ภูมิทัศน์การฉ้อโกงในฟินเทคได้เร่งตัวขึ้นอย่างมากในช่วงสองปีที่ผ่านมา การฉ้อโกงบัตร การยึดบัญชี การจัดการการชำระเงิน และแผนการใช้ตัวตนสังเคราะห์ได้ซับซ้อนและมีค่าใช้จ่ายมากขึ้น สถาบันการเงินและแพลตฟอร์มฟินเทคที่ป้องกันภัยคุกคามเหล่านี้ไม่สามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพหากปราศจากปัญญาประดิษฐ์ แต่วิธีการปรับใช้ AI ตรวจจับการฉ้อโกงในยุโรปแตกต่างจากสหรัฐอเมริกาอย่างชัดเจน และความแตกต่างนี้กำลังสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันที่ยั่งยืนให้กับบริษัทยุโรป
ผมได้ติดตามบริษัท AI ตรวจจับการฉ้อโกงอย่างใกล้ชิดผ่าน NexaTech Ventures และสิ่งที่ผมเห็นคือการแบ่งแยกตลาด แพลตฟอร์มฟินเทคอเมริกันส่วนใหญ่กำลังเอาท์ซอร์สความเสี่ยงด้านการฉ้อโกงให้กับบริการบุคคลที่สาม บริษัทยุโรปกำลังสร้างระบบตรวจจับการฉ้อโกงที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งบูรณาการโดยตรงเข้ากับโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลการชำระเงิน ผลกระทบนั้นมีนัยสำคัญ
ปัญหาการตรวจจับการฉ้อโกงที่ AI แก้ไขได้จริง
การฉ้อโกงไม่สมมาตร ธุรกรรมที่ถูกต้องตามกฎหมายจำเป็นต้องเกิดขึ้นแบบเรียลไทม์ แต่ธุรกรรมฉ้อโกงสามารถตรวจพบและกลับรายการได้ในภายหลัง ระบบตรวจจับการฉ้อโกงแบบดั้งเดิมได้พยายามป้องกันการฉ้อโกงที่จะเกิดขึ้นในอดีต โดยใช้ระบบตามกฎที่ทำเครื่องหมายธุรกรรมตามเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ระบบเหล่านี้จำเป็นแต่มีข้อจำกัดพื้นฐาน ระบบตามกฎที่บลอกธุรกรรมความเสี่ยงสูงจะบลอกธุรกรรมที่ถูกต้องตามกฎหมายบางส่วนอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ทำให้เกิดแรงเสียดทานกับลูกค้าที่แพลตฟอร์มฟินเทคไม่สามารถรับได้
AI เปลี่ยนการคำนวณนี้ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ฝึกอบรมด้วยธุรกรรมในอดีตหลายล้านรายการสามารถเรียนรู้ที่จะแยกแยะรูปแบบที่ถูกต้องและฉ้อโกงด้วยความแม่นยำที่ระบบตามกฎไม่สามารถเทียบได้ ที่สำคัญกว่านั้น พวกเขาสามารถเรียนรู้แบบเรียลไทม์ เมื่อเทคนิคการฉ้อโกงพัฒนาและผู้โจมตีปรับวิธีการของพวกเขา ระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะปรับตัวไปพร้อมกัน นี่คือข้อได้เปรียบพื้นฐานของระบบการเรียนรู้เหนือระบบตามกฎแบบคงที่
เทคนิคการฉ้อโกงที่พัฒนาในปี 2026 ต้องการความสามารถในการปรับตัวประเภทนี้ การโจมตีแบบยึดบัญชีได้กลายเป็นเชิงกล ใช้ข้อมูลรับรองที่ถูกบุกรุกในระดับกว้างทั่วหลายแพลตฟอร์ม การฉ้อโกงการชำระเงินถูกผสมผสานมากขึ้น — รวมวิศวกรรมสังคม การสร้างตัวตนสังเคราะห์ และการโอนมูลค่าเพื่อย้ายเงินผ่านห่วงโซ่ธุรกรรมที่ดูถูกต้องตามกฎหมาย การตรวจจับต้องการไม่เพียงแค่การรู้จำรูปแบบ แต่ต้องเข้าใจเจตนาและพฤติกรรมในบริบท
เหตุใดระเบียบข้อบังคับของยุโรปจึงสร้างคูป้องกัน
คำสั่ง PSD2 และตัวสืบทอด PSD3 (คาดว่าจะมีผลบังคับใช้ในปี 2025) ได้กำหนดให้มีการตรวจสอบสิทธิ์ลูกค้าที่แข็งแกร่งสำหรับการชำระเงินออนไลน์ทั้งหมดและสร้างกรอบสำหรับการธนาคารแบบเปิดที่กำหนดให้สถาบันการเงินแบ่งปันข้อมูลลูกค้าผ่าน API สภาพแวดล้อมกำกับดูแลนี้มักถูกพรรณนาว่าเป็นภาระโดยบริษัทฟินเทคที่หงุดหงิดกับค่าใช้จ่ายการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ในความเป็นจริง มันกำลังสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันที่ยั่งยืนสำหรับบริษัทที่สร้างระบบตรวจจับการฉ้อโกงภายใน
เหตุผลคือการเข้าถึงข้อมูลและการทำให้เป็นมาตรฐาน กรอบ PSD2 กำหนดให้บุคคลที่สามที่ได้รับอนุญาตเข้าถึงข้อมูลบัญชีลูกค้า ประวัติธุรกรรม และเหตุการณ์การตรวจสอบสิทธิ์ สำหรับแพลตฟอร์มฟินเทคที่ได้รับอนุญาตเป็นสถาบันการชำระเงินภายใต้ PSD2 นี่หมายความว่าพวกเขามีสินทรัพย์ข้อมูลที่คู่แข่งในสหรัฐฯ ขาดส่วนใหญ่: การเข้าถึงที่เป็นมาตรฐานและได้รับการอนุมัติจากหน่วยงานกำกับดูแลสู่ความกว้างของประวัติธุรกรรมและข้อมูลพฤติกรรมของลูกค้าทั่วสถาบันการเงินยุโรปหลายแห่ง
ที่สำคัญกว่านั้น ข้อกำหนดด้านกฎระเบียบเพื่อความโปร่งใสและการรายงานธุรกรรมสร้างข้อมูลที่มีโครงสร้าง การชำระเงินทุกรายการต้องถูกบันทึกในรูปแบบมาตรฐาน เหตุการณ์การตรวจสอบสิทธิ์ทุกรายการถูกบันทึก การเรียกร้องการฉ้อโกงทุกรายการถูกจัดทำเป็นเอกสาร นี่สร้างชุดข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่สะอาดและครอบคลุมมากกว่าชุดข้อมูลที่รวบรวมจากประวัติธุรกรรมของบริษัทเดียวอย่างมาก
ที่ NexaTech Ventures นี่เป็นหนึ่งในสัญญาณสำคัญที่เรามองหาในบริษัทตรวจจับการฉ้อโกงฟินเทคของยุโรป: พวกเขาได้สร้างระบบของตนเพื่อใช้ประโยชน์จากข้อกำหนดการเข้าถึงข้อมูลและความโปร่งใสของ PSD2 และเกินกว่านั้นหรือไม่? บริษัทที่มีกำลังสร้างโมเดลด้วยการเข้าถึงชุดคุณลักษณะที่มากขึ้นกว่าคู่แข่งในสหรัฐฯ ซึ่งแปลโดยตรงเป็นความแม่นยำในการตรวจจับการฉ้อโกงที่ดีกว่า
ข้อได้เปรียบด้านสถาปัตยกรรม
บริษัทฟินเทคยุโรปกำลังปรับใช้ AI ตรวจจับการฉ้อโกงในชั้นสถาปัตยกรรมที่แตกต่างจากแพลตฟอร์มฟินเทคของสหรัฐฯ ส่วนใหญ่ แทนที่จะใช้การตรวจจับการฉ้อโกงเป็นการตรวจสอบปลายทางของธุรกรรมที่เสร็จสมบูรณ์ พวกเขากำลังฝังมันเข้าสู่ไปป์ไลน์การประมวลผลการชำระเงินเอง นี่ต้องการแนวทางทางเทคนิคที่แตกต่างและสร้างพลวัตการแข่งขันที่แตกต่าง
การตัดสินใจการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์ในระดับใหญ่ — การทำการประเมินการฉ้อโกงภายในมิลลิวินาทีของการเริ่มต้นธุรกรรม — ต้องการการเคลื่อนย้ายการคำนวณให้ใกล้ชิดกับธุรกรรมเอง บริษัทยุโรปที่สร้างโครงสร้างพื้นฐานการชำระเงินของตนเองกำลังปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องโดยตรงเข้าสู่ชั้นการประมวลผลธุรกรรมของพวกเขา บรรลุความล่าช้าที่แนวทางตามแพลตฟอร์มไม่สามารถเทียบได้
นี่มีผลกระทบลำดับที่สอง ความล่าช้าที่ต่ำกว่าหมายถึงข้อมูลคุณลักษณะที่แม่นยำกว่าในขณะตัดสินใจ ข้อมูลคุณลักษณะที่แม่นยำกว่าหมายถึงประสิทธิภาพโมเดลที่ดีกว่า ประสิทธิภาพโมเดลที่ดีกว่าหมายถึงการบลอกธุรกรรมที่ถูกต้องตามกฎหมายน้อยลง ซึ่งแปลโดยตรงเป็นข้อได้เปรียบประสบการณ์ลูกค้าและต้นทุนการได้มาซึ่งลูกค้าที่ต่ำกว่า
บริษัทฟินเทคยุโรปหลายแห่งได้สร้างโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลธุรกรรมที่เป็นกรรมสิทธิ์โดยเฉพาะเพื่อเปิดใช้งานสิ่งนี้ พวกเขาไม่ได้เอาท์ซอร์สความเสี่ยงด้านการฉ้อโกงของตนให้กับบุคคลที่สาม พวกเขากำลังควบคุมความเสี่ยงด้านการฉ้อโกงของตนโดยการเป็นเจ้าของไปป์ไลน์ธุรกรรมที่สมบูรณ์ตั้งแต่การเริ่มต้นจนถึงการชำระ
โอกาสการลงทุน
ตลาด AI ตรวจจับการฉ้อโกงมีขนาดใหญ่และกำลังเติบโต ตามการวิจัยของนักวิเคราะห์ล่าสุด ความสูญเสียจากการฉ้อโกงฟินเทคทั่วโลกเกินหนึ่งแสนล้านปอนด์ต่อปีและกำลังเติบโตเร็วกว่าปริมาณธุรกรรม กรณีทางเศรษฐกิจสำหรับการลงทุนในการป้องกันการฉ้อโกงนั้นตรงไปตรงมา
แต่โอกาสสำหรับนักลงทุนยุโรปมีความเฉพาะเจาะจงมากขึ้น ธุรกิจตรวจจับการฉ้อโกงฟินเทคที่ป้องกันได้มากที่สุดคือธุรกิจที่รวมสามองค์ประกอบ: โมเดล AI ที่เป็นกรรมสิทธิ์ที่ฝึกอบรมบนชุดข้อมูลธุรกรรมขนาดใหญ่และหลากหลาย การบูรณาการสถาปัตยกรรมเข้าสู่โครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลการชำระเงินแทนการวางแบบต่อเติม และกรอบการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่สร้างข้อได้เปรียบข้อมูลที่ยั่งยืน
ที่ NexaTech Ventures เรากำลังสนับสนุนบริษัทยุโรปที่ตรงตามเกณฑ์เหล่านี้ เราสนใจน้อยลงในบริษัทที่กำลังสร้างแพลตฟอร์มตรวจจับการฉ้อโกงทั่วไปเพื่อขายให้กับธนาคารหรือบริษัทฟินเทค ธุรกิจเหล่านั้นเผชิญกับแรงกดดันด้านราคาอย่างรุนแรงและดิ้นรนเพื่อป้องกันตำแหน่งทางการตลาด เรากำลังสนับสนุนบริษัทที่กำลังสร้างการตรวจจับการฉ้อโกงเป็นแหล่งข้อได้เปรียบในการแข่งขันภายในแพลตฟอร์มฟินเทคของตนเอง
บริษัทฟินเทคยุโรปที่แก้ปัญหานี้ได้ — บรรลุความแม่นยำในการตรวจจับการฉ้อโกงที่เหนือกว่าในขณะที่รักษาอัตราการปฏิเสธธุรกรรมที่ถูกต้องตามกฎหมายให้ต่ำกว่า — จะบรรลุข้อได้เปรียบประสบการณ์ลูกค้าที่แปลเป็นการเติบโตที่ยั่งยืนและตำแหน่งทางการตลาดที่ป้องกันได้
สิ่งที่ต้องเกิดขึ้นต่อไป
สำหรับบริษัทฟินเทคยุโรปที่จะใช้ประโยชน์จากข้อได้เปรียบนี้อย่างเต็มที่ พวกเขาต้องทำสามสิ่ง ประการแรก ลงทุนอย่างมากในโครงสร้างพื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่องและความสามารถ การสร้างโมเดลตรวจจับการฉ้อโกงที่เป็นกรรมสิทธิ์ต้องการการลงทุนอย่างต่อเนื่องในความสามารถด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่บริษัทฟินเทคจำนวนมากได้เอาท์ซอร์สในอดีต นั่นจำเป็นต้องเปลี่ยนแปลง
ประการที่สอง แบ่งปันข้อมูลอย่างเปิดเผยภายในระบบนิเวศฟินเทคยุโรป ความสามารถในการตรวจจับการฉ้อโกงโดยรวมของฟินเทคยุโรปจะดีขึ้นอย่างมากหากอุตสาหกรรมแบ่งปันข้อมูลการฉ้อโกงที่ไม่ระบุตัวตนและทำงานร่วมกันในการพัฒนาโมเดล นี่จะต้องการการนำทาง GDPR อย่างระมัดระวัง แต่มันเป็นไปได้ทางเทคนิคและจะเป็นประโยชน์ต่อทุกคนในระบบนิเวศ
ประการที่สาม ลงทุนในความสัมพันธ์ด้านกฎระเบียบที่ควบคุมฟินเทคยุโรป บริษัทที่ช่วยกำหนดวิธีการนำกฎระเบียบเช่น PSD3 ไปใช้จะมีอิทธิพลที่ยั่งยืนต่อภูมิทัศน์การแข่งขัน
โอกาส AI ตรวจจับการฉ้อโกงในฟินเทคยุโรปไม่ใช่การโฆษณาเกินจริง มันเป็นจริง มีนัยสำคัญ และมีให้สำหรับบริษัทที่เข้าถึงมันอย่างมีกลยุทธ์
Scott Dylan เป็นผู้ก่อตั้ง NexaTech Ventures เขาเขียนเกี่ยวกับ AI ฟินเทค และการลงทุนเทคโนโลยี อ่านเพิ่มเติมที่ scottdylan.com
