PYMNTS の最近の調査によると、 幹部の71% リアルタイム決済システムに非常に関心があります。 口座開設の迅速化、購入確認、銀行間の資金移動など、ほぼ即時のトランザクションの価値を簡単に確認できます。 これらは、企業、消費者、金融機関 (FI) に利益をもたらします。連邦準備制度理事会でさえ、リアルタイムの支払いに関心を持っており、2023 年半ばに FedNow プラットフォームを立ち上げる予定です。
もちろん、金融犯罪業界はリアルタイムの支払いにも可能性を見出しており、偽のアカウントを介してお金を動かすことができ、送金をキャッシュアウトしたり、不正に購入された商品を受け取ったりする可能性が高くなります.もちろん、金融犯罪業界はその可能性を実際に見ています・時払いも。 銀行から銀行への即時送金アプリの使いやすさに起因する詐欺行為がすでに増加しています。 2021年、 金融機関の80% リアルタイム決済を戦略に取り入れた後、詐欺による損失が急増したことに気付きました。
しかし、より迅速な処理と支払い方法は、金融機関や消費者にとってリスクと同義である必要はありません。 詐欺師がその活動を加速し、拡大している一方で、金融機関は強力な詐欺検出システムを活用して、詐欺の損失に対抗し、不正な取引やアカウントを早期に特定できます。
しかし、ソリューションの詳細に入る前に、最新の不正行為を確認しましょう。
詐欺師はますます速くなっています
リアルタイム データと洗練された金融犯罪戦略により、サイバー犯罪者は活動を加速させています。 現在、詐欺師は合成 ID を開発し、瞬く間にユーザー資格情報を盗むことができます。 場合によっては、支払い承認詐欺と同様に、詐欺師は企業や個人を操作して数百ドルを即座に支払わせることができますが、銀行やその顧客はほとんど保護されていません。
不正行為を特定するには、数か月、場合によっては XNUMX 年以上かかることがあります。 外部および内部の不正行為の試みは診断が難しい場合がありますが、オンライン ショッピングやカードの存在しない (CNP) 取引の時期や頻度が不確実であるため、この傾向は悪化することは間違いありません。
銀行詐欺部門にとって、全体的に急速に加速している詐欺率は、戦略とツールを見直す時期に来ていることを意味します。 そして、最良のソリューションはリアルタイム データを使用します。
バンキングにおける不正検出
不正が加速するにつれて、金融機関でのケースロードが増加します。 小規模および中規模の銀行、信用組合、および貸し手は、多くの場合、時代遅れで動きの遅いシステム、および脆弱で時間のかかる手動分析プロセスに依存する必要があり、多数の脆弱性を生み出しています。 そして、詐欺師はそれを知っています。
多くの金融機関が直面している問題は、彼らが何十年も前のテクノロジーを使って現代の詐欺に立ち向かおうとしているということです。 これらのツールは、かなりの手動入力を必要とし、透明性に欠け、レビューに数日とは言わないまでも数時間かかります。 その結果、顧客サービスの監視を除外したとしても、金融商品や部門全体のケース管理には、チームの帯域幅がかなり必要になります。 しかし、結果はほとんど効果がありません。
リアルタイムの不正検出のために、銀行はいくつかの要因を考慮したプラットフォームを必要とします。
- オムニチャネルのサポート
- ほぼ瞬時のデータ同期
- 自動化されたワークフロー
- 口座開設・取引・KYC/AML対応
- コードなし、使いやすい
- 現在の不正防止プロセスに簡単に統合
- 新しい不正パターンへの継続的な最適化と適応のための機械学習
- 放棄率を回避するための高速で顧客中心のワークフロー
最近まで、リアルタイムの不正検出は維持が困難であり、大規模なエンタープライズ レベルの銀行以外では手が届きませんでした。 しかし、データ パートナーシップを通じて、このデータを集約してビジネス上の意思決定に変換するツールを通じて、小規模な金融機関がこのテクノロジーにアクセスできるようになりました。
不正リスク分析を加速する方法
不正防止に関しては、スピードがすべてです。 問題が手に負えなくなる前に問題を解決するための十分な時間を確保することで、お金、時間、および長期的なブランドの評判を節約できます。 正確な分析は、誤検出の可能性を防ぎ、優れたカスタマー エクスペリエンスをさらに保証します。
しかし、その点に到達するには、これらの XNUMX つのステップに従って、不正リスク分析プロセスを効果的に加速することが重要です。
ボトルネックを発見
不正防止プロセスのボトルネックは一般的であり、リスク分析のように時間がかかるプロセスでは、これらの遅れが急速に蓄積されます。 非効率的なテクノロジーから IT への過度の依存、サイロ化されたデータの操作まで、これらの保留が発生する理由は多数あります。
をマッピングした後、 全体 組織の不正プロセスを改善するために、人々が最も行き詰まる場所を強調する時が来ました。 次に、何がプロセスを高速化する可能性があるかを特定できます。 ケース管理などの多くの場合、自動化によってワークロードを大幅に削減できます。 他の分野では、データがリアルタイムで同期されるようにすることで、疑わしいアクティビティを特定する際の遅延を防ぐことができます。
テクノロジーを理解する
次に、加速したい各ステップに適したテクノロジーを明確にする必要があります。 すべてのプラットフォームが同じというわけではなく、CTO および IT チームからの洞察が必要になる可能性があります。
たとえば、自動化にはいくつかのバリエーションがあります。 これは、ロボティック プロセス オートメーション (RPA) として知られる、シンプルだが効率的な非インテリジェントなバリエーションですか? それとも、提案されたソリューションには、最適化とスケーリングのために人工知能 (AI)、特に機械学習 (ML) が含まれていますか? どちらのオプションも高度に手動の方法で改善される可能性がありますが、AI と ML を活用する組織は、同じシステムで成長するにつれて拡張できます。
これは、サードパーティのソフトウェアまたはデータ パートナーがそのセキュリティ プロトコルを処理する方法にも当てはまります。 コンプライアンスをどのように維持し、機密情報がソフトウェアを通過する場合、機密情報はどの程度安全ですか?
プロセスをシンプルに保つ
最後に、改善点を特定したら、従業員にとってプロセスをできるだけシンプルに保つ必要があります。 ノーコード ソリューションの使用からレガシー ソフトウェアとのソリューションの統合まで、不正管理を簡単に行う方法はたくさんあります。
新しいテクノロジーをどのように使用するかは、現在のシステムと新しいソリューション、およびそれらがどのように相互作用するかに大きく依存します。 理想的には、新しいテクノロジーは、従業員が可能な限りシームレスに移行できるようにするためのトレーニング セッションも提供します。
しかし、ソフトウェアは別として、リスク分析プロセスをより簡単かつ単純に維持できるほど、新しい戦略と洞察をインテリジェントに適用し、コラボレーションと知識共有を促進しながら、有効性を損なうことなく長期的に維持することが容易になります。不正識別プロセスの堅牢性。
リアルタイムの不正検出が簡単に
数十年前、リアルタイムのデータと包括的な不正検出システムは、小規模および中規模の金融機関にはほとんど手の届かないものでした。 しかし、データの民主化とテクノロジーの強化により、リアルタイムの不正リスク分析とソリューションが利用できるようになりました。 これを社内で構築したり、厳格なプラグインを使用したりする必要はなくなりました。 選択した不正管理システムとのパートナーシップにより、金融機関は必須の技術を活用するだけでなく、エンタープライズ レベルの銀行と競合する機会を得ることができます。従来のソリューションに必要な大規模な資本は必要ありません。
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