ما در عصر کلاهبرداران زندگی می کنیم. از جانب
وام های تقلبی Covid Bounce Bank برای دولت بریتانیا 4.9 میلیارد پوند، کلاهبردار عاشقانه آنلاین "The Tinder Swindler" و کلاهبردار واقعی آنا دلوی در Inventing Anna، نمی توانیم روزی را بدون داستان جدیدی در مورد جرایم مالی بگذرانیم. وسوسه
پول آسان هرگز اینقدر جریان اصلی نبوده است، پس چرا کلاهبرداری تبدیل به یک مبارزه روزافزون برای کسب‌وکارها شده و سرکوب آن بسیار دشوار است؟
در چند سال گذشته انقلابی در بانکداری رخ داده است. پرداخت های سریع به یک امر عادی تبدیل شده است و نقدینگی بلادرنگ را به بخشی حیاتی از استراتژی بانکداری شرکت تبدیل می کند. در عصری که مشتریان انتظار پرداخت‌های فوری، راه‌اندازی آسان حساب آنلاین و بدون اصطکاک دارند
بانکداری، فناوری مجبور است دائماً در حال تکامل باشد. اما تهدیدات بالقوه آنها نیز در حال تکامل است.
روش‌های کلاهبرداران در حال تغییر است و اکنون می‌توانند حتی باهوش‌ترین مشتریان آنلاین و کسب‌وکارها را با آخرین فناوری فریب دهند. بانک‌ها باید تعادلی بین ارائه تجربه بانکی بصری و راحت به مشتریان که می‌خواهند پیدا کنند و در عین حال اطمینان حاصل کنند.
آنها سطوح امنیتی مورد نیاز در چشم انداز اقتصادی جدید را برآورده می کنند. آنها باید روی زیرساخت ها و راه حل های مناسب سرمایه گذاری کنند تا اطمینان حاصل کنند که یک قدم جلوتر از موج جدید مجرمان آنلاین باقی می مانند.
کلاهبردار امروز کیست؟
دیگر فقط زمزمه کردن در گوش سرمایه گذاران، همکاران یا مشتریان بالقوه برای کلاهبرداری و کلاهبرداری از آنها نیست. کلاهبردار امروزی به صورت آنلاین زندگی می کند و روش های پیچیده ای برای فریب دادن قربانیان خود ایجاد می کند. تنها در دو سال گذشته، وجود دارد
شده است
افزایش 43 درصدی کلاهبرداری و سوء استفاده از رایانهو این تهدید را در حال حاضر بزرگتر از همه جنایات دیگر است.
La
رفتار مالی Aاقتدار از آن به عنوان "چشم انداز تهدید چندلایه، فعال شده توسط مدل کم خطر و پاداش بالا" یاد می کند که هر مجرم سایبری روش یا تهدید منحصر به فرد خود را مانند فیشینگ، کلاهبرداری های آزادسازی حقوق بازنشستگی یا پولشویی ارائه می دهد. با
دارایی‌های آنلاین گسترده و داده‌های بی‌پایان برای پردازش، جرایم مالی به یک چالش بزرگ برای بانک‌ها تبدیل شده است، زیرا اطمینان از شناسایی همه تهدیدها و پوشش پایگاه‌ها دشوارتر و دشوارتر می‌شود. فریب دادن افراد آنلاین ساده تر از همیشه است -
دیگر نیازی نیست که از نظر فناوری پیشرفته باشید و همچنین به جذابیت Tinder Swindler نیاز ندارید. شما به سادگی می توانید وارد ابزارهای آنلاین شوید و اجازه دهید این فناوری کار را برای شما انجام دهد. بنابراین، چگونه سازمان های مالی می توانند با این نوع جدید کلاهبرداران مبارزه کنند
و از دارایی های مشتریان خود محافظت کنند؟
مبتکران مقابله می کنند
خوشبختانه، کلاهبرداران تنها کسانی نیستند که در روش های خود پیشرفته تر شده اند. با صدها میلیون تراکنش، هزاران مشتری، و طیف گسترده ای از نهادهای پیچیده که تحت نظر مدیران مختلف برای مبارزه با آنها اداره می شوند،
جایی است که نوآوری‌ها در ابر، هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) وارد می‌شوند. اولین گام مبارزه با پیچیدگی با این فناوری و ساده‌سازی داده‌های خود است، که تشخیص دقیق مشکلات و اعمال راه‌حل‌ها در سطح سازمان را آسان‌تر می‌کند. .
مقابله با جرایم مالی یک بازی حجمی است. در گذشته، شرکت‌ها ممکن است به دنبال افزایش تعداد کارمندان خود بوده‌اند تا با افزایش حجم معاملات و پیچیدگی مقابله کنند، و هیچ گزینه دیگری جز جذب نیرو برای مبارزه با جرم و جنایت نمی‌بینند. با این حال، بانک ها در حال حاضر
روی آوردن به فناوری برای انجام کارهای سنگین، با راه‌حل‌های اتوماسیون که اکنون می‌توانند بخشی از بار را از دوش تیم‌های مالی بیش از حد بردارند.
راه‌حل‌های هوش مصنوعی و ML مبتنی بر ابر می‌توانند داده‌های مالی نمایی را برای ایجاد یک نمای 360 درجه از مشتری، به دست آوردن یک دید متمرکز از هر رویداد مشکوک، و شناسایی طرح‌ها و نقاط ورودی جدید بررسی کنند. این فناوری به سازمان های مالی نیز اجازه می دهد
برای اجرای سناریوهای ضد پولشویی (AML) در تمام کانال ها، خطوط کسب و کار و مراحل چرخه حیات مشتری، همه در کسری از زمانی که همتایان انسانی آنها می توانند. به عبارت دیگر، شما می توانید تعداد افراد خود را ثابت نگه دارید، در حالی که تیم ها افزایش می یابند
خروجی آنها و وظایف ارزش افزوده بیشتری را به خود اختصاص دهند.
در خارج، بانک ها همیشه در تلاش هستند تا رگولاتور را راضی کنند و اطمینان حاصل کنند که آنها در چارچوب مقررات قرار می گیرند. فرآیندها باید سریع و دقیق باشد تا نهادهای نظارتی داده ها و شواهد مورد نیاز خود را ارائه دهند و تنظیم کننده باید بتواند
قابلیت های یک سیستم را آزمایش کنید و آن را تا حد خود سوق دهید. استفاده از تحقیقات و مدیریت پرونده مبتنی بر هوش مصنوعی، حجم گزارش‌های فعالیت مشکوک را کاهش می‌دهد و شفافیت کامل را تضمین می‌کند. به عنوان مثال، ML می‌تواند به شناسایی پول‌شویان کمک کند.
و در کل چرخه عمر مشتری، از مقررات "کنش و دقت لازم برای مشتری" (CDD) و "مشتری خود را بشناسید" (KYC) پیروی کنید. هنگامی که همه داده ها در یک مکان گرد هم می آیند، یافتن و گزارش دادن اطلاعات به تنظیم کننده را آسان می کند.
این پیشرفت‌های فناوری در نرم‌افزار AML به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد تا به سرعت و با دقت ریسک را ارزیابی کرده و مشتریان را با تحریم‌ها و فهرست‌های نظارت جهانی در یک مجموعه داده عظیم مقایسه کنند. شناسایی و برخورد با کلاهبرداران و مجرمان آسان تر می شود
از طریق کل صنعت، بدون توجه به موقعیت مکانی، و برای صرفه جویی در دارایی های مشتریان سریعتر عمل کنید.
بسترسازی برای مبارزه با تقلب
مسلم است که مبارزه با جرایم مالی در سال 2022 به توانایی یک سازمان مالی برای مدیریت و تجزیه و تحلیل موثر داده ها بستگی دارد. با این حال، بانک ها باید اطمینان حاصل کنند که هنگام وارد کردن نرم افزارهای جدید در داخل، انتخاب های درستی انجام می دهند و حق را انتخاب می کنند
گام در جهت خاموش کردن آن
مؤسسات مالی باید به دنبال نرم افزارهای مدرن کشف جرم از تأمین کنندگان معتبر و معتبر شخص ثالث باشند که در مبارزه با کلاهبرداران عرصه بازی را هموار می کنند. این یک سرمایه گذاری ضروری برای فعال کردن CDD، نظارت بر تراکنش است،
بررسی‌ها و گزارش‌های نظارتی - و مشارکت با تامین‌کننده مناسب برای پوشش همه پایه‌ها بسیار مهم است. با زیرساخت‌های ابری و برنامه‌های کاربردی مناسب برای مقابله با حجم عظیمی از داده‌هایی که هر روز از طریق بانک‌ها و امور مالی در حال عبور است.
شرکت های خدماتی می توانند با جرایم مالی در مقیاس بزرگ مقابله کنند. از طریق اعمال نفوذ ML در چنین مجموعه داده بزرگی، شناسایی الگوهای رایج و همگام شدن با قوانین در حال تغییر آسان تر می شود.
مدل‌های ML می‌توانند به‌طور خودکار با این رفتارهای مجرمانه همیشه در حال تکامل سازگار شوند و با آخرین الگوها به‌روز شوند و گروه‌های جنایتکار پنهانی را شناسایی کنند که می‌توانستند برای ماه‌ها یا سال‌های آینده پنهان بمانند. این فناوری به صورت پشت سر هم کار می کند
با نیروی کار، استفاده از قابلیت‌های اتوماسیون برای کاهش وظایف روزمره و آزاد کردن کارمندان برای افزودن ارزش بیشتر از طریق کار دقیق یا استراتژیک. به عنوان مثال، با پشتوانه اتوماسیون هوشمند که بار کاری روزانه را کاهش می دهد، محققان مالی
سپس می تواند زمان کمتری را صرف جستجوی اطلاعات مشتری و بررسی موارد مثبت کاذب کند. با داشتن نمایه‌های مشتری که به‌طور خودکار دسته‌بندی می‌شوند، می‌توانند زمان بیشتری را صرف انجام کاری کنند که بهترین کار را انجام می‌دهند - دستگیری متخلفان.
حفاظت از آینده
سرعت، پیچیدگی و فرصت‌های گسترده برای جرایم مالی، سازمان‌های خدمات مالی را ملزم می‌کند تا رویکرد خود را بازنگری کنند. سازگار، ایمن و محافظت شده در این دوره جدید از جنایات مالی می تواند مشکل باشد. بازیگران بد
تکامل یافته اند، اما ابزارهای مبارزه با آنها نیز تکامل یافته اند، زیرا ابر، هوش مصنوعی و ML مخالفان قدرتمندی را نشان می دهند. برای اینکه یک قدم جلوتر بماند، بخش مالی باید به راه‌حل‌های ابری برای قابلیت‌ها و انعطاف‌پذیری برای انطباق با تهدیدها در حین تکامل آنها روی آورد.
مقابله با کلاهبرداران
با راه حل ها و زیرساخت های مناسب، بانک ها نه تنها می توانند مشتریان خود را در برابر خطرات امروز محافظت کنند، بلکه خود را برای کلاهبردار آینده نیز آماده می کنند. هرچه که این کلاهبرداران در مرحله بعد بیایند، بانک ها آماده خواهند بود.
