Cegah Deepfake Fraud Fintech dengan Inovasi Keamanan Verihubs

Dalam beberapa tahun terakhir, fenomena deepfake video dan audio yang dihasilkan dengan AI telah melonjak secara global. 

Teknologi yang dulu dianggap sebagai eksperimen riset atau hiburan kini disalahgunakan oleh para penipu untuk melakukan kejahatan, terutama saat onboarding digital dalam fintech. 

Misalnya, seseorang bisa menggunakan klon suara dari CEO perusahaan untuk meminta transfer dana, atau video palsu untuk melewati verifikasi wajah dalam pendaftaran akun. 

Akibatnya, risiko terhadap institusi keuangan dan kepercayaan nasabah pun meningkat drastis.

Apa itu Deepfake? 

Deepfake adalah konten audio dan video yang dimanipulasi atau dihasilkan sepenuhnya oleh kecerdasan buatan sehingga tampak sangat meyakinkan baik dari segi visual, suara, gerakan bibir, mimik wajah, atau sinkronisasi audio-video lainnya. 

Dalam konteks fintech dan bisnis yang mengandalkan verifikasi visual (misalnya e-KYC, video call customer service, verifikasi dokumen via foto/video), 

Deepfake sangat berbahaya karena bisa menipu sistem otomatis dan manusia sekaligus, memalsukan identitas, dan menipu kepercayaan yang menjadi dasar operasi digital.

Deepfake Bukan Sekadar Tren, Tapi Senjata Synthetic Fraud

Deepfake bukan hanya sebuah mode atau tren, teknologi tersebut telah berkembang menjadi senjata dalam arsenal synthetic fraud. 

Penipu tidak lagi puas hanya dengan gambar dokumen palsu atau manipulasi sederhana; mereka kini menggunakan video deepfake, kloning suara, “face swapping”, bahkan serangan lewat video conference untuk melakukan tindakan yang dulu dianggap sulit.

Teknologi deepfake secara nyata menggeser batas spoofing tradisional dari memalsukan foto KTP, dokumen, atau manipulasi statis, menjadi live impersonation yang dapat meniru audio‐visual secara real time atau mendekati real time. 

Untuk fintech, ini artinya ancaman kritis yang bila tidak diantisipasi, kerugian tidak hanya bersifat finansial. Tetapi juga risiko regulasi, reputasi, dan legal.

Apa bedanya deepfake dengan spoofing tradisional? Spoofing tradisional biasanya melibatkan gambar/foto/dokumen palsu yang statis, atau manipulasi biasa. 

Sedangkan deepfake melibatkan dinamika audio/visual, gerakan mikro, sinkronisasi suara, dan pemrosesan AI kompleks yang bisa menipu baik sistem manusia maupun otomatis.

Ancaman Langsung Terhadap Reputasi dan Kepercayaan Pelanggan

Bayangkan perusahaan fintech Anda menjadi berita utama karena transaksi palsu berhasil dilakukan, karena seseorang berhasil melewati e-KYC menggunakan video deepfake. 

Ketika nasabah mendengar bahwa data pribadi atau foto mereka bisa dipalsukan dan sistem verifikasi Anda gagal mendeteksinya, kepercayaan akan mulai runtuh. 

Reputasi yang dibangun lama dengan keamanan dan transparansi bisa hancur hanya dalam satu kasus publik.

Lebih jauh lagi, dalam industri yang sangat diatur, seperti perbankan dan fintech, kepercayaan publik bisa mempersempit kerjasama dengan regulator, partner usaha, atau investor. 

Orang akan berpikir dua kali sebelum menggunakan produk fintech yang lemah dari sisi keamanan identitasnya.

Kerugian Finansial dan Risiko Account Takeover (ATO) Berbasis AI

Para pelaku deepfake fraud bisa langsung menyasar bagian keuangan fintech proses pengajuan pinjaman (loan application), pembukaan akun baru, bahkan takeover akun (Account Takeover). 

Misalnya, seseorang bisa menggunakan video deepfake untuk melewati verifikasi wajah saat mengajukan pinjaman, sehingga fintech mengeluarkan dana kepada pihak yang salah. 

Atau, pelaku menggunakan kloning suara untuk meyakinkan petugas layanan pelanggan agar mengubah data kontak, reset password, dan melakukan transfer dana.

Secara finansial, kerugian bisa sangat besar. Laporan Sumsub menyebut bahwa di Asia-Pasifik, fintech mencatat kenaikan 116% fraud terkait deepfakes dan synthetic IDs hanya dalam satu tahun. 

Risiko ATO juga membuka pintu untuk penyalahgunaan data pengguna, compliance liabilities, dan penalti regulasi.

Teknologi Deepfake Detection: Mendeteksi Anomali Wajah dan Gerakan Mikro

Verihubs memahami bahwa sistem verifikasi identitas tradisional tidak cukup untuk melawan deepfake yang canggih. 

Deepfake Detection kami menggunakan kombinasi computer vision, machine learning, dan model AI yang secara spesifik dilatih untuk mengidentifikasi artefak detail kecil yang tidak bisa ditiru oleh deepfake sempurna. 

Contohnya, ketidaknormalan di kelopak mata, gerakan mikro-berlebihan atau kurang alami, tepi wajah yang blur, sinkronisasi suara dengan gerakan bibir yang tidak pas, refleksi cahaya yang aneh, dan variasi tekstur kulit yang tidak konsisten.

Sistem ini juga memanfaatkan teknik analisis frame-per-frame dalam video, serta model pembelajaran mendalam (deep learning) yang sudah dilatih pada dataset nyata vs deepfake. 

Semakin banyak sampel deepfake terbaru, semakin mampu sistem mendeteksi pola baru termasuk adaptasi penipu yang mencoba meminimalkan deteksi.

Verifikasi Detail pada Deepfake Detection Verihubs

Deteksi tidak hanya fokus pada wajah pasif. Verihubs menekankan bahwa deteksi deepfake harus multi-modal meliputi aspek wajah, audio/suara jika tersedia, dan gerakan mikro ekspresi. 

Misalnya, ketika video deepfake menggunakan voice cloning, sinkronisasi antara suara dan gerakan bibir harus diperiksa bila ada delay, mismatch fonetik, atau ekspresi bibir yang tidak alami, itu bisa jadi sinyal merah.

Selain itu, aspek tekstur kulit, pantulan cahaya di mata atau wajah, lipatan alami wajah, pori-pori, dan interaksi wajah dengan lingkungan (refleksi, bayangan) juga dianalisis. 

Semakin kompleks verifikasi lapisannya, semakin sulit seorang penipu untuk lolos. Kombinasi aspek visual dan audio ini memperkuat keandalan sistem deepfake detection.

Verihubs Hadir untuk Perusahaan Perbankan dan Fintech

Dalam fintech dan perbankan, e-KYC menjadi garis depan pertahanan identitas digital. Dari mendaftar akun baru, pengajuan kartu kredit, hingga pinjaman dan investasi, banyak proses dilakukan secara remote. 

Di sinilah pelaku deepfake fraud sangat mengincar lewat video call palsu, overlay video, suara kloning, atau video yang direkayasa dengan face swap.

Verihubs mampu menyediakan teknologi verifikasi identitas pada proses e-KYC yang tidak hanya memeriksa dokumen (scan KTP, paspor, SIM). 

Tetapi juga menggunakan deteksi hidup (liveness detection), verifikasi wajah terhadap dokumen, dan analisis video real-time untuk mendeteksi deepfake. 

Selain itu, saat video call dengan customer service bank, sistem bisa mendeteksi bila seseorang (atau software) mencoba masuk ke kamera dengan konten yang sudah direkam atau diganti dengan video lain.

Ancaman Deepfake pada Pemerintahan, Media, dan Layanan Digital Lainnya

Ancaman deepfake tidak hanya menghantui fintech & perbankan. Pemerintahan yang menggunakan layanan digital seperti e-voting.

Verifikasi identitas pegawai atau warga (misalnya untuk santunan sosial, asuransi publik), media yang membuat konten video/audio resmi semuanya rentan terhadap manipulasi synthetic content.

Bayangkan bila seorang kandidat politik menggunakan suara atau wajah seseorang membuat video kampanye palsu, atau instansi pemerintah memerlukan verifikasi suara/wajah dari warga untuk akses layanan, polisi, bea cukai atau lembaga keamanan. 

Deepfake detection menjadi sangat penting untuk menjaga integritas sistem publik. Verihubs dapat membantu lembaga publik dengan menyediakan sistem deteksi yang telah disesuaikan dengan regulasi lokal dan kebutuhan keamanan identitas warga.

Deepfake Detection untuk Minimalisir Kesalahan Audit

Ketika fintech mengadopsi proteksi terhadap deepfake, manfaat bisnisnya sangat berlapis. Pertama, kepercayaan nasabah meningkat, pelanggan merasa identitas mereka aman, transaksi mereka terlindungi.

Kedua, dari sisi regulasi dan audit internal, memperlihatkan komitmen terhadap keamanan identitas digital dan compliance. 

Regulator atau bank sentral di banyak negara mulai mensyaratkan standar keamanan tinggi terkait e-KYC, privasi data, dan pencegahan fraud. 

Perusahaan yang memiliki teknologi Deepfake Detection bisa lebih mudah menolak audit, memperkuat laporan tata kelola, dan mengurangi risiko denda atau sanksi.

Lindungi Bisnis Anda dari Synthetic Fraud Berbasis AI

Verihubs telah mengembangkan engine Deepfake Detection terdepan yang terintegrasi dalam platform verifikasi identitas kami. 

Teknologi kami tidak hanya cepat, namun verifikasi bekerja secara real-time. Serta akurat dalam mendeteksi berbagai jenis deepfake (video, audio, face swap, dokumen overlay). 

Kami melatih model AI/ML kami dengan dataset terus diperbarui yang mencakup kejahatan synthetic fraud terkini, sehingga ketika ada pola baru yang muncul, sistem sudah siap mendeteksi.

Solusi kami dapat diintegrasikan ke alur e-KYC fintech, onboarding digital, verifikasi transaksi video call, dan layanan publik seperti verifikasi identitas warga. 

Deepfake Detection bukan sekadar tren AI, tapi pertahanan utama melawan synthetic fraud yang bisa merusak reputasi dan kepercayaan bisnis. 

Head of AI Verihubs, Bram mengungkapkan  security yang layak membutuhkan beberapa layer supaya lebih aman. 

“Deepfake detection yang ditawarkan oleh verihubs ada 2 layer – dari sisi SDK dan dari sisi AI-nya. Kita terus mengamati perkembangan yang ada, termasuk metodologi untuk memproduce deepfake dan meneliti hasilnya supaya AI model kami bisa melindungi metodologi tersebut,” lanjut Bram.

Hubungi Verihubs untuk mengamankan platform Anda hari ini! Dengan Verihubs Deepfake Detection, Anda bisa menahan serangan AI yang paling canggih, melindungi nasabah, dan menjaga reputasi perusahaan tetap gemilang.