금융 거래와 일반 비즈니스 모두에서 가장 흔한 유형의 사기 중 하나는 문서 사기로, 사기꾼이 참여하는 모든 거래에서 기회를 개선하기 위해 변조되거나 조작된 문서를 제출할 때 발생합니다.
문서 사기의 가장 일반적인 형태는 대출 신청, 은행 운영 및 일방이 은행 거래 내역서 및 기타 금융 문서를 제출해야 하는 기타 금융 거래에서 발생합니다. 문서 사기에는 은행 명세서 변경, 가짜 급여 명세서 작성, 세금 양식, 인보이스, 서명, 날짜 변경 등 모든 것이 포함될 수 있습니다.
특히 대출/은행/금융 운영 영역에서 문서 사기의 문제는 실행하기가 점점 더 쉬워지고 있다는 것입니다. 디지털 이미징 소프트웨어 및 전문 위조 서비스의 발전으로 금융 기관 및 기타 기업이 위조 문서를 감지하기가 점점 더 어려워지고 있습니다. 결과적으로 문서 사기로 인해 수백만 달러의 비용이 발생하기 시작했습니다.
문서 사기는 특히 온라인 뱅킹 및 온라인 대출 애플리케이션에서 일반적이며 사이버 범죄의 주요 원인 중 하나입니다. McAfee의 최신 보고서 사이버 범죄는 현재 세계 GDP의 600%에 해당하는 0.8억 달러의 세계 경제 피해를 초래하고 있습니다.
대출/은행 프로세스뿐만 아니라 다른 비즈니스 활동에서도 문서 사기를 방지하기 위해 금융 기관과 회사는 혁신적인 기술 솔루션으로 눈을 돌리고 있습니다. AI 및 ML 기반 도구는 문서 사기 탐지에 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
문서 사기 작동 방식
문서 사기는 사기성 문서의 변경 또는 작성과 관련된 범죄 행위입니다. 변경되는 가장 일반적인 문서는 대출 신청 및 기타 금융 활동의 은행 명세서입니다. 이러한 사기성 은행 명세서에는 개별 거래 조작 또는 위조 기록 조작을 포함하여 다양한 종류의 변경이 포함될 수 있습니다.
은행 명세서 및 기타 문서를 변경하는 데 사용되는 기본 도구 중 하나는 PhotoShop과 같은 디자인 소프트웨어입니다. 설계 소프트웨어에 대한 전문 지식을 갖춘 사기꾼은 문서 사기를 저지르는 데 유리하지만 필수 조건은 아닙니다.
많은 사기꾼들이 여전히 설계 기술 없이도 대출 신청/은행 거래 사기에 관여할 수 있습니다. 예를 들어, "Novelty Bank 명세서" 생성을 전문으로 하는 온라인 서비스가 있습니다. 빠른 인터넷 검색을 통해 이러한 불법적이고 비윤리적인 서비스가 많이 드러날 것입니다.
가짜 은행 명세서를 생성하는 것 외에도 이러한 서비스는 가짜 급여 명세서 및 청구서와 같은 다른 유형의 사기성 문서도 생성합니다. 이러한 문서는 사기꾼이 불법적으로 대출을 확보하기 위해 사용합니다.
사기의 정도
문서 사기를 식별하는 한 가지 방법은 사기꾼의 기술 수준을 분석하는 것입니다. 위조 문서의 정교함 정도는 미래의 사기를 방지하는 방법에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
스펙트럼의 한쪽 끝에서 사기꾼은 문서 조작에 상대적으로 미숙할 수 있습니다. 그들의 가짜 문서에는 쉽게 눈에 띄고 감지하는 데 거의 노력이 필요하지 않은 글꼴 변경과 같은 오류가 포함됩니다. 이러한 오류는 종종 사기꾼의 은행 잔고를 부풀리기 위해 한두 번의 거래에 대해 만들어진 명백한 포토샵 변경입니다. 인간과 기계 모두 이러한 유형의 사기를 식별할 수 있지만 자동화를 사용하여 수천 페이지를 처리하면 시간 효율성이 향상됩니다.
다음 단계의 문서 사기는 더 정교합니다. 이 사기꾼들은 사실적이고 정확해 보이는 가짜 문서를 만듭니다. 이러한 변경 사항을 감지하려면 일반적으로 사기 방지 기술을 사용하여 사기성 대출 신청이 승인되는 것을 방지해야 합니다. 사기 방지 기술은 일치하지 않는 글꼴, 형식 문제, 거래와 명시된 계정 잔액 간의 조정 오류와 같은 미묘한 단서를 포착할 수 있습니다.
문서 사기의 가장 발전된 수준은 거의 완벽한 문서 위조입니다. 이러한 문서는 조정 오류를 생성하지 않고 사람과 기계 관찰자 모두에게 실제처럼 보이며 여러 진위 확인을 통과합니다. 이 수준에서 탐지하려면 파일의 메타데이터를 검사하거나 의심스러운 트랜잭션 패턴을 식별해야 할 수 있습니다. 사기 탐지 플랫폼은 이상적인 예방 방법입니다.
문서 사기는 금융 기관 및 기타 비즈니스에 심각한 문제이며 이를 방지할 수 있는 몇 가지 솔루션이 있습니다. 핵심 솔루션 중 하나는 자동 문서 변조 감지 기술을 사용하는 것입니다. 이러한 도구 중 다수는 문서 사기를 감지하고 방지하기 위해 인공 지능과 여러 계층의 기계 증강 인간 검토를 사용합니다. AI 도구와 인간 참여 루프(Human-in-the-Loop)의 조합은 사기를 보다 정확하게 감지하고 오탐을 줄여 신뢰성으로 이어집니다.
문서 사기가 의심되는 경우 AI 모델을 사용하여 추가 조사를 위해 거래를 자동으로 거부하거나 표시할 수 있습니다. 또한 AI 모델은 사기 가능성에 대한 평가를 제공하여 조사관이 가장 의심스러운 사례에 대한 노력의 우선 순위를 정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI는 또한 플래그가 지정된 트랜잭션에 대한 "원인 코드"를 생성하여 조사자가 조사할 특정 영역으로 안내하고 프로세스 속도를 높일 수 있습니다. 또한 AI 모델은 의심스러운 거래를 평가하고 제거할 때 조사관의 행동을 통해 학습할 수 있으므로 AI 모델이 지식을 개선하고 거짓 긍정 사기 탐지를 방지하는 데 도움이 됩니다.
디지털 데이터 소스를 사용하여 사기 방지 인수 절차를 개선하고 간소화할 수도 있습니다. Plaid와 같은 데이터 수집기는 대출자가 은행 로그인 자격 증명을 제공하면 최대 24개월의 거래 내역에 대한 액세스를 제공합니다. 기업은 자금 조달 과정에서 데이터 집계를 사용하여 신청자의 재무 문서가 은행에서 직접 얻은 데이터와 일치하는지 확인하여 제출된 정보의 진위를 확인할 수 있습니다.
효율적이고 정밀한 문서 처리를 디지털 검증과 결합함으로써 기업은 고객 만족과 최소한의 침입을 위해 최적화할 수 있는 동시에 여러 계층의 사기 탐지를 대출 신청(및 기타 비즈니스) 검증 프로세스에 통합할 수 있습니다. 이 접근 방식은 대출 및 기타 금융 및 비즈니스 서비스에 대한 보다 빠르고 안정적인 승인에 도움이 될 수 있습니다.
문서 사기 감지 사용 사례
문서 사기 탐지는 다양한 산업 분야에서 사기 행위를 방지하는 데 중요한 도구이므로 대출 신청 및 금융 운영을 넘어서는 응용 분야가 있습니다. 위조 문서는 신원 도용, 보험 사기 및 부동산 사기에 사용될 수 있습니다. 다음을 포함하여 문서 사기 탐지 도구에 대한 몇 가지 사용 사례가 있습니다.
- 대출 신청 사기: 대출을 확보하기 위해 은행 명세서를 변경하는 주요 영역입니다. 문서 사기 탐지 도구는 차용인이 제출한 위조 은행 명세서 및 급여 명세서를 식별하여 대출 및 기관, 대출 신청에서 사기를 탐지하고 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 신원 확인: 문서 위조 확인 도구를 사용하여 여권, 운전면허증과 같은 정부에서 발급한 신분증을 분석하여 개인의 신원이 진짜인지 확인하고 개인의 정보와 일치하는지 확인함으로써 개인의 신원을 확인할 수 있습니다.
- KYC(Know Your Customer) 준수: 금융 기관은 문서 진위 확인 소프트웨어를 사용하여 고객의 신원을 확인하고 자금 세탁 방지(AML) 및 테러 자금 조달 방지(CFT) 규정을 준수할 수 있습니다.
- 보험 청구: 보험 회사는 문서 사기 탐지 도구를 사용하여 사기 청구를 방지하기 위해 의료 청구서 및 경찰 보고서와 같이 청구인이 제출한 문서의 진위를 확인할 수 있습니다.
- 부동산 거래: 사기 탐지 도구는 부동산 증서 및 소유권 문서와 같은 문서를 분석하여 합법적인지 확인함으로써 부동산 거래의 부정을 탐지하는 데 사용할 수 있습니다.
- 직원 온보딩: 고용주는 문서 사기 탐지 도구를 사용하여 구직자의 신원을 확인하고 그들의 자격 및 업무 경험이 합법적인지 확인할 수 있습니다.
- 정부 문서 확인: 정부 기관은 출생 증명서, 결혼 증명서 및 기타 형태의 신분증과 같은 정부 발행 문서의 진위를 확인하는 데 사용할 수 있으므로 사기 탐지 도구의 이점을 누릴 수 있습니다.
문서 사기 탐지 도구를 구현하면 금융 및 비금융 조직 모두 사기 활동과 가짜 대출 신청을 탐지 및 방지하고 고객과 자산을 보호하여 궁극적으로 재정적 손실을 줄이고 전반적인 보안을 향상시킬 수 있습니다.
사기 탐지 프로토콜의 나노넷
Nanonets는 조직이 사용자 지정 AI 모델을 쉽게 교육하고 배포할 수 있도록 하는 기계 학습 지능형 문서 처리(IDP) 솔루션입니다. 여러 가지 방법으로 대출 신청 사기 탐지 시스템과 통합할 수 있습니다.
- OCR(광학 문자 인식): 나노넷을 사용하여 은행 거래 내역서 및 신분증과 같은 문서 이미지에서 텍스트를 추출한 다음 이를 분석하여 사기를 감지할 수 있습니다.
- 이미지 분류: Nanonets는 정품 문서 고유의 패턴과 기능을 기반으로 위조된 은행 명세서 또는 ID 카드와 같은 위조 문서를 식별하도록 이미지 분류 모델을 교육하는 데 사용할 수 있습니다.
- 데이터 유효성 검사: 나노넷은 불일치 및 잠재적인 사기를 감지하기 위해 은행 계좌 데이터와 같은 다른 정보 소스와 교차 참조하여 대출 신청과 같은 양식에 입력된 데이터를 유효성 검사하도록 모델을 교육하는 데 사용할 수 있습니다.
- 서명 확인: 나노넷은 대출 신청서 및 ID 카드와 같은 문서의 서명을 알려진 정품 서명과 비교하여 서명의 진위를 확인하도록 모델을 교육하는 데 사용할 수 있습니다.
- 문서 분할: Nanonets는 문서를 개별 필드로 분할하고 계좌 번호, 이름 및 주소와 같은 특정 정보를 추출하도록 모델을 교육하는 데 사용할 수 있습니다. 그런 다음 이 정보를 원본 문서와 비교하여 변조 또는 사기를 감지할 수 있습니다.
Nanonets를 문서 사기 탐지 시스템과 통합함으로써 조직은 사기 탐지 프로세스의 정확성과 속도를 개선하고 프로세스를 자동화하여 효율성을 높이고 인적 오류의 위험을 줄일 수 있습니다.
결론
문서 사기 탐지를 위한 AI 지원 도구의 사용은 사기꾼들이 기존의 사기 탐지 방법을 우회하는 새로운 방법을 계속해서 찾으면서 점점 더 중요해지고 있습니다. 지능형 문서 처리 솔루션과 결합된 AI 지원 데이터 검증은 대량의 데이터를 처리하고 인간 분석가가 놓칠 수 있는 패턴을 식별하여 사기를 보다 정확하고 효율적으로 탐지할 수 있습니다. 또한 과거 트랜잭션에서 학습하고 그에 따라 모델을 조정하여 시간이 지남에 따라 성능을 개선할 수 있습니다.
대출 신청 사기 탐지(및 기타 유형의 문서 사기 탐지)를 위한 AI 지원 도구를 구현하면 비용 절감, 분류 및 디지털화 정확도 향상, 시스템 효율성 향상으로 이어질 수 있으므로 다양한 산업 분야의 조직이 보호해야 할 가치 있는 솔루션이 됩니다. 그들의 자산과 고객.
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