Automatiseerimine petturlike tehingute tuvastamiseks ja peatamiseks

Pangaautomaatika tippkohtumisel osales Informedi autolaenustrateegia direktor Jessica Gonzalez koos Ally Financiali toote- ja strateegiaosakonna vanemdirektori Kevin Faragheriga paneelil, mida modereeris pangaautomaatikauudiste asetoimetaja Whitney McDonald.

Siin on osa arutelust.

Whitney – Mis tüüpi pettused on tõusuteel? Jessica, kas sa saaksid mõned arvud jagada?

Jessica – Pettus on kuum teema. Autoostjad kasutavad autode ostmiseks ja rahastamiseks digitaalset liidest, seega näeme autolaenude osas 4.7 miljardi dollari suurust kahjumit. Informedi avastatud pettuste keskmine on kõigi meie laenuandjate lõikes 2.25%. Digitaalne kohalolek suurendab pettusi 08% – petturid muutuvad üha keerukamaks ja nad kasutavad nende võimaldamiseks digitaalseid platvorme.

Seega tagame, et pettused on ohjeldatud. Õiguskaitse on keskendunud identiteedivargustele, kuna see on kergesti karistatav ja "kuum kuritegu". Oleme keskendunud palgatõendite pettustele, kuna see on seotud sellega, et tarbijad maksavad oma laenud tagasi. Selle asemel, et keskenduda tuvastamisele või KYC-le, tagame, et suudame arvutada tarbija sissetuleku.

Whitney – Olete rääkinud palgapettustest ja andsite just välja bülletääni. Kas saate rohkem jagada sellest, mida näete?

Jessica – meie laenuandjate pettuste määr on ~2.25%. Digitaalselt näeme 35% rohkem pettusi. Digitaalne jaemüüja näeb 10 korda tõenäolisemalt hüpoteeklaenude ja laenude puhul võltsitud palgatõendeid ja dokumente. Trende vaadates võrdleme seda selle keskmise 2.25%ga. See ei pruugi tunduda suure asjana, kuid see on väärt miljardeid. Peamine pole mitte ainult andmete olemasolu pettuste jälgimiseks, vaid see, et tunneksite ära ka suundumused.

Nagu Kevin ütles, on trendide käsitsi jälgimine keeruline. Analüütikud vaatavad dokumente üle – nad näevad iga päev palju dokumente. Nad ei saa kõiki neid andmepunkte suundumuste avastamiseks ühendada. Pangas olles nägime telefoniarvet, millel oli teine ​​nimi ja aadress, kuid sama telefoninumber, mis kellelgi teisel, ning tuvastamiseks kulus ligi kuus kuud. Reaalajas on automaatne tehinguanalüüs hädavajalik, et andmeressursse jagades teie pettustemeeskonda ja laiemat tööstust varustada.

AI suudab need miljonid tehingud vastu võtta ja trende esile tõsta. Seega pole oluline mitte ainult andmete omamine, vaid ka nende õige kasutamine ja analüüsimine.

Whitney – Jessica rääkis meile, mida ta näeb. Nüüd, Kevin, koos Allyga – kas saate jagada hiljutist pettuse kasvu, mida näete?

Kevin – Sa mõtled, kuidas varem pettus oli. Keegi varastas kellegi posti, sai võltsitud isikutunnistuse ja ostis auto. Nutikas kindlustusandja võib ära tunda, et sellel mehel on Californias krediidibüroo teatis ja nad taotlevad Detroidis laenu, millel polnud mõtet. Aga täna on kõik kiire. Kiirus on üks lahutamatuid äriväärtuse pakkumisi.

See sobib hästi digitaalseks, sest petturid kasutavad ära, püüdes olla kiiremad. Üks suurimaid pettuse liike, mida me näeme, on pettus, mille puhul inimesed moodustavad osaliselt või täielikult krediidiprofiili, mis on loodud meie kindlustussüsteemide läbimiseks. Nägin hiljuti näidet, kus kellegi krediidiskoori parandati mudelkaubanduse liiniga, mis muutis tehingu skoori paremaks.

Seega vaatame kõik andmed üle ja teeme simulatsiooni. Meil on inimesi, kes neid vaatavad, kuid neid on tõesti raske märgata. Kui tehing tehakse sünteetilise ID-ga, peate ikkagi identiteeti toetama. Siin on tõesti väärtuslik võimalus lasta tehisintellektil halvad palganumbrid kinni püüda ja see meie inimeste jaoks märgistada.

Whitney – Te mõlemad mainisite, kuidas Ally töötab informed.IQ-ga, et märgistada petturlikke tehinguid. Jessica, kas saate rääkida, kuidas pangad saavad seda tehnoloogiat võimendada?

Jessica – Informed tuvastab automaatselt pettused palgalehtedel, mis on üks esimesi laenamisprotsessi sisenemispunkte. Seega on hädavajalik mõista, et me peame petturitest tõeliselt kõrgtehnoloogiat ja kuigi see võib tõsi olla, puutuvad sellega kokku ka igapäevased inimesed. sisenemise takistus. Kui keskendute ainult mittedokumentaalsetele kinnitustele, võite kokku puutuda paljude sünteetiliste ID-dega. Kui keskendute KYC-le ja identiteedipettusele, kuid ei tarbi digitaalseid dokumente, on automaatse tuvastamise lubatav piirang.

Kui olete saanud lame kujutise, vaid e-kirja või faksi teel saadud dokumendikujutise, on probleemiks pildi kvaliteet. Nii et kui saate faksi või pildi pildist, on raske aru saada, kas see on pettus. AI võib keskenduda ID-le, kuid kui see on lame pilt, õnnestub see ainult 10–20% ajast. Enamik laenuandjaid tugineb endiselt paberile, nii et keskendume sellele, kus saame märkimisväärset mõju avaldada – kus me oleme väga kindlad, et avastame pettused. Informedi paystub-pettuse meetmele tuginemine on hea näitaja laenuandjatele, et nad saaksid kindlaks teha mitte ainult KYC, vaid ka tõhustatud pettuse. Võib-olla ei näe keegi pettust, sest võltsitud makseteatise hankimine on palju lihtsam kui võltsitud isikutunnistus ning kuna rohkem keskendutakse KYC-le ja ID-kontrollile, on tõenäoline, et palganumbriga seotud pettusi esineb rohkem.

Oluline on tagada, et laenuandjad saaksid kontosid avada ja pakkuda tarbijatele dokumentide üleslaadimisel sujuvat kogemust. Kui teil on need kontrollid esiotsas, saate pettusi märkimisväärselt vähendada. On oluline, et kontrolliksite kose alguses pettusi. Kehv pildikvaliteet on korrelatsioonis laenuportfelli halva tootlusega. Kui teil on inimesi, kes suudavad ja tahavad laenu tagasi maksta, kuid ei suuda esitada tõendavaid dokumente, proovivad nad tõenäoliselt sünteetilist ID-d või CPN-i, kuid kui näeme tegelikku palgatõendi pettust, jätavad nad tõenäolisemalt maksejõuetuse. Neil lihtsalt pole vahendeid nende maksete tegemiseks.

Pettuste märgistamise kohta lisateabe saamiseks külastage informediq.com.