Olga-svindel
Først må vi forklare hva Olga-svindel er. Det er en svindelmetode der kjeltringer finner personer med gamle tradisjonelle navn som Olga, Ragnhild, Gerd, Anne og Sigrid. Deretter ringer de opp ofrene og forsøker å lure dem. Metoden svindlerne bruker er å lure folk til å tro at en i nær familie eller venn har fått en akutt pengeknipe og trenger penger i en fei. Da er Vipps veldig flott til å raskt overføre pengene. De overføres i virkeligheten til en såkalt “muldyr” som deretter overfører pengene til svindleren.
Muldyret er en norsk person som har stilt sin konto til disposisjon for svindlerne. Strafferammen for såkalte “muldyr” er 2 års fengsel og i ekstreme tilfeller opptil 6 års fengsel. Dette er regnet som en del av organisert kriminalitet. Svindlerne annonserer på Telegram (i hemmelige chatterom) og får tak i unge mennesker som stiller Vippskontoen sin til disposisjon for pengeoverføringer. De får tilbud om raske penger og får beholde 30% av summene de mottar.
KI-modellen Olga
Det fine er at Vipps har tatt i bruk kunstig intelligens for å hindre Olga-svindel. KI-modellen har fått navnet Olga og har fungert en god stund allerede. Per november 2024 har “Olga” vurdert mer enn 266 millioner transaksjoner og annullert mer enn 3400 svindelforsøk. Når Vipps oppdager at et “muldyr” bruker Vipps, blir kontoen sperret med en gang. Etter at Vipps tok i bruk kunstig intelligens for å avdekke Olga-svindel har Vipps klart å stoppe nesten alt av denne type svindel. Modellen blir hele tiden trent opp til å gjenkjenne svindelmetodene og blir mer og mer treffsikker.
Vipps rapporterer mistenkelige svindelmetoder og oversender bevismateriale til politiet. De som har opptrådt som muldyr får også krav om å tilbakebetale pengene de har mottatt. Gjør de ikke det blir Vippskontoen deres sperret. I fjor ble mer enn 250 Vipps-kontoer sperret.
Er du ikke medlem og trenger datahjelp eller vil ha tilgang til en av våre foreninger for kurs og dataveiledning trykk her (Bli medlem – Seniornett Norge)
Hvis du har en kommentar til denne artikkelen skriv det inn i kommentarfeltet under. Du må være innlogget for å kunne kommentere. Logg inn her Logg inn – Seniornett Norge