Číslo sociálního zabezpečení pouhý jeden dolar, číslo kreditní / debetní karty za pět dolarů a celá sada informací o konkrétní osobě za osm dolarů. I za takto nízké ceny lze koupit na tzv. dark webu miliardy ukradených záznamů o totožnosti.
Pro obchodníky s ukradenou identitou a zločinecké organizace je pandemie covid-19 novou příležitosti. Podle nadnárodní společnosti SAS, lídra v oblasti umělé inteligence, analýzy dat a strojového učení, lze většině případů zneužití osobních údajů předejít.
„Primární zodpovědností každého jednotlivce by mělo být to, jak nakládá se svými údaji v on-line prostředí a komu svá citlivá data sděluje. Ani to však nestačí. Podle nedávné studie společnosti RiskIQ vyšlo najevo, že v roce 2020 bylo kompromitováno více než 16 000 osobních záznamů za minutu. Mimo jiné došlo k narušení dat i u významných společností, jako například Twitteru, hotelového řetězce Marriott, MGM Resorts nebo Zoom,“ varuje Petr Šlajchrt, Country Director společnosti SAS Institute pro Českou republiku.
Každé tři sekundy je ukradena totožnost jedné osobě. Zabránění podvodům v takovém rozsahu a objemu vyžaduje technologie, které dokáží projít a analyzovat obrovská množství dat. Přitom je třeba v reálném čase posoudit operace, které jsou v pořádku a lze je rychle schválit, a oddělit naopak ty, které vykazují určité anomálie a existuje u nich vyšší riziko podvodu.
Systémy společnosti SAS, které celosvětově minimalizují riziko zneužití osobních údajů, využívají finanční instituce, ale i firmy nebo vládní agentury. „Zejména ve sféře bankovnictví a finančních služeb je zneužití osobní identity časté a riziko odcizení finančních prostředků velmi vysoké. S využitím našich znalostí a zkušeností v oblasti analýzy dat a strojového učení dokážeme toto riziko prakticky eliminovat,“ doplnil Petr Šlajchrt.
Řešení SAS umožňuje například bankám monitorovat v reálném čase chování různých entit, včetně zákazníků, účtů a internetového bankovnictví, profilovat je na různých úrovních a slučovat data o jejich chování s externími daty o událostech. Díky větší šíři a hloubce dat dokáže plně porozumět chování zákazníka u všech produktů a kanálů, které užívá, a díky tomu efektivně spravovat rizikový profil transakce.