Sune Gabelgård har arbeidet mer enn tyve år i dansk politi og i finansbransjen. Der har han kunnet følge utviklingen blant alle typer svindlere på nært hold. Svindelforsøkene er blitt stadig mer avanserte og rammer stadig flere bransjer.

I dag har han ansvaret for overvåkning og forebygging av kortsvindel hos betalingstjenesteleverandøren Nets.

– Jeg går selv rundt og venter på når jeg blir svindlet av noen, selv om jeg arbeider med å avverge svindel hver eneste dag, sier Gabelgård.

Som sikkerhetsekspert har han de beste forutsetninger for å kunne avsløre de fleste forsøk på svindel. Likevel venter han altså bare på at noen skal forsøke å svindle ham. Dette er en holdning også alle andre burde ha, mener han.

– Du må ikke tro at du ikke blir rammet av svindel. Da er du i enda større fare. Overvurderer du dine egne evner, blir du fort rammet, sier Gabelgård.

Se sikkerhetsekspertens råd mot kortsvindel lenger nede i artikkelen

Avsløres i løpet av millisekunder

Hvert år overvåker Nets rundt 2,5 milliarder betalingstransaksjoner som blir utført med rundt 20 millioner betalingskort over hele Europa. Målet er å stoppe så mange svindelforsøk som mulig.

I høst nådde selskapet en ny milepæl i jakten på de kriminelle aktørene. En løsning som Nets har utviklet i samarbeid med rådgivningsselskapet KPMG klarte i løpet av få uker å redusere antall svindeltransaksjoner med 25 prosent. Over litt lengre tid har løsningen vist seg å kunne redusere kortsvindelen med rundt 40 prosent.

Den store reduksjonen har vært mulig ved å snu den tradisjonelle metoden for å avverge svindel fullstendig på hodet:

– Vi bygger egne modeller som beveger seg bort fra å jage svindlernes arbeidsmetoder. I stedet ser vi på hva som er normalt for hvert enkelt kort og hva som ikke er normalt, sier Gabelgård.

Ved bruk av kunstig intelligens er det mulig å gjøre denne vurderingen i realtid. I løpet av ti millisekunder faller avgjørelsen: Er dette en reell transaksjon eller er det et forsøk på svindel?

– Det er rundt 1000 faktorer som vurderes før det blir tatt en beslutning.

Den nye måten å avverge svindel på har altså vist seg svært effektiv, samtidig som den ikke stopper flere reelle transaksjoner enn tidligere. Løsningen analyserer samtlige transaksjoner og ved bruk av maskinlæring vil den derfor bli stadig smartere. Dette vil over tid resultere i at enda flere svindeltransaksjoner blir oppdaget og at antallet feilaktige avvisninger blir redusert.

Positiv overraskelse

Mer avansert bruk av kunstig intelligens og maskinlæring gjør det også mulig å forhindre helt andre typer svindelforsøk enn tidligere. Tradisjonelt har kortsvindel gjerne handlet om at kortinformasjon på en eller annen måte har kommet på avveier – for så å bli brukt til å gjennomføre transaksjoner som korteier selv ikke har kjennskap til.

Nets’ nye løsning har imidlertid vist seg å være effektiv også for å stoppe transaksjoner der korteier selv forsøker å gjennomføre en transaksjon som i ettertid ville vist seg å være svindel. Dette gjelder typisk svindel hvor man bestiller en vare som aldri blir levert eller kjøp av merkevarer som i ettertid ville vist seg å være falske.

– Vi hadde håpet på at vi skulle støte på dette, men at det skulle komme så raskt, var en positiv overraskelse, sier Gabelgård.

Løsningen har også stoppet flere forsøk på såkalt investeringssvindel. Dette er en type bedrageri der man over tid blir viklet inn i en tilsynelatende lukrativ investeringsvirksomhet. Innsatsen er gjerne lav i starten og utbetalingene store. Etter hvert blir man lokket til å investere større og større beløp – før det til slutt viser seg at det hele bare er en stor svindel.

– Fordelen med den nye løsningen vår er at vi er i stand til å fange den første transaksjonen. Da er det lettere å gå i dialog med kunden. For er man først fanget i dette, kan det være vanskelig å erkjenne overfor seg selv at man blir svindlet og at man er i ferd med å tape alle pengene sine, sier sikkerhetseksperten.