Krajobraz oszustw w fintech przyspieszył dramatycznie w ciągu ostatnich dwóch lat. Oszustwa kartowe, przejęcia kont, manipulacje płatnicze i schematy syntetycznej tożsamości stały się bardziej wyrafinowane i kosztowne. Instytucje finansowe i platformy fintech broniące się przed tymi zagrożeniami nie mogą robić tego skutecznie bez sztucznej inteligencji. Jednak sposób wdrażania AI do wykrywania oszustw w Europie znacznie różni się od USA, a ta różnica tworzy trwałą przewagę konkurencyjną dla europejskich firm.
Ściśle śledzę firmy zajmujące się AI w wykrywaniu oszustw poprzez NexaTech Ventures i widzę bifurkację rynku. Amerykańskie platformy fintech w dużej mierze outsourcują ryzyko oszustw do usług zewnętrznych. Europejskie firmy budują własne systemy wykrywania oszustw, które integrują się bezpośrednio z ich infrastrukturą przetwarzania płatności. Implikacje są znaczące.
Problem wykrywania oszustw, który AI faktycznie rozwiązuje
Oszustwo jest asymetryczne. Legalna transakcja musi nastąpić w czasie rzeczywistym, ale oszukańcza transakcja może zostać wykryta i cofnięta później. Tradycyjne systemy wykrywania oszustw historycznie próbowały zapobiegać oszustwom, używając systemów opartych na regułach, które oznaczają transakcje zgodnie z wcześniej określonymi kryteriami. Systemy te są niezbędne, ale fundamentalnie ograniczone. System oparty na regułach, który blokuje transakcje wysokiego ryzyka, nieuchronnie zablokuje również niektóre legalne transakcje, tworząc tarcia z klientem, na które platformy fintech nie mogą sobie pozwolić.
AI zmienia to równanie. Modele uczenia maszynowego wytrenowane na milionach historycznych transakcji mogą nauczyć się rozróżniać legalne i oszukańcze wzorce z precyzją, której systemy oparte na regułach nie mogą dorównać. Co bardziej krytyczne, mogą uczyć się w czasie rzeczywistym. W miarę jak techniki oszustw ewoluują, a atakujący dostosowują swoje podejścia, systemy napędzane AI dostosowują się jednocześnie. To jest fundamentalna przewaga systemów opartych na uczeniu się nad statycznymi systemami opartymi na regułach.
Techniki oszustw ewoluujące w 2026 roku wymagają tego rodzaju zdolności adaptacyjnej. Ataki przejęcia kont zostały zmechanizowane, wykorzystując skompromitowane dane uwierzytelniające na dużą skalę na wielu platformach. Oszustwa płatnicze są coraz bardziej mieszane — łączące inżynierię społeczną, tworzenie syntetycznej tożsamości i transfer wartości w celu przenoszenia pieniędzy przez łańcuchy transakcji wyglądające legalnie. Wykrywanie wymaga nie tylko rozpoznawania wzorców, ale rozumienia intencji i zachowania w kontekście.
Dlaczego europejskie regulacje tworzą fosy obronne
Dyrektywa PSD2 i jej następca, PSD3 (oczekiwana do wejścia w życie w 2025 roku), nakazały silne uwierzytelnianie klientów dla wszystkich płatności online i stworzyły ramy dla bankowości otwartej, która wymaga od instytucji finansowych udostępniania danych klientów poprzez API. To środowisko regulacyjne jest często przedstawiane jako obciążenie przez firmy fintech sfrustrowane kosztami zgodności. W rzeczywistości tworzy ono trwałą przewagę konkurencyjną dla firm, które budują w nim systemy wykrywania oszustw.
Powodem jest dostęp do danych i standaryzacja. Ramy PSD2 wymagają, aby upoważnione strony trzecie miały dostęp do informacji o kontach klientów, historii transakcji i zdarzeń uwierzytelniania. Dla platformy fintech, która jest upoważniona jako instytucja płatnicza w ramach PSD2, oznacza to, że posiadają zasób danych, którego w dużej mierze brakuje ich amerykańskim konkurentom: standaryzowany, zatwierdzony regulacyjnie dostęp do szerokiej historii transakcji klientów i danych behawioralnych w wielu europejskich instytucjach finansowych.
Co ważniejsze, regulacyjny wymóg przejrzystości transakcji i raportowania tworzy ustrukturyzowane dane. Każda płatność musi być rejestrowana w standardowych formatach, każde zdarzenie uwierzytelniania logowane, każde roszczenie dotyczące oszustwa udokumentowane. To tworzy zbiory danych treningowych dla modeli uczenia maszynowego, które są znacznie czystsze i bardziej kompleksowe niż zbiory danych zebrane z historii transakcji pojedynczej firmy.
W NexaTech Ventures jest to jeden z kluczowych sygnałów, których szukamy w europejskich firmach fintech zajmujących się wykrywaniem oszustw: czy zbudowały swój system, aby wykorzystać dostęp do danych i wymagania przejrzystości PSD2 i dalej? Firmy, które to zrobiły, budują modele z dostępem do bogatszego zestawu funkcji niż ich amerykańscy konkurenci, co przekłada się bezpośrednio na lepszą dokładność wykrywania oszustw.
Przewaga architektoniczna
Europejskie firmy fintech wdrażają AI do wykrywania oszustw na innej warstwie architektonicznej niż większość amerykańskich platform fintech. Zamiast używać wykrywania oszustw jako kontroli końcowej zakończonych transakcji, osadzają je w samym potoku przetwarzania płatności. To wymaga różnych podejść technicznych i tworzy różną dynamikę konkurencyjną.
Podejmowanie decyzji o oszustwach w czasie rzeczywistym na dużą skalę — dokonywanie oceny oszustwa w ciągu milisekund od zainicjowania transakcji — wymaga przeniesienia obliczeń bliżej samej transakcji. Europejskie firmy budujące własną infrastrukturę płatniczą wdrażają modele uczenia maszynowego bezpośrednio w swojej warstwie przetwarzania transakcji, osiągając opóźnienia, których podejścia oparte na platformach nie mogą dorównać.
Ma to efekty drugiego rzędu. Mniejsze opóźnienie oznacza dokładniejsze dane funkcji w momencie decyzji. Dokładniejsze dane funkcji oznaczają lepszą wydajność modelu. Lepsza wydajność modelu oznacza mniejsze blokowanie legalnych transakcji, co przekłada się bezpośrednio na przewagę doświadczenia klienta i niższe koszty pozyskania klientów.
Kilka europejskich firm fintech zbudowało własną infrastrukturę przetwarzania transakcji specjalnie po to, aby to umożliwić. Nie outsourcują swojego ryzyka oszustw do stron trzecich; kontrolują swoje ryzyko oszustw, posiadając kompletny potok transakcji od inicjacji do rozliczenia.
Możliwość inwestycyjna
Rynek AI do wykrywania oszustw jest znaczący i rośnie. Według najnowszych badań analitycznych, globalne straty z oszustw fintech przekraczają sto miliardów funtów rocznie i rosną szybciej niż wolumeny transakcji. Ekonomiczne uzasadnienie dla inwestycji w zapobieganie oszustwom jest proste.
Ale możliwość dla europejskich inwestorów jest bardziej szczegółowa. Najbardziej obronne przedsiębiorstwa fintech zajmujące się wykrywaniem oszustw to te, które łączą trzy elementy: własne modele AI wytrenowane na dużych, zróżnicowanych zbiorach danych transakcyjnych; integrację architektoniczną z infrastrukturą przetwarzania płatności, a nie dokładanie; oraz ramy zgodności regulacyjnej, które tworzą trwałe przewagi danych.
W NexaTech Ventures wspieramy europejskie firmy, które spełniają te kryteria. Jesteśmy mniej zainteresowani firmami budującymi ogólne platformy wykrywania oszustw do sprzedaży bankom lub firmom fintech. Te przedsiębiorstwa stoją w obliczu intensywnej presji cenowej i mają trudności z obroną pozycji rynkowej. Wspieramy firmy, które budują wykrywanie oszustw jako źródło przewagi konkurencyjnej w ramach własnych platform fintech.
Europejskie firmy fintech, które rozwiążą ten problem — osiągając lepszą dokładność wykrywania oszustw przy jednoczesnym utrzymaniu niższych wskaźników odrzucenia legalnych transakcji — osiągną przewagę doświadczenia klienta, która przekłada się na zrównoważony wzrost i obronną pozycję rynkową.
Co musi się stać dalej
Aby europejskie firmy fintech w pełni wykorzystały tę przewagę, muszą zrobić trzy rzeczy. Po pierwsze, zainwestować znacznie w infrastrukturę uczenia maszynowego i talenty. Budowanie własnych modeli wykrywania oszustw wymaga bieżących inwestycji w zdolności data science, które wiele firm fintech historycznie outsourcowało. To musi się zmienić.
Po drugie, otwarcie dzielić się danymi w ramach europejskiego ekosystemu fintech. Zbiorowa zdolność wykrywania oszustw europejskiego fintech poprawiłaby się dramatycznie, gdyby branża dzieliła się zanonimizowanymi danymi o oszustwach i współpracowała nad rozwojem modeli. Wymagałoby to ostrożnego poruszania się po RODO, ale jest to technicznie możliwe i przyniosłoby korzyści wszystkim w ekosystemie.
Po trzecie, inwestować w relacje regulacyjne, które rządzą europejskim fintech. Firmy, które pomagają kształtować sposób wdrażania regulacji takich jak PSD3, będą miały trwały wpływ na krajobraz konkurencyjny.
Możliwość AI w wykrywaniu oszustw w europejskim fintech nie jest hype'em. Jest rzeczywista, jest znacząca i jest dostępna dla firm, które podchodzą do niej strategicznie.
Scott Dylan jest założycielem NexaTech Ventures. Pisze o AI, fintech i inwestycjach w technologie. Więcej na scottdylan.com.
