Automatización para Detectar y Detener Transacciones Fraudulentas

En la Cumbre de Automatización Bancaria, la Directora de Estrategia de Préstamos para Automóviles de Informed, Jessica González, se unió a Kevin Faragher, Director Sénior de Producto y Estrategia de Ally Financial en un panel moderado por Whitney McDonald, Editora Adjunta de Noticias de Automatización Bancaria.

Aquí está parte de la discusión.

Whitney: ¿Qué tipos de fraude están surgiendo? Jessica, ¿puedes compartir algunas cifras?

Jessica – El fraude es un tema candente. Los compradores de automóviles están utilizando una interfaz digital para comprar y financiar automóviles, por lo que en los préstamos para automóviles, estamos viendo pérdidas de $ 4.7 mil millones. El promedio de fraude detectado de Informed es del 2.25 % en todos nuestros prestamistas. Tener una presencia digital en realidad aumenta el fraude en un 08 %: los estafadores se están volviendo más sofisticados y usan plataformas digitales para hacerlo posible.

Así que nos estamos asegurando de que se contenga el fraude. La aplicación de la ley se centra en el robo de identidad, porque es fácilmente punible y un "delito candente". Nos enfocamos en el fraude de comprobantes de pago porque se correlaciona con los consumidores que pagan sus préstamos. En lugar de centrarnos en la identificación o KYC, nos aseguramos de poder calcular los ingresos del consumidor.

Whitney: Ha hablado sobre el fraude en los comprobantes de pago y acaba de publicar un boletín. ¿Puedes compartir más sobre lo que estás viendo?

Jessica: la tasa de fraude entre nuestros prestamistas es ~2.25%. En digital, vemos un 35% más de fraude. Un minorista digital tiene 10 veces más probabilidades de ver comprobantes de pago y documentación fraudulentos en hipotecas y préstamos. Al observar las tendencias, las comparamos con ese promedio de 2.25%. Puede que no parezca gran cosa, pero vale miles de millones. La clave no es solo tener datos para rastrear el fraude, sino asegurarse de reconocer las tendencias.

Como dijo Kevin, es difícil realizar un seguimiento manual de las tendencias. Los analistas revisan documentos: ven toneladas de documentos diariamente. No pueden conectar todos esos puntos de datos para descubrir tendencias. Cuando estaba en el banco, vimos una factura de teléfono con un nombre y una dirección diferentes, pero con el mismo número de teléfono que otra persona, y tardé casi seis meses en identificarla. Tener un análisis de transacciones automatizado en tiempo real es imperativo para equipar a su equipo de fraude y a la industria en general compartiendo recursos de datos.

AI puede tomar esos millones de transacciones y resaltar tendencias. Entonces, no solo tener los datos, sino también usarlos y analizarlos adecuadamente es clave.

Whitney – Jessica nos contó lo que ve. Ahora, Kevin, con Ally: ¿Puedes compartir los aumentos recientes en la actividad fraudulenta que estás viendo?

Kevin – Piensas en cómo solía ser el fraude. Alguien robó el correo de alguien, obtuvo una identificación falsa y compró un auto. Un suscriptor inteligente podría reconocer que este tipo tiene una nota de la oficina de crédito en California y está solicitando un préstamo en Detroit, lo cual no tiene sentido. Pero hoy, todo es rápido. La velocidad es una de las propuestas integrales de valor empresarial.

Esto encaja bien con lo digital porque los estafadores se aprovechan, tratando de ser más rápidos. Uno de los mayores tipos de fraude que estamos viendo es el fraude en el que las personas inventan parcial o totalmente un perfil de crédito diseñado para pasar por nuestros sistemas de suscripción. Recientemente vi un ejemplo en el que alguien mejoró su puntaje crediticio con la línea comercial modelo que mejoró el puntaje del trato.

Así que revisamos todos los datos y hacemos una simulación. Tenemos gente mirándolos, pero son realmente difíciles de detectar. Cuando el trato se concreta con una identificación sintética, aún debe respaldar la identidad. Ahí es donde tener la capacidad de que la IA capture el talón de pago incorrecto y lo marque para nuestra gente es realmente valioso.

Whitney: Ambos mencionaron cómo trabaja Ally con inform.IQ para marcar transacciones fraudulentas. Jessica, ¿puede hablar sobre cómo los bancos pueden aprovechar esta tecnología?

Jessica: Informed detecta automáticamente el fraude en los talones de pago, que es uno de los primeros puntos de entrada al proceso de préstamo. Por lo tanto, es imperativo comprender que pensamos que los estafadores son realmente de alta tecnología y, si bien eso puede ser cierto, también es la gente común la que se enfrenta a una barrera de entrada. Si solo se enfoca en verificaciones no documentales, es posible que se encuentre con muchas identificaciones sintéticas. Si se enfoca en KYC y el fraude de identidad pero no consume documentos digitales, existe una limitación en la cantidad de detección automática que puede habilitar.

Si recibió una imagen plana, solo una imagen de documento de un correo electrónico o fax, la calidad de la imagen es un problema. Entonces, si recibe un fax o una imagen de una imagen, es difícil saber si es fraudulento. La IA puede centrarse en la identificación, pero si se trata de una imagen plana, solo tendrá éxito entre el 10 y el 20 % de las veces. La mayoría de los prestamistas aún confían en el papel, por lo que nos enfocamos en dónde podemos tener un impacto significativo, donde tenemos una gran confianza de que estamos descubriendo el fraude. Confiar en la medida de fraude de comprobantes de pago de Informed es un buen indicador para que los prestamistas se aseguren de que están identificando no solo KYC sino también un fraude mejorado. Tal vez alguien no pueda ver el fraude porque es mucho más fácil obtener un talón de pago falso que una identificación falsa y dado que hay más enfoque en KYC y verificación de identificación, es probable que ocurra más fraude en los talones de pago.

Es importante asegurarse de que los prestamistas puedan abrir cuentas y ofrecer una experiencia fluida para que los consumidores carguen documentos. Si tiene esos cheques al principio, puede reducir significativamente el fraude. Es fundamental asegurarse de verificar si hay fraude al comienzo de su cascada. La mala calidad de imagen se correlaciona con un desempeño deficiente dentro de la cartera de préstamos. Si tiene personas que pueden y pagarán los préstamos pero no pueden proporcionar la documentación de respaldo, lo más probable es que prueben una identificación sintética o un CPN, pero cuando vemos un fraude real en los talones de pago, es más probable que incumplan. Simplemente no tienen los medios para hacer esos pagos.

Para obtener más información sobre cómo marcar el fraude, visite informadodiq.com.