בפסגת האוטומציה הבנקאית הצטרפה מנהלת אסטרטגיית הלוואות האוטומטית של אינפורד, ג'סיקה גונזלס, לקווין פרגר, מנהל בכיר של מוצר ואסטרטגיה ב-Ally Financial בפאנל בהנחיית וויטני מקדונלד, סגנית העורכת של Bank Automation News.
הנה חלק מהדיון.
וויטני - אילו סוגי הונאה עולים? ג'סיקה את יכולה לחלוק כמה דמויות?
ג'סיקה - הונאה היא נושא חם. רוכשי רכב משתמשים בממשק דיגיטלי כדי לרכוש ולממן מכוניות, אז בהלוואות רכב, אנו רואים הפסדים של 4.7 מיליארד דולר. ממוצע ההונאה שזוהה של Informed הוא 2.25% בכל המלווים שלנו. נוכחות דיגיטלית למעשה מגדילה את ההונאה ב-08% - הרמאים הולכים ונעשים מתוחכמים יותר והם משתמשים בפלטפורמות דיגיטליות כדי לאפשר אותם.
אז אנחנו מוודאים שההונאה מוכלת. אכיפת החוק מתמקדת בגניבת זהות, מכיוון שהדבר ניתן להענשה בקלות ו"פשע חם". אנחנו מתמקדים בהונאת תלושי משכורת מכיוון שהיא מתאמת לצרכנים שיחזירו את ההלוואות שלהם. במקום להתמקד בזיהוי או ב-KYC, אנו מוודאים שנוכל לחשב את ההכנסה לצרכן.
וויטני - דיברת על הונאה בתלוש משכורת ופרסמת רק עלון. האם תוכל לשתף יותר על מה שאתה רואה?
ג'סיקה - שיעור ההונאה בקרב המלווים שלנו הוא ~2.25%. בדיגיטל אנו רואים 35% יותר הונאה. קמעונאי דיגיטלי נוטה פי 10 לראות תלושי שכר ותיעוד הונאה על פני משכנתאות והלוואות. בהסתכלות על מגמות, אנו משווים את זה מול הממוצע של 2.25%. זה אולי לא נשמע כמו עניין גדול, אבל זה שווה מיליארדים. המפתח הוא לא רק שיש לך נתונים כדי לעקוב אחר הונאה, זה לוודא שאתה מזהה מגמות.
כפי שאמר קווין, קשה לעקוב באופן ידני אחר מגמות. אנליסטים בודקים מסמכים - הם רואים טונות של מסמכים מדי יום. הם לא יכולים לחבר את כל נקודות הנתונים האלה כדי לחשוף מגמות. כשהייתי בבנק ראינו חשבון טלפון עם שם וכתובת אחרים, אבל אותו מספר טלפון של מישהו אחר, ולקח כמעט חצי שנה להזדהות. לאחר זמן אמת, ניתוח עסקאות אוטומטי הוא הכרחי כדי לצייד את צוות ההונאה שלך ואת התעשייה הרחבה יותר על ידי שיתוף משאבי נתונים.
AI יכול לקחת את מיליוני העסקאות האלה ולהדגיש מגמות. אז לא רק להחזיק את הנתונים אלא להשתמש ולנתח אותם כראוי הוא המפתח.
וויטני - ג'סיקה סיפרה לנו מה היא רואה. עכשיו, קווין, עם אלי - האם אתה יכול לשתף את העליות האחרונות בפעילות הונאה שאתה רואה?
קווין - אתה חושב על איך הייתה הונאה פעם. מישהו גנב דואר של מישהו, קיבל תעודת זהות מזויפת וקנה מכונית. חתם חכם עשוי לזהות שלבחור הזה יש שטר של לשכת אשראי בקליפורניה והם מבקשים הלוואה בדטרויט, וזה לא היה הגיוני. אבל היום הכל מהיר. מהירות היא אחת מהצעות הערך העסקיות האינטגרליות.
זה מתאים לדיגיטל היטב מכיוון שרמאים מנצלים את היתרון ומנסים להיות מהירים יותר. אחד מסוגי ההונאה הגדולים ביותר שאנו רואים הוא הונאה שבה אנשים מרכיבים באופן חלקי או מלא פרופיל אשראי שנועד לעבור דרך מערכות החיתום שלנו. לאחרונה ראיתי דוגמה שבה למישהו השתפר ציון האשראי שלו עם קו המסחר במודל, מה שהפך את ציון העסקה לטוב יותר.
אז אנחנו בודקים את כל הנתונים ועושים סימולציה. יש לנו אנשים שמסתכלים עליהם, אבל ממש קשה לזהות אותם. כאשר העסקה יוצאת לפועל עם תעודה מזהה סינתטית, אתה עדיין צריך לתמוך בזהות. זה המקום שבו היכולת לגרום לבינה מלאכותית ללכוד את תלוש השכר הרע ולסמן אותו עבור האנשים שלנו היא באמת בעלת ערך.
ויטני - שניכם הזכרת כיצד אלי עובד עם informed.IQ כדי לסמן עסקאות הונאה. ג'סיקה, תוכלי לדבר איך בנקים יכולים למנף את הטכנולוגיה הזו?
Jessica – Informed מזהה באופן אוטומטי הונאה בתלושי משכורת, שהיא אחת מנקודות הכניסה הראשונות לתהליך ההלוואות.. אז זה הכרחי להבין שאנחנו חושבים על רמאים כאל היי-טק באמת, ולמרות שזה יכול להיות נכון, זה גם אנשים רגילים שעומדים בפניהם מחסום כניסה. אם תתמקד רק באימותים שאינם דוקומנטריים, אתה עלול להיתקל בהרבה מזהים סינתטיים. אם אתה מתמקד ב-KYC והונאת זהות אבל לא צורכים מסמכים דיגיטליים, יש מגבלה לכמה זיהוי אוטומטי אתה יכול להפעיל.
אם קיבלת תמונה שטוחה, רק תמונת מסמך מאימייל או מפקס, איכות התמונה היא בעיה. אז אם אתה מקבל פקס או תמונה של תמונה, קשה לדעת אם זה הונאה. בינה מלאכותית יכולה להתמקד בתעודת הזהות, אבל אם זו תמונה שטוחה תצליח רק 10 עד 20% מהמקרים. רוב המלווים עדיין מסתמכים על נייר ולכן אנו מתמקדים במקום בו אנו יכולים להשפיע באופן משמעותי - היכן שיש לנו ביטחון גבוה שאנו חושפים הונאה. הסתמכות על מדד ההונאה של תלוש השכר של Informed היא אינדיקטור טוב למלווים לוודא שהם מזהים לא רק KYC אלא גם הונאה משופרת. אולי מישהו לא יכול לראות הונאה כי זה הרבה יותר קל להשיג תלוש תשלום מזויף מאשר תעודה מזהה מזויפת ומכיוון שיש יותר התמקדות ב-KYC ואימות מזהה, סביר להניח שתתרחש יותר הונאה עם תלוש תשלום.
חשוב לוודא שמלווים יכולים לפתוח חשבונות ולהציע חוויה חלקה לצרכנים להעלות מסמכים. אם יש לך את הצ'קים האלה בקצה הקדמי, אתה יכול להפחית את ההונאה באופן משמעותי. חשוב לוודא שאתה בודק הונאה בתחילת המפל שלך. איכות תמונה ירודה קשורה לביצועים גרועים בתיק ההלוואות. אם יש לך אנשים שיכולים וירצו להחזיר הלוואות אבל לא יכולים לספק תיעוד תומך, סביר להניח שהם ינסו מזהה סינתטי או CPN, אבל כשאנחנו רואים הונאה ממשית של תלושי משכורת יש סיכוי גבוה יותר שהם יעברו ברירת מחדל. פשוט אין להם את האמצעים לבצע את התשלומים האלה.
למידע נוסף על סימון הונאה, בקר informediq.com.
