Як банки в Україні використовують AI для боротьби з шахрайством

У 2024-2025 роках банківська спільнота України опинилася в епіцентрі цифрових загроз: за даними НБУ та аналітиків, онлайн‑шахрайство становить понад 83% усіх випадків шахрайства серед клієнтів, і на його частку припадає 93% загальних збитків від усіх незаконних операцій із картками та рахунками клієнтів. Середня сума однієї такої операції зросла на 51% до приблизно 4 761 грн порівняно з попереднім роком, що робить питання безпеки критично важливим для банківської індустрії.

Банки змушені переходити від класичних правил‑based систем до сучасних AI‑алгоритмів, що навчаються на великих масивах даних у режимі реального часу. Завдяки машинному навчанню, системи здатні обробляти мільйони транзакцій та «вчитися» розпізнавати аномалії, які властиві шахрайським схемам. За результатами досліджень, такі системи можуть досягати рівня виявлення шахрайських операцій до 95% і суттєво знижувати фінансові втрати банків та їх клієнтів.

Низка українських банків — інтегрували AI‑системи для аналізу транзакцій, персоналізації фінансових продуктів та ідентифікації підозрілої поведінки на ранніх етапах. Ці алгоритми не лише виявляють шахрайські транзакції, а й допомагають знижувати ризики ще до того, як клієнт зазнає збитку.

AI та великі дані у кредитному ризик‑менеджменті

Впровадження AI та великих даних також суттєво змінило оцінювання кредитних ризиків у банках України. Традиційні скорингові моделі, що базувалися лише на кредитній історії та фінансових показниках, поступаються автоматизованим системам, які аналізують сотні змінних: поведінкові дані клієнтів, транзакції, цифрові сигнали з мобільних застосунків і навіть контекст взаємодії з банківськими сервісами.

Це дозволяє банкам приймати рішення про схвалення кредитів за хвилини, а не за години чи дні, зберігаючи при цьому контроль за рівнем ризику. Такі моделі допомагають також виявляти потенційні шахрайські дії на етапі подачі заявки. Наприклад, у 2025 році правоохоронці виявили масштабну схему, де шахраї з допомогою DeepFake та AI отримали кредити на загальну суму понад 4 млн грн, використовуючи викрадені персональні дані та фальшиві відео для автоматичної верифікації.

У відповідь банки посилили свої AI‑скорингові моделі, інтегруючи поведінкову аналітику й алгоритми, що здатні відсівати підозрілі запити ще до видачі кредиту. Це дозволяє не лише підвищувати швидкість обслуговування, а й зменшувати частку проблемних кредитів, зберігаючи стабільність кредитного портфеля. Ще одне важливе джерело великих даних — це взаємодія з національними системами цифрової ідентифікації. Інтеграція даних через BankID та «Дію» дозволяє банкам отримувати додаткові підтвердження особи та платоспроможності, що суттєво знижує ризик шахрайських кредитів.

Інтеграція технологій і виклики регулювання

Технологічне впровадження AI у банківську діяльність супроводжується не лише перевагами, а й серйозними викликами. Одним із них є регуляторні обмеження, зокрема вимоги Національного банку України (НБУ) щодо безпеки та захисту даних, а також необхідність відповідати нормам GDPR у контексті приватності клієнтів. Це вимагає від банків ретельного менеджменту даних і прозорих алгоритмів, щоб уникати порушень і штрафів.

Крім того, ШІ‑системи повинні бути не лише ефективними, а й «пояснюваними»: банки мають забезпечувати розуміння того, чому алгоритм прийняв те чи інше рішення, особливо коли йдеться про відмову у кредиті або блокування транзакції. Це стає критично важливо з огляду на вимоги прозорості та захисту прав клієнтів.

Зі свого боку, НБУ спільно з індустрією впроваджує освітні програми та регуляторні ініціативи, щоб допомогти банкам адаптувати AI‑інструменти у межах чинного законодавства, одночасно зменшуючи ризики для фінансової системи. Водночас виклики зі сторони шахраїв теж зростають: за даними Глобус Банку, у 2025 році кількість безготівкових шахрайських операцій збільшилася на 12-18%, а загальні втрати клієнтів у цій сфері оцінюють у 1,4-1,6 млрд грн.

Прогнозування поведінки клієнтів та персоналізація банківських послуг

Українські банки дедалі частіше застосовують штучний інтелект та великі дані для прогнозування поведінки клієнтів і персоналізації продуктів. Завдяки аналізу транзакцій, історії використання фінансових послуг і цифрових сигналів (що включає поведінку в мобільних додатках та інтернет‑банкінгу), AI‑моделі формують «портрет» клієнта і на його основі визначають найімовірніші потреби у фінансових продуктах. Це дозволяє, наприклад, у певні періоди пропонувати депозит саме тоді, коли клієнт планує заощадження, або кредит із оптимальними умовами в момент, коли йому це може бути необхідно.

За даними фахових аналітиків, понад 10 українських банків уже імплементували такі аналітичні AI‑моделі у свої системи персоналізації, серед них — ПриватБанк, ОТП банк, Ощадбанк, Sense Bank та ПУМБ, котрі активно працюють над поліпшенням своїх рекомендаційних сервісів. Це дає змогу не лише збільшити кількість операцій на клієнта, а й підвищити рівень задоволення — технічні рішення аналізують сотні тисяч поведінкових патернів щодня, що значно перевищує можливості традиційних rule‑based систем.

Великі дані дозволяють банкам сегментувати клієнтську базу на десятки груп за економічними і поведінковими ознаками, а AI‑алгоритми можуть автоматично підбирати пропозиції з урахуванням часу, географії та минулих реакцій користувачів. Результатом такої роботи стає підвищення ефективності маркетингових кампаній і збільшення доходів: у багатьох великих банках України персоналізовані пропозиції сприяють росту продажів фінансових продуктів на 20-30% більше, ніж інструменти без AI‑аналітики.

AI‑моделювання ризикових сценаріїв і кібербезпека в банківській системі

AI і великі дані в Україні не лише допомагають аналізувати клієнтську поведінку, а й використовуються для прогнозування складних ризикових сценаріїв, зокрема кіберзагроз. Обробка великих обсягів даних за допомогою машинного навчання дозволяє виявляти аномальні шаблони, які можуть свідчити про ймовірні атаки хакерських груп або бот‑мереж. Завдяки AI банки бачать ці патерни раніше, ніж вони спричиняють реальні втрати, що зменшує ризики масштабних збоїв у роботі систем.

Важливо, що AI‑моделі здатні не лише фіксувати вже виконані дії, а й прогнозувати низку потенційних атак у майбутньому, будуючи «що‑якщо» сценарії з урахуванням історичних даних. Це особливо актуально для захисту від складних кіберзагроз, які використовують змішаний набір тактик — від фішингу до скомпрометованих ботів. Великі дані в таких моделях дозволяють враховувати не десятки, а тисячі ознак поведінки системи, що суттєво підвищує точність прогнозів.

Крім того, банківські інфраструктури за підтримки AI інтегрують автоматичні механізми відповіді на ризикові події: система може активувати додатковий рівень автентифікації або тимчасово обмежувати доступ до певних сервісів клієнтів у разі виявлення підозрілої активності. Такий підхід не лише зменшує кількість інцидентів безпеки, а й оптимізує витрати на реакцію та відновлення — банки бачать до 40% зниження часу реагування на кіберзагрози, порівняно з традиційними моделями моніторингу.