Sztuczna inteligencja „czyta” scenariusz i ostrzega użytkowników przed oszustwami.

W mgnieniu oka system sztucznej inteligencji MoMo analizuje jednocześnie ponad 1000 sygnałów ryzyka. Jeśli pojawią się cechy podobne do wcześniej zidentyfikowanych wzorców oszustw, system ocenia poziom ryzyka i generuje ostrzeżenie.

Ponieważ oszustwa stają się coraz szybsze i bardziej wyrafinowane.

Według statystyk udostępnionych na forum Digital Trust in Finance 2026 (DTF 2026), w 2025 roku Wietnamczycy stracili ponad 8 bilionów VND z powodu oszustw internetowych. Niepokojąca jest jednak nie tylko skala strat; eksperci uważają, że głównym wyzwaniem jest to, że sztuczna inteligencja powoduje bezprecedensowy wzrost szybkości tworzenia scenariuszy oszustw, jednocześnie znacznie zmniejszając „barierę wejścia” dla cyberprzestępców.

Wcześniej, przeprowadzenie oszustwa na dużą skalę wymagało od sprawców poświęcenia dużej ilości czasu na opracowanie scenariuszy, gromadzenie danych, pisanie treści i kontaktowanie się z ofiarami. Teraz wiele z tych kroków można zautomatyzować przy bardzo niskich kosztach.

Pan Nguyen Manh Tuong, współzałożyciel, współprzewodniczący zarządu i dyrektor generalny MoMo, stwierdził: „Sztuczna inteligencja sprawia, że ​​oszustwa stają się «szybsze, tańsze i bardziej wyrafinowane», a także całkowicie zmienia sposób, w jaki przestępcy prowadzą internetowe kampanie oszustw”.

Pan Nguyen Manh Tuong podzielił się tą wiedzą na forum Digital Trust in Finance 2026.

Zamiast masowych metod rozpowszechniania z przeszłości, scenariusze oszustw można teraz tworzyć znacznie szybciej i z większym stopniem personalizacji. Od zachowań online i nawyków konsumenckich po relacje w mediach społecznościowych, bogactwo publicznie dostępnych danych można wykorzystać do konstruowania ukierunkowanych strategii, ściśle dostosowanych do potrzeb każdego użytkownika.

Na forach internetowych coraz częściej można spotkać modele „phishingu jako usługi” – zestawy narzędzi phishingowych oferowane są w formie subskrypcji, podobnie jak oprogramowanie SaaS. Użytkownicy mogą wynająć gotowe fałszywe strony internetowe, systemy masowej wysyłki wiadomości e-mail, panele do monitorowania skradzionych danych, a nawet skorzystać z towarzyszących im usług wsparcia technicznego.

„Wall Street Journal”, powołując się na dane Microsoftu, Barracuda Networks, Netcraft i FBI, pokazuje, że wiele platform phishingowych jest obecnie „wyposażonych” w przyjazne dla użytkownika interfejsy, gotowe szablony i możliwość wdrożenia w ciągu kilku minut. Pozwala to nawet zespołom o mniejszych umiejętnościach technicznych na szybkie uczestnictwo w kampaniach phishingowych na dużą skalę.

Model przeciwdziałania oszustwom również musi zostać „przyspieszony”.

W oparciu o powyższe doświadczenia, pan Nguyen Manh Tuong uważa, że ​​branża finansów cyfrowych nie może nadal polegać wyłącznie na tradycyjnym podejściu polegającym na „wykrywaniu transakcji i ich blokowaniu”. Zamiast tego MoMo musi zmienić swoje podejście z „blokowania złych podmiotów” na „współpracę z dobrymi podmiotami”.

Każda transakcja na platformie MoMo jest przetwarzana w ciągu 100–300 milisekund. W czasie krótszym niż mrugnięcie okiem, system sztucznej inteligencji analizuje jednocześnie ponad 1000 różnych sygnałów ryzyka. Sygnały te obejmują urządzenia logowania, lokalizację geograficzną, historię transakcji, częstotliwość korzystania z konta, charakterystykę odbiorcy i wiele innych nietypowych oznak zachowań transakcyjnych.

Jeśli konto nagle wygeneruje dużą transakcję na grupie kont wcześniej powiązanych z podejrzaną aktywnością lub będzie wykazywać cechy podobne do wcześniej udokumentowanych wzorców oszustw, system może natychmiast ocenić poziom ryzyka i wysłać ostrzeżenie.

Wstępne wyniki pokazują, że to podejście przynosi pozytywne rezultaty. Na platformie MoMo, na każde 1000 użytkowników, którzy otrzymają ostrzeżenie od systemu, 995 przerywa transakcję. W rezultacie każdego dnia oszczędza się około 44 miliardów VND przed potencjalnym ryzykiem oszustwa.

Te odkrycia dowodzą, że współczesne bezpieczeństwo nie polega jedynie na zapobieganiu atakom zewnętrznym. Co ważniejsze, chodzi o wspieranie użytkowników w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji w okresach największej podatności na manipulację.

Z drugiej strony, każde nowo odkryte fałszywe konto, każdy nowy przypadek phishingu zgłoszony przez użytkownika lub każda nowo zweryfikowana nietypowa transakcja może natychmiast stać się danymi dla systemu, służącymi do aktualizacji modeli identyfikacji ryzyka.

Dzięki temu cenne wnioski wyciągnięte przez poszczególnych użytkowników zostały przekształcone przez MoMo w wiedzę wspólną dla całego systemu. To podejście kształtuje strategię budowania „wspólnej tarczy”: nie pozostawiania użytkowników samym sobie w obliczu ryzyka, lecz przekształcania mocy danych społecznościowych w cyfrowy system odpornościowy, zdolny do samouczenia się i ciągłego doskonalenia w miarę upływu czasu.

(Źródło: MoMo)

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