धोखाधड़ी लेनदेन का पता लगाने और रोकने के लिए स्वचालन

बैंक ऑटोमेशन समिट में, ऑटो लेंडिंग स्ट्रैटेजी के इनफॉर्मेड निदेशक, जेसिका गोंजालेज, केविन फराघेर, एली फाइनेंशियल में उत्पाद और रणनीति के वरिष्ठ निदेशक, बैंक ऑटोमेशन न्यूज के उप संपादक, व्हिटनी मैकडॉनल्ड द्वारा संचालित एक पैनल में शामिल हुए।

पेश है चर्चा का अंश।

व्हिटनी - किस प्रकार की धोखाधड़ी बढ़ रही है? जेसिका क्या आप कुछ आंकड़े साझा कर सकते हैं?

जेसिका - धोखाधड़ी एक गर्म विषय है। कार खरीदार कारों को खरीदने और वित्तपोषित करने के लिए एक डिजिटल इंटरफ़ेस का उपयोग कर रहे हैं, इसलिए ऑटो उधार में, हमें 4.7 बिलियन डॉलर का नुकसान हो रहा है। हमारे सभी उधारदाताओं के लिए इंफॉर्मेड का पता चला धोखाधड़ी का औसत 2.25% है। डिजिटल उपस्थिति होने से वास्तव में धोखाधड़ी में .08% की वृद्धि होती है - धोखेबाज अधिक परिष्कृत होते जा रहे हैं और वे उन्हें सक्षम करने के लिए डिजिटल प्लेटफॉर्म का उपयोग कर रहे हैं।

इसलिए हम सुनिश्चित कर रहे हैं कि धोखाधड़ी निहित है। कानून प्रवर्तन पहचान की चोरी पर केंद्रित है, क्योंकि यह आसानी से दंडनीय है और एक "गर्म अपराध" है। हम paystub धोखाधड़ी पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं क्योंकि यह उपभोक्ताओं को उनके ऋणों का भुगतान करने से संबंधित है। पहचान या केवाईसी पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, हम यह सुनिश्चित कर रहे हैं कि हम उपभोक्ता आय की गणना कर सकें।

व्हिटनी - आपने पेस्टब धोखाधड़ी के बारे में बात की है और आपने अभी-अभी एक बुलेटिन जारी किया है। क्या आप जो देख रहे हैं उसके बारे में अधिक साझा कर सकते हैं?

जेसिका - हमारे उधारदाताओं में धोखाधड़ी की दर ~ 2.25% है। डिजिटल में, हम 35% अधिक धोखाधड़ी देखते हैं। एक डिजिटल रिटेलर को गिरवी और उधार देने के दौरान धोखाधड़ी वाले पे स्टब्स और दस्तावेज़ीकरण देखने की 10 गुना अधिक संभावना है। रुझानों को देखते हुए, हम इसकी तुलना उस औसत 2.25% से कर रहे हैं। यह बहुत बड़ी बात नहीं लग सकती है, लेकिन इसकी कीमत अरबों में है। कुंजी केवल धोखाधड़ी को ट्रैक करने के लिए डेटा नहीं है, यह सुनिश्चित कर रही है कि आप रुझानों को पहचानते हैं।

जैसा कि केविन ने कहा, रुझानों को मैन्युअल रूप से ट्रैक करना मुश्किल है। विश्लेषक दस्तावेज़ों की समीक्षा करते हैं - वे रोज़ाना ढेर सारे दस्तावेज़ देखते हैं। वे रुझानों को उजागर करने के लिए उन सभी डेटा बिंदुओं को कनेक्ट नहीं कर सकते हैं। जब मैं बैंक में था, तो हमने एक अलग नाम और पते के साथ एक टेलीफोन बिल देखा, लेकिन वही टेलीफोन नंबर किसी और के रूप में था, और इसे पहचानने में लगभग छह महीने लग गए। वास्तविक समय होने पर, डेटा संसाधनों को साझा करके आपकी धोखाधड़ी टीम और व्यापक उद्योग को लैस करने के लिए स्वचालित लेनदेन विश्लेषण अनिवार्य है।

AI उन लाखों लेन-देन को ले सकता है और रुझानों को उजागर कर सकता है। इसलिए न केवल डेटा का होना बल्कि उसका सही तरीके से उपयोग और विश्लेषण करना महत्वपूर्ण है।

व्हिटनी - जेसिका ने हमें बताया कि वह क्या देखती है। अब, केविन, सहयोगी के साथ - क्या आप धोखाधड़ी गतिविधि में हाल की वृद्धि को साझा कर सकते हैं जो आप देख रहे हैं?

केविन - आप सोचते हैं कि धोखाधड़ी कैसे हुआ करती थी। किसी ने किसी का मेल चुराया, फर्जी आईडी ली और कार खरीद ली। एक स्मार्ट अंडरराइटर यह पहचान सकता है कि इस आदमी के पास कैलिफ़ोर्निया में क्रेडिट ब्यूरो नोट है और वे डेट्रॉइट में ऋण के लिए आवेदन कर रहे हैं, जिसका कोई मतलब नहीं था। लेकिन आज सब कुछ तेज है। गति अभिन्न व्यावसायिक मूल्य प्रस्तावों में से एक है।

यह डिजिटल रूप से अच्छी तरह से फिट बैठता है क्योंकि धोखेबाज तेजी से होने की कोशिश में फायदा उठाते हैं। धोखाधड़ी के सबसे बड़े प्रकारों में से एक जो हम देख रहे हैं, वह है धोखाधड़ी जहां लोग आंशिक रूप से या पूरी तरह से एक क्रेडिट प्रोफ़ाइल बना रहे हैं जिसे हमारे अंडरराइटिंग सिस्टम के माध्यम से प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। मैंने हाल ही में एक उदाहरण देखा जहां मॉडल ट्रेड लाइन के साथ किसी का क्रेडिट स्कोर बेहतर हुआ, जिससे डील स्कोर बेहतर हुआ।

इसलिए हम सभी डेटा की समीक्षा करते हैं और एक सिमुलेशन करते हैं। हमारे पास लोग हैं जो उन्हें देख रहे हैं, लेकिन उन्हें पहचानना वाकई मुश्किल है। जब सौदा एक सिंथेटिक आईडी के माध्यम से होता है तब भी आपको पहचान का समर्थन करना होता है। यहीं पर एआई के पास खराब पेस्टब को पकड़ने और इसे हमारे लोगों के लिए ध्वजांकित करने की क्षमता वास्तव में मूल्यवान है।

व्हिटनी - आप दोनों ने बताया कि कैसे सहयोगी धोखाधड़ी वाले लेनदेन को चिह्नित करने के लिए सूचित.आईक्यू के साथ काम करता है। जेसिका, क्या आप इस बारे में बात कर सकते हैं कि बैंक इस तकनीक का लाभ कैसे उठा सकते हैं?

जेसिका - Informed स्वचालित रूप से paystubs पर धोखाधड़ी का पता लगाती है, जो कि उधार देने की प्रक्रिया में पहले प्रवेश बिंदुओं में से एक है। प्रवेश के लिए एक बाधा। यदि आप केवल गैर-दस्तावेजी सत्यापन पर ध्यान केंद्रित करते हैं, तो आप बहुत सारे सिंथेटिक आईडी में भाग सकते हैं। यदि आप केवाईसी और पहचान धोखाधड़ी पर ध्यान केंद्रित करते हैं, लेकिन डिजिटल दस्तावेजों का उपभोग नहीं करते हैं, तो आप कितनी स्वचालित पहचान को सक्षम कर सकते हैं, इसकी एक सीमा है।

यदि आपको एक सपाट छवि प्राप्त हुई है, ईमेल या फ़ैक्स से केवल एक दस्तावेज़ छवि, छवि गुणवत्ता एक समस्या है। इसलिए यदि आपको कोई फ़ैक्स या तस्वीर की तस्वीर मिलती है, तो यह जानना मुश्किल है कि क्या यह धोखाधड़ी है। एआई आईडी पर ध्यान केंद्रित कर सकता है, लेकिन अगर यह एक सपाट तस्वीर है तो आप केवल 10 से 20% बार ही सफल होंगे। अधिकांश ऋणदाता अभी भी कागज पर भरोसा करते हैं इसलिए हम इस बात पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं कि हम कहां महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकते हैं - जहां हमें उच्च विश्वास है कि हम धोखाधड़ी का खुलासा कर रहे हैं। Informed के paystub धोखाधड़ी के उपाय पर भरोसा करना उधारदाताओं के लिए यह सुनिश्चित करने के लिए एक अच्छा संकेतक है कि वे न केवल KYC की पहचान कर रहे हैं बल्कि बढ़ी हुई धोखाधड़ी भी कर रहे हैं। हो सकता है कि किसी को धोखाधड़ी दिखाई न दे क्योंकि नकली आईडी की तुलना में नकली पेस्टब प्राप्त करना बहुत आसान है और चूंकि केवाईसी और आईडी सत्यापन पर अधिक ध्यान दिया जाता है, इसलिए अधिक भुगतान धोखाधड़ी होने की संभावना है।

यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि ऋणदाता खाते खोल सकते हैं और उपभोक्ताओं को दस्तावेज़ अपलोड करने के लिए एक सहज अनुभव प्रदान कर सकते हैं। यदि आपके पास वे चेक सामने के छोर पर हैं, तो आप धोखाधड़ी को काफी कम कर सकते हैं। यह सुनिश्चित करना कि आप अपने जलप्रपात की शुरुआत में धोखाधड़ी की जाँच कर रहे हैं, महत्वपूर्ण है। खराब छवि गुणवत्ता ऋण पोर्टफोलियो में खराब प्रदर्शन से संबंधित है। यदि आपके पास ऐसे लोग हैं जो ऋण का भुगतान कर सकते हैं और कर सकते हैं लेकिन सहायक दस्तावेज प्रदान नहीं कर सकते हैं, तो वे सिंथेटिक आईडी या सीपीएन का प्रयास करेंगे, लेकिन जब हम वास्तविक पेस्टब धोखाधड़ी देखते हैं तो उनके डिफ़ॉल्ट होने की अधिक संभावना होती है। उनके पास भुगतान करने के लिए साधन ही नहीं है।

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