Bank Automation Summit では、Informed の自動車融資戦略担当ディレクターである Jessica Gonzalez が、Ally Financial の製品および戦略担当シニア ディレクターである Kevin Faragher と共に、Bank Automation News の副編集長である Whitney McDonald が司会を務めるパネルに参加しました。
ここに議論の一部があります。
Whitney – どのような種類の詐欺が増加していますか? ジェシカはいくつかの数字を共有できますか?
ジェシカ – 詐欺が話題になっています。 車の購入者はデジタル インターフェースを使用して車を購入し、資金を調達しているため、自動車ローンでは 4.7 億ドルの損失が発生しています。 インフォームドが検出した詐欺の平均は、すべての貸し手で 2.25% です。 デジタル プレゼンスを持つと、実際には不正行為が 08% 増加します。
そのため、詐欺が含まれていることを確認しています。 法執行機関は個人情報の盗難に焦点を当てています。これは簡単に罰せられ、「危険な犯罪」であるためです。 私たちは給与明細詐欺に焦点を当てています。これは、消費者がローンを返済することに関連しているためです。 本人確認や KYC に焦点を当てる代わりに、消費者の収入を計算できるようにしています。
Whitney – あなたは給与明細詐欺について話しましたが、あなたは速報を発表したばかりです。 あなたが見ているものについてもっと共有できますか？
ジェシカ – 貸し手全体の詐欺率は ~2.25% です。 デジタルでは、不正行為が 35% 増加しています。 デジタル小売業者は、住宅ローンや融資に関する不正な給与明細書や文書を目にする可能性が 10 倍高くなります。 傾向を見て、平均 2.25% と比較しています。 大したことではないように聞こえるかもしれませんが、数十億の価値があります。 重要なのは、不正行為を追跡するためのデータを取得することだけではなく、傾向を確実に認識できるようにすることです。
ケビンが言ったように、トレンドを手動で追跡するのは困難です。 アナリストはドキュメントをレビューします。毎日大量のドキュメントを目にします。 これらすべてのデータ ポイントを接続して傾向を明らかにすることはできません。 私が銀行にいたとき、別の名前と住所の電話請求書がありましたが、他の誰かと同じ電話番号で、特定するのに約XNUMXか月かかりました. リアルタイムの自動トランザクション分析は、データ リソースを共有することにより、詐欺チームとより広い業界に装備するために不可欠です。
AI は、これらの数百万のトランザクションを取得し、傾向を強調することができます。 そのため、データを取得するだけでなく、適切に使用して分析することが重要です。
ホイットニー – ジェシカは彼女が見ているものを教えてくれました. さて、Kevin と Ally です。あなたが目にしている不正行為の最近の増加について教えていただけますか?
ケビン – かつての詐欺について考えてみてください。 誰かが誰かのメールを盗み、偽の ID を取得し、車を購入しました。 賢明な引受業者は、この男がカリフォルニアに信用調査機関のノートを持っていて、デトロイトでローンを申請していることに気付くかもしれませんが、これは意味がありません。 しかし、今日はすべてが速いです。 スピードは、不可欠なビジネス価値提案の XNUMX つです。
これはデジタルによく合います。なぜなら、詐欺師はより迅速に利用しようとするからです。 私たちが見ている最大の種類の詐欺の XNUMX つは、引受システムを通過するように設計された信用プロファイルを人々が部分的または完全に作成する詐欺です。 私は最近、誰かがモデルトレードラインでクレジットスコアを改善し、取引スコアを改善した例を見ました.
そのため、すべてのデータを確認してシミュレーションを行います。 見ている人はいますが、見つけるのは本当に難しいです。 取引が合成 ID で行われた場合でも、ID をサポートする必要があります。 AI に不正な給与明細をキャプチャさせ、従業員のためにフラグを立てる機能を持つことは非常に価値があります。
Whitney – お二人とも、Ally がどのように informed.IQ と連携して不正取引にフラグを立てているかについて言及されました。 ジェシカ、銀行がこのテクノロジーをどのように活用できるかについて話していただけますか?
Jessica – Informed は、貸付プロセスへの最初のエントリ ポイントの XNUMX つである給与明細の詐欺を自動的に検出します。したがって、詐欺師は本当にハイテクであると私たちが考えていることを理解することが不可欠です。参入障壁。 文書以外の検証のみに焦点を当てると、多くの合成 ID に遭遇する可能性があります。 KYC となりすまし詐欺に焦点を当てているが、デジタル ドキュメントを消費しない場合、有効にできる自動検出の量には制限があります。
電子メールまたはファックスからフラットな画像を受け取った場合は、画像の品質に問題があります。 そのため、ファックスや写真の写真を受け取った場合、それが詐欺かどうかを判断するのは困難です。 AI は ID に集中できますが、平面図の場合は 10 ～ 20% の確率でしか成功しません。 ほとんどの貸し手は依然として紙に依存しているため、私たちは大きな影響を与えることができる場所、つまり詐欺を発見できるという確信が持てる場所に焦点を当てています. インフォームドのペイスタブ詐欺対策に依存することは、貸し手が KYC だけでなく強化された詐欺も特定していることを確認するための良い指標です。 偽の ID よりも偽の給与明細を取得する方がはるかに簡単であり、KYC と ID 検証により重点が置かれているため、より多くの給与明細詐欺が発生する可能性があるため、誰かが詐欺に気付かない可能性があります。
貸し手が口座を開設し、消費者がドキュメントをアップロードするためのシームレスなエクスペリエンスを提供できるようにすることが重要です。 フロントエンドでこれらのチェックがあれば、詐欺を大幅に減らすことができます。 ウォーターフォールの開始時に不正をチェックしていることを確認することが重要です。 画質の悪さは、ローン ポートフォリオ内のパフォーマンスの低下と相関関係があります。 ローンを返済できるが、裏付けとなる書類を提供できない人がいる場合、その人は合成 ID や CPN を試す可能性が高いですが、実際の給与明細詐欺が見られると、債務不履行になる可能性が高くなります。 彼らはそれらの支払いを行う手段を持っていません。
不正行為の報告について詳しくは、次の Web サイトをご覧ください。 情報提供.com.
