaktováním obětí. Nyní lze mnoho z těchto kroků automatizovat s velmi nízkými náklady.

Pan Nguyen Manh Tuong, spoluzakladatel, spolupředseda představenstva a generální ředitel společnosti MoMo, uvedl: „Umělá inteligence umožňuje podvodům ‚zrychlit, zlevnit a sofistikovanější‘ a zcela mění způsob, jakým pachatelé provádějí online podvodné kampaně.“

Pan Nguyen Manh Tuong se o to podělil na fóru Digital Trust in Finance 2026.

Namísto metod masového šíření z minulosti lze nyní podvodné scénáře vytvářet mnohem rychleji a s vyšší mírou personalizace. Od online chování a spotřebitelských zvyklostí až po vztahy na sociálních sítích lze k vytvoření cílených přístupů, které jsou vysoce specifické pro každého uživatele, využít množství veřejně dostupných dat.

Na dnešních undergroundových fórech se stále častěji objevuje model „phishing jako služba“ – kdy jsou phishingové nástroje nabízeny jako předplatné podobně jako SaaS software. Uživatelé si mohou pronajmout hotové falešné webové stránky, systémy hromadné rozesílání e-mailů, dashboardy pro sledování odcizených dat a dokonce i doprovodné služby technické podpory.

Wall Street Journal s odvoláním na data od společností Microsoft, Barracuda Networks, Netcraft a FBI ukazuje, že mnoho phishingových platforem je nyní „zabaleno“ s uživatelsky přívětivými rozhraními, předpřipravenými šablonami a možností nasazení během několika minut. To umožňuje i týmům s menšími technickými dovednostmi rychle se zapojit do rozsáhlých phishingových kampaní.

Model boje proti podvodům se také musí „zrychlit“.

Na základě výše uvedených zkušeností se pan Nguyen Manh Tuong domnívá, že odvětví digitálních financí se nemůže nadále spoléhat výhradně na tradiční přístup „detekce transakcí a jejich následné blokování“. MoMo musí místo toho změnit své myšlení od „blokování špatných aktérů“ k „partnerství s dobrými aktéry“.

Každá transakce na platformě MoMo je zpracována za 100–300 milisekund. V době kratší než mrknutí oka systém umělé inteligence současně analyzuje více než 1 000 různých rizikových signálů. Mezi tyto signály patří přihlašovací zařízení, geografická poloha, historie transakcí, frekvence používání účtu, charakteristiky příjemce a mnoho dalších neobvyklých znaků v chování transakcí.

Pokud účet náhle vygeneruje velkou transakci do skupiny účtů dříve spojených s podezřelou aktivitou nebo vykazuje charakteristiky podobné dříve zdokumentovaným podvodným vzorcům, systém může okamžitě vyhodnotit úroveň rizika a vydat varování.

První výsledky ukazují, že tento přístup přináší pozitivní výsledky. Na platformě MoMo z každých 1 000 uživatelů, kteří od systému obdrží varování, jich 995 zastaví transakci. V důsledku toho se každý den ušetří přibližně 44 miliard VND před potenciálními riziky podvodů.

Tato zjištění ukazují, že moderní bezpečnost není jen o prevenci vnějších útoků. Důležitější je, že jde o podporu uživatelů v přijímání informovanějších rozhodnutí v dobách největší zranitelnosti vůči manipulaci.

Na druhou stranu, každý nově objevený podvodný účet, každý nový phishingový scénář nahlášený uživatelem nebo každá nově ověřená neobvyklá transakce se může okamžitě stát daty, na kterých systém aktualizuje své modely identifikace rizik.

Díky tomu MoMo transformoval cenné poznatky získané jednotlivými uživateli do sdílených znalostí pro celý systém. Toto myšlení utváří strategii budování „společného štítu“: nenechat uživatele čelit rizikům sami, ale transformovat sílu komunitních dat do digitálního imunitního systému schopného samoučení a neustálého zlepšování v průběhu času.

(Zdroj: MoMo)

Zdroj: https://vietnamnet.vn/ai-doc-vi-kich-ban-canh-bao-nguoi-dung-truoc-bay-lua-dao-2520887.html