Laut einer aktuellen Umfrage von PYMNTS, vorbei 71% der Führungskräfte sind stark an Echtzeit-Zahlungssystemen interessiert. Es ist leicht, den Wert in nahezu sofortigen Transaktionen zu erkennen – unter anderem schnellere Kontoeröffnungen, Kaufbestätigungen, Überweisungen zwischen Banken. Davon profitieren Unternehmen, Verbraucher und Finanzinstitute (FIs). Sogar die Federal Reserve ist an Echtzeitzahlungen interessiert und plant, ihre FedNow-Plattform Mitte 2023 zu starten.
Natürlich sieht die Branche der Finanzkriminalität auch das Potenzial in Echtzeitzahlungen, die Möglichkeit, Geld über gefälschte Konten zu bewegen, die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, Überweisungen auszuzahlen oder betrügerisch gekaufte Waren zu erhalten. Natürlich sieht die Branche der Finanzkriminalität das Potenzial in der Realität -Zeitzahlungen, auch. Wir sehen bereits einen Anstieg betrügerischen Verhaltens, das auf die Einfachheit von Instant-Bank-zu-Bank-Überweisungs-Apps zurückzuführen ist. 2021, 80 % der Finanzinstitute bemerkten einen Anstieg der Betrugsverluste, nachdem sie Echtzeitzahlungen in ihre Strategie aufgenommen hatten.
Schnellere Abwicklungs- und Zahlungsmethoden müssen jedoch nicht gleichbedeutend mit Risiken für Finanzinstitute oder Verbraucher sein. Während Betrüger ihre Operationen beschleunigen und erweitern, können FIs leistungsstarke Betrugserkennungssysteme nutzen, um Betrugsverlusten entgegenzuwirken und eine betrügerische Transaktion oder ein betrügerisches Konto früher zu erkennen.
Aber bevor wir uns mit den Details der Lösung befassen, lassen Sie uns modernes betrügerisches Verhalten untersuchen.
Betrüger werden immer schneller
Echtzeitdaten und ausgefeilte Strategien für Finanzkriminalität haben es Cyberkriminellen ermöglicht, ihre Operationen zu beschleunigen. Heutzutage ist es Betrügern möglich, synthetische IDs zu entwickeln und Benutzerdaten im Handumdrehen zu stehlen. In einigen Fällen, wie beim Zahlungsautorisierungsbetrug, können Betrüger Unternehmen und Einzelpersonen dazu manipulieren, ihnen sofort Hunderte von Dollar zu zahlen – mit wenig Schutz für Banken oder ihre Kunden.
Es kann Monate dauern, manchmal über ein Jahr, um Betrug aufzudecken. Sowohl externe als auch interne Betrugsversuche können schwer zu diagnostizieren sein, aber in unsicheren Zeiten und der Häufigkeit von Online-Einkäufen und Card Not Present (CNP)-Transaktionen wird sich dieser Trend zwangsläufig verschärfen.
Für Betrugsabteilungen im Bankwesen bedeutet die schnell zunehmende Betrugsrate auf breiter Front, dass es an der Zeit ist, Strategie und Tools zu überprüfen. Und die besten Lösungen verwenden Echtzeitdaten.
Betrugserkennung im Bankwesen
Mit der Beschleunigung des Betrugs steigen die Fallzahlen bei Finanzinstituten. Kleinere und mittelgroße Banken, Kreditgenossenschaften und Kreditgeber müssen sich oft auf veraltete und träge Systeme sowie auf anfällige und langwierige manuelle Analyseprozesse verlassen, wodurch zahlreiche Schwachstellen entstehen. Und Betrüger wissen es.
Das Problem vieler Finanzinstitute besteht darin, dass sie versuchen, modernen Betrug mit jahrzehntealter Technologie zu bekämpfen. Diese Tools erfordern erhebliche manuelle Eingaben, sind nicht transparent und benötigen Stunden, wenn nicht Tage, um sie zu überprüfen. Infolgedessen nimmt das Fallmanagement über Finanzprodukte und Abteilungen hinweg erhebliche Teambandbreite in Anspruch, selbst wenn Sie die Überwachung des Kundendienstes ausschließen. Aber die Ergebnisse sind weitgehend wirkungslos.
Für die Betrugserkennung in Echtzeit benötigen Banken eine Plattform, die mehrere Faktoren berücksichtigt:
- Omnichannel-Unterstützung
- Nahezu sofortige Datensynchronisierung
- Automatisierte Arbeitsabläufe
- Kontoeröffnung, Transaktion und KYC/AML-Unterstützung
- Kein Code, einfach zu bedienen
- Einfache Integration in bestehende Betrugsbekämpfungsprozesse
- Machine Learning zur kontinuierlichen Optimierung und Anpassung an neue Betrugsmuster
- Ein schneller, kundenorientierter Workflow zur Vermeidung von Abbruchraten
Bis vor kurzem war die Echtzeit-Betrugserkennung schwierig zu warten und für etwas anderes als eine große Bank auf Unternehmensebene weitgehend unerschwinglich. Aber durch Datenpartnerschaften ist diese Technologie kleineren Finanzinstituten zugänglich geworden, durch Tools, die diese Daten aggregieren und in Geschäftsentscheidungen umwandeln.
So beschleunigen Sie die Betrugsrisikoanalyse
Wenn es um Betrugsprävention geht, ist Geschwindigkeit alles. Genügend Zeit zu haben, um das Problem zu beheben, bevor es außer Kontrolle gerät, spart Geld, Zeit und einen langfristigen Ruf der Marke. Eine genaue Analyse kann auch die Wahrscheinlichkeit von Fehlalarmen verhindern und so ein hervorragendes Kundenerlebnis gewährleisten.
Aber um an diesen Punkt zu gelangen, ist es wichtig, diese drei Schritte zu befolgen, um Ihren Betrugsrisikoanalyseprozess effektiv zu beschleunigen.
Entdecken Sie Ihre Engpässe
Engpässe im Betrugsbekämpfungsprozess sind häufig, und in so zeitaufwändigen Prozessen wie der Risikoanalyse bauen sich diese Verzögerungen schnell auf. Es gibt viele Gründe, warum diese Holds auftreten können, von ineffizienter Technologie über eine übermäßige Abhängigkeit von der IT bis hin zur Arbeit mit isolierten Daten.
Nach der Kartierung der Betrugsprozesses für Ihr Unternehmen, ist es an der Zeit, hervorzuheben, wo die Leute am meisten stecken bleiben. Dann können Sie feststellen, was den Prozess wahrscheinlich beschleunigen würde. In vielen Fällen, wie z. B. im Fallmanagement, kann die Automatisierung den Arbeitsaufwand erheblich reduzieren. In anderen Bereichen kann die Sicherstellung, dass Daten in Echtzeit synchronisiert werden, Verzögerungen bei der Identifizierung verdächtiger Aktivitäten verhindern.
Verstehen Sie die Technologie
Als Nächstes sollten Sie klären, welche Technologie für jeden Schritt, den Sie beschleunigen möchten, sinnvoll wäre. Nicht alle Plattformen sind gleich und Sie benötigen wahrscheinlich Einblicke von Ihrem CTO- und IT-Team.
Zum Beispiel hat die Automatisierung mehrere Variationen. Ist es eine einfache, aber effiziente, nicht intelligente Variante, bekannt als Robotic Process Automation (RPA)? Oder umfasst eine vorgeschlagene Lösung künstliche Intelligenz (KI), insbesondere maschinelles Lernen (ML), zur Optimierung und Skalierung? Beide Optionen können eine stark manuelle Methode verbessern, aber Organisationen, die KI und ML nutzen, können mit demselben System skalieren, wenn sie wachsen.
Dies gilt auch dafür, wie eine Drittsoftware oder ein Datenpartner mit seinem Sicherheitsprotokoll umgeht. Wie wird die Compliance aufrechterhalten und wie sicher sind vertrauliche Informationen, wenn sie die Software durchlaufen?
Halten Sie den Prozess einfach
Schließlich möchten Sie, sobald Sie Verbesserungsmöglichkeiten identifiziert haben, den Prozess für die Mitarbeiter so einfach wie möglich halten. Es gibt viele Möglichkeiten, Betrugsmanagement schmerzlos zu gestalten, von der Verwendung von No-Code-Lösungen bis hin zur Integration Ihrer Lösung in Legacy-Software.
Wie Sie Ihre neue Technologie einsetzen, hängt weitgehend von Ihrem aktuellen System und der neuen Lösung und deren Zusammenspiel ab. Idealerweise bietet Ihre neue Technologie auch Schulungen für Ihre Mitarbeiter an, um den Übergang so nahtlos wie möglich zu gestalten.
Aber abgesehen von der Software, je einfacher und weniger komplex Sie Ihren Risikoanalyseprozess halten können – während Sie neue Strategien und Erkenntnisse intelligent anwenden sowie die Zusammenarbeit und den Wissensaustausch erleichtern – desto einfacher wird es sein, ihn langfristig aufrechtzuerhalten, ohne die Effektivität zu beeinträchtigen und Robustheit Ihres Betrugserkennungsprozesses.
Betrugserkennung in Echtzeit leicht gemacht
Vor Jahrzehnten waren Echtzeitdaten und ein umfassendes Betrugserkennungssystem für kleinere und mittlere Finanzinstitute weitgehend unerreichbar. Aber mit der Demokratisierung von Daten und verbesserter Technologie sind jetzt Betrugsrisikoanalysen und -lösungen in Echtzeit verfügbar. Sie müssen dies nicht mehr intern erstellen oder starre Plugins verwenden. Partnerschaften mit dem von Ihnen gewählten Betrugsmanagementsystem bieten FIs die Möglichkeit, nicht nur wesentliche Technologien zu nutzen, sondern auch mit Banken auf Unternehmensebene zu konkurrieren – ohne das umfangreiche Kapital, das für Legacy-Lösungen erforderlich ist.
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