W dzisiejszym cyfrowym świecie, gdzie transakcje finansowe odbywają się z niespotykaną dotąd prędkością i w ogromnych ilościach, oszustwa finansowe stanowią poważne zagrożenie zarówno dla przedsiębiorstw, jak i indywidualnych konsumentów. Wraz z dynamicznym rozwojem technologii cyberprzestępcy nieustannie udoskonalają swoje techniki, przez co tradycyjne metody zabezpieczeń stają się niewystarczające. W odpowiedzi na to wyzwanie coraz większą rolę odgrywają automatyczne systemy wykrywania oszustw finansowych, wykorzystujące sztuczną inteligencję (AI) i inne zaawansowane technologie. Niniejszy artykuł ma na celu przedstawienie możliwości tych systemów oraz analizę cienkiej granicy między skuteczną prewencją oszustw a nadużyciem prywatności, a także omówienie społecznych konsekwencji ich wdrożenia.

Możliwości Automatycznych Systemów Wykrywania Oszustw

Przez długi czas wykrywanie oszustw finansowych opierało się na tradycyjnych metodach, takich jak:

• systemy regułowe,
• modele statystyczne,
• ręczne przeglądy

Choć tradycyjne metody cechuje wysoka interpretowalność, ich skuteczność spada wraz z rozwojem technik oszustów, co prowadzi do licznych fałszywych alarmów i ograniczonej elastyczności. Modele statystyczne okazują się niewystarczające w wykrywaniu złożonych schematów oszustw, natomiast ręczna analiza, mimo swojej precyzji, jest czasochłonna, podatna na ludzkie uprzedzenia i nieefektywna przy dużych wolumenach transakcji finansowych.

Nowoczesne systemy automatycznego wykrywania oszustw finansowych wykorzystują zaawansowane algorytmy oparte na AI do analizy ogromnych zbiorów danych w czasie rzeczywistym, co pozwala identyfikować wzorce i anomalie wskazujące na potencjalne zagrożenia. Dzięki dynamicznej ocenie transakcji w ułamku sekundy możliwe jest natychmiastowe blokowanie podejrzanych operacji oraz zamrażanie kont, gdy zajdzie taka potrzeba. AI nie tylko skutecznie zapobiega oszustwom, ale także znacząco podnosi poziom bezpieczeństwa klientów. Systemy te oferują precyzję i szybkość, które jeszcze kilka lat temu były nieosiągalne, a ich skalowalność sprawia, że mogą działać skutecznie nawet przy ogromnej liczbie transakcji. Choć wdrożenie tych technologii wiąże się z wysokimi kosztami , umożliwiają one znaczące oszczędności dzięki ograniczeniu strat spowodowanych oszustwami finansowymi oraz zmniejszeniu obciążeń finansowych ponoszonych przez firmy.

Dzięki temu organizacje nie muszą polegać na licznych zespołach zajmujących się ręczną weryfikacją transakcji. Przekłada się to na bardziej efektywne wykorzystanie zasobów oraz umożliwia pracownikom skupienie się na strategicznych zadaniach wymagających ludzkiej wiedzy i doświadczenia.

Najczęściej wykrywane formy oszustw:

• Tworzenie fałszywych tożsamości – z wykorzystaniem zarówno rzeczywistych, jak i sfabrykowanych danych osobowych.
• Phishing i inżynieria społeczna – techniki manipulacji mające na celu wyłudzenie poufnych informacji; sztuczna inteligencja może analizować treść wiadomości e-mail i identyfikować podejrzane komunikaty jeszcze przed ich otwarciem.
• Przejęcie konta – nieautoryzowany dostęp do kont użytkowników, często wykrywany na podstawie analizy nietypowych wzorców logowania i zachowań.
• Oszustwa związane z kartami płatniczymi – wykrywanie podejrzanych transakcji dzięki analizie danych płatniczych, m.in. nietypowej lokalizacji czy częstotliwości zakupów.
• Pranie pieniędzy – identyfikowanie złożonych schematów przepływów finansowych poprzez analizę powiązań między kontami, transakcjami i instytucjami finansowymi.

Technologie wykorzystywane do wykrywania oszustw obejmują m.in. uczenie maszynowe (ML), które polega na analizie ogromnych zbiorów danych transakcyjnych w czasie rzeczywistym, identyfikacji anomalii oraz klasyfikacji podejrzanych działań przy użyciu metod nadzorowanego i nienadzorowanego uczenia. W ramach ML wykorzystywane są również Graph Neural Networks (GNNs), które umożliwiają wykrywanie powiązań między kontami finansowymi oraz identyfikację skomplikowanych schematów oszustw, w tym analizę sieci powiązań w celu wykrycia potencjalnych przestępczych grup. Kolejną istotną technologią są metody KYC (Know Your Customer), które obejmują zaawansowane systemy weryfikacji tożsamości użytkowników, takie jak analiza dokumentów tożsamości, biometrię twarzy oraz monitorowanie aktywności użytkownika w czasie rzeczywistym, aby wykrywać nietypowe zachowania.

 

Granica między Prewencją a Nadużyciem Prywatności

Skuteczne wykrywanie oszustw opiera się na dostępie do ogromnych ilości danych – zarówno osobowych, jak i finansowych – oraz na ich bieżącej, często zautomatyzowanej analizie. Takie podejście, choć niezwykle skuteczne w zapobieganiu nadużyciom, rodzi uzasadnione obawy dotyczące prywatności użytkowników. Istnieje realne ryzyko, że dane te mogą być wykorzystywane w sposób wykraczający poza cele bezpieczeństwa, prowadząc do ich komercjalizacji, profilowania lub nieuprawnionego nadzoru.

Wyzwania, które stawiają nowoczesne metody wykrywania oszustw:

• Bezpieczeństwo danych: Ogromne zbiory danych finansowych stanowią atrakcyjny cel dla cyberprzestępców. Naruszenia bezpieczeństwa danych mogą prowadzić do poważnych konsekwencji dla użytkowników, w tym do kradzieży tożsamości i strat finansowych.
• Zakres gromadzonych danych: Systemy wykrywania oszustw mogą zbierać szeroki zakres informacji o użytkownikach, ich zachowaniach, lokalizacji, historii transakcji, a nawet danych z mediów społecznościowych. Należy zadać pytanie, czy cały ten zakres danych jest rzeczywiście niezbędny do skutecznej prewencji oszustw.
• Sposób wykorzystania danych: Istnieje ryzyko, że zgromadzone dane mogą być wykorzystywane do celów innych niż wykrywanie oszustw, takich jak profilowanie klientów w celach marketingowych lub dyskryminacja cenowa.
• Przejrzystość i odpowiedzialność: Algorytmy AI, szczególnie złożone modele głębokiego uczenia, często działają jak „czarne skrzynki”, co utrudnia zrozumienie, dlaczego podjęto daną decyzję o oznaczeniu transakcji jako podejrzanej. Brak przejrzystości utrudnia pociągnięcie do odpowiedzialności w przypadku błędnych decyzji lub nadużyć.
• Fałszywe alarmy: Systemy automatycznego wykrywania oszustw mogą generować fałszywe alarmy, oznaczając legalne transakcje jako podejrzane. Może to prowadzić do frustracji klientów, opóźnień w transakcjach i konieczności dodatkowej weryfikacji

 

Społeczne Konsekwencje

Wdrożenie automatycznych systemów wykrywania oszustw niesie ze sobą liczne konsekwencje, zarówno pozytywne, jak i negatywne, które wpływają na funkcjonowanie społeczeństwa, instytucji finansowych oraz indywidualnych użytkowników.

Korzyści:

• Ochrona użytkowników przed oszustwami – nowoczesne technologie umożliwiają szybsze wykrywanie i zapobieganie przestępstwom finansowym, co prowadzi do zmniejszenia strat i zwiększenia poczucia bezpieczeństwa.
• Wzrost zaufania do instytucji finansowych – skuteczna prewencja oszustw i podejmowanie natychmiastowych działań w przypadku wykrycia podejrzanych transakcji buduje pozytywny wizerunek firm i banków.
• Zwiększona efektywność operacyjna – automatyzacja procesów pozwala instytucjom finansowym na szybsze reagowanie na potencjalne zagrożenia oraz redukcję kosztów związanych z manualnym monitorowaniem transakcji.
• Redukcja liczby błędów ludzkich – AI analizuje ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym, co pozwala unikać subiektywnych ocen i pomyłek w identyfikacji oszustw.
• Możliwość personalizacji zabezpieczeń – nowoczesne systemy uczą się na podstawie indywidualnych wzorców zachowań użytkowników, co pozwala na bardziej skuteczną ochronę przed oszustwami bez niepotrzebnych blokad transakcji.

Potencjalne zagrożenia:

• Dyskryminacja i niesprawiedliwe decyzje – algorytmy AI mogą nieświadomie faworyzować określone grupy społeczne lub niesłusznie klasyfikować niektórych użytkowników jako podejrzanych.
• Wykluczenie finansowe – osoby o nietypowych wzorcach transakcyjnych, takich jak freelancerzy, osoby prowadzące jednoosobowe działalności czy emigranci, mogą być błędnie identyfikowane jako ryzykowne, co prowadzi do utrudnień w dostępie do usług finansowych.
• Nadzór i utrata prywatności – ciągłe monitorowanie transakcji i analiza zachowań użytkowników mogą budzić obawy dotyczące inwigilacji i przetwarzania danych osobowych w sposób wykraczający poza pierwotny cel zabezpieczeń.
• Brak przejrzystości działania systemów AI – algorytmy stosowane w wykrywaniu oszustw często są skomplikowane i nieprzejrzyste, co może utrudniać zrozumienie decyzji podejmowanych przez system oraz odwoływanie się od nich.
• Wysokie koszty wdrożenia i utrzymania – mniejsze firmy mogą mieć trudności z wprowadzeniem zaawansowanych systemów AI, co może prowadzić do nierówności w zdolności ochrony przed oszustwami.

Algorytm DWP – gdy prewencja staje się problemem społecznym

W 2024 roku brytyjski Departament Pracy i Emerytur (DWP) wdrożył system sztucznej inteligencji do wykrywania oszustw związanych z zasiłkami mieszkaniowymi. System miał analizować dane i automatycznie oznaczać podejrzane przypadki do dalszej weryfikacji.

Efekty? Ponad 200 000 osób zostało błędnie zaklasyfikowanych jako potencjalni oszuści. Dla wielu oznaczało to wstrzymanie wypłat, stres i długotrwałe procedury odwoławcze – mimo braku winy.

Wewnętrzne analizy wykazały, że algorytm działał stronniczo, częściej wskazując osoby z określonych rejonów czy grup społecznych. Co więcej, kryteria decyzji były niejawne – co uniemożliwiało obronę przed zarzutami i budziło kontrowersje wokół przejrzystości i odpowiedzialności takich systemów.

Ten przypadek doskonale obrazuje, jak systemy prewencyjne, jeśli źle zaprojektowane, mogą prowadzić do masowych naruszeń zaufania społecznego i praw obywatelskich, zamiast zapewniać sprawiedliwość.

Zródla:

[1] https://www.cyberdb.co/the-advantages-and-drawbacks-of-ai-and-machine-learning-in-fraud-detection/

[2] https://ochronatozsamosci.pl/blog/jak-ai-i-ml-ulatwiaja-wykrywanie-oszustw-o133gc3-one.html

[3] https://thecodest.co/pl/blog/skuteczne-metody-wykrywania-oszustw-fintech/

[4] VALLARINO, Diego. AI-Powered Fraud Detection in Financial Services: GNN, Compliance Challenges, and Risk Mitigation. Compliance Challenges, and Risk Mitigation (March 07, 2025), 2025.

[5] FARUK, Nayab, et al. Explainable AI (XAI) for Fraud Detection: Building Trust and Transparency in AI-Driven Financial Security Systems. 2025.

[6] PATIL, Dimple. Artificial Intelligence In Financial Risk Assessment And Fraud Detection: Opportunities And Ethical Concerns. Available at SSRN 5057434, 2024.

[7] https://www.digitalocean.com/resources/articles/ai-fraud-detection

[8] https://www.theguardian.com/society/article/2024/jun/23/dwp-algorithm-wrongly-flags-200000-people-possible-fraud-error