은행 거래 내역서는 예금, 인출 및 지불을 포함하여 은행 계좌에서 이루어진 모든 거래를 보여주는 문서입니다. 대출이나 신용을 승인하기 전에 대출 기관에서 신청자의 소득과 재정 안정성을 확인하는 방법으로 일반적으로 사용합니다.
그러나 기술이 발전함에 따라 사기꾼이 합법적으로 보이는 위조 은행 명세서를 작성하기가 더 쉬워졌습니다. 이러한 위조 은행 거래 내역서는 신청자의 소득과 재정 안정성을 위조하여 실제보다 더 신용할 수 있는 것처럼 보이게 만드는 데 사용될 수 있습니다.
대출 신청서에 가짜 은행 명세서를 사용하면 대출 기관과 차용인에게 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 허위 진술은 소득을 부풀리거나 금융 부채를 숨기거나 차용인의 재정 상황을 허위 진술하는 데 사용될 수 있습니다. 이로 인해 대출 기관은 실제로 대출금을 상환할 수 없는 차용인에게 신용을 확장할 수 있습니다. 또한 대금업자가 가짜 은행 명세서에 포함된 정보를 제대로 확인하지 못하는 경우 법적 책임에 노출될 수 있습니다. 차용인은 또한 부채와 법적 문제에 시달릴 수 있습니다.
따라서 대출 기관은 가짜 은행 명세서를 탐지하고 사기로부터 자신을 보호할 방법을 지속적으로 찾고 있습니다.
여기에는 진술의 데이터를 사용하여 다른 정보 소스와 비교하여 확인하는 진술의 수동 확인이 포함될 수 있으며, 이는 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다.
이 게시물에서는 가짜 은행 명세서가 대금업자가 해결해야 할 중요한 문제인 이유와 Nanonets와 같은 AI 및 기계 학습 기술을 사용하는 방법을 다룰 것입니다.
대출 기관은 가짜 은행 명세서를 어떻게 식별합니까?
은행 명세서를 확인하는 것은 많은 수의 기록이나 명세서를 처리할 때 특히 시간이 많이 걸리고 노동 집약적인 프로세스가 될 수 있습니다. 일반적으로 수동으로 수행되며 가짜 은행 명세서를 찾는 데 다음 단계가 포함됩니다.
- 성명서 정보의 불일치 또는 불규칙성: 가짜 은행 명세서를 식별하는 한 가지 방법은 명세서의 정보에서 불일치 또는 불규칙성을 찾는 것입니다. 예를 들어 규모가 크거나 비정상적인 거래를 보여주고, 맞춤법 오류가 있고, 글꼴 크기 및 유형이 일관되지 않은 진술은 잠재적 위험 신호입니다.
- 명세서를 다른 문서와 비교: 대출 기관은 제공된 정보가 일치하고 명세서가 위조되지 않았는지 확인하기 위해 대출자가 제공한 신분증 또는 급여 명세서와 같은 다른 문서와 명세서를 비교할 수도 있습니다.
- 진위 확인: 대출 기관은 명세서에 기재된 은행에 연락하여 진위 여부를 확인하고 명세서의 진위 여부를 확인할 수 있습니다.
- 은행 기록과 일치하지 않는지 확인하십시오. 대출 기관은 명세서의 정보를 은행 기록과 상호 참조하여 명세서가 적법한지 확인할 수도 있습니다.
- 특수 소프트웨어 사용: 또한 문서를 분석하고 이를 알려진 위조 명세서 데이터베이스와 비교하여 대금업자가 위조 은행 명세서를 감지하는 데 도움이 되는 특수 소프트웨어 및 서비스가 있습니다. 이러한 방법 중 일부는 다음과 같습니다.
- 데이터 추출 및 분석: 대출 기관은 전문 소프트웨어 또는 서비스를 사용하여 은행 명세서에서 데이터를 자동으로 추출하고 불일치 또는 불규칙성을 분석할 수 있습니다.
- 사기 탐지 소프트웨어: 일부 대출 기관은 전문 사기 탐지 소프트웨어를 사용하여 일반적으로 가짜 명세서와 관련된 패턴이나 특성에 대해 은행 명세서를 스캔합니다.
이러한 방법은 은행 명세서를 확인하는 데 효과적일 수 있지만 시간이 많이 걸리고 노동 집약적일 수 있습니다. 여기에서 인간의 판단과 결합된 기계 학습이 도움이 될 수 있습니다.
위의 방법에도 불구하고 사기 및 변조된 문서는 사람의 눈으로 감지할 수 없습니다. 수동 검토는 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬우며 회사 리소스를 집중적으로 활용합니다.
Nanonets와 같은 자동화 기술이 도움이 될 수 있는 곳입니다. Nanonets는 다양한 종류의 문서에서 데이터 추출을 자동화할 수 있는 AI 기반 광학 문자 인식(OCR) 도구입니다.
나노넷은 은행 명세서에서 대규모로 데이터를 추출할 수 있어 많은 수의 명세서를 빠르고 정확하게 검증할 수 있습니다. 이 플랫폼은 의심스러운 진술을 모델링, 식별 및 표시하는 데 사용할 수 있으며 진술의 정보를 다른 정보 소스와 비교하여 자동으로 확인하는 데에도 사용할 수 있습니다. 이를 통해 대금업자는 상당한 시간과 노력을 절약하고 고객을 사기로부터 보호할 수 있습니다.
Nanonets를 사용하여 은행 명세서 데이터 추출을 자동화하면 다음과 같은 많은 이점이 있습니다.
- 정확도 향상 AI 기반 기술은 데이터의 패턴을 식별하고 정확하게 추출할 수 있기 때문에 데이터 추출의 일관성.
- 시간, 노력 감소 비용 데이터를 수동으로 추출하고 검증하는 것보다 AI 기반 기술이 더 빠르고 정확하게 데이터를 추출할 수 있기 때문입니다.
- 향상된 보안, 의심스러운 활동을 감지하고 경고하도록 자동화된 프로세스 및 모델을 학습할 수 있기 때문입니다.
- 개선 된 고객 경험, AI 기반 기술은 고객에게 최상의 경험을 제공하는 데 필요한 데이터를 빠르고 정확하게 추출할 수 있기 때문입니다.
결론
위조 은행 명세서는 대출이나 신용을 부정하게 취득하는 데 사용될 수 있기 때문에 대출 기관에 점점 더 큰 문제가 되고 있습니다. 이러한 위조 은행 명세서의 정교함은 첨단 기술로 인해 증가하고 있습니다. 대출 기관의 과제는 사기를 방지하고 고객을 보호하기 위해 이러한 가짜 진술을 빠르고 정확하게 찾아내는 것입니다.
나노넷은 가짜 은행 명세서에 맞서 싸우는 대금업자에게 유용한 도구가 될 수 있습니다. 많은 수의 명세서를 빠르고 정확하게 검증함으로써 대출 기관은 고객을 보호하고 사기를 방지할 수 있습니다.
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