Bank Automation Summit에서 Informed의 자동 대출 전략 이사인 Jessica Gonzalez는 Bank Automation News의 부편집장인 Whitney McDonald의 사회로 Ally Financial의 제품 및 전략 부문 수석 이사인 Kevin Faragher와 함께 했습니다.
다음은 토론의 일부입니다.
Whitney – 어떤 유형의 사기가 증가하고 있습니까? 제시카 피규어 좀 공유해주실 수 있으신가요?
제시카 – 사기가 화제입니다. 자동차 구매자는 디지털 인터페이스를 사용하여 자동차를 구매하고 자금을 조달하므로 자동차 대출에서 4.7억 달러의 손실을 보고 있습니다. Informed의 탐지된 사기 평균은 모든 대출 기관에서 2.25%입니다. 디지털 존재는 실제로 사기를 08% 증가시킵니다. 사기꾼은 점점 더 교묘해지고 있으며 사기를 가능하게 하기 위해 디지털 플랫폼을 사용하고 있습니다.
따라서 우리는 사기가 포함되어 있는지 확인합니다. 법 집행 기관은 신원 도용에 초점을 맞추고 있습니다. 왜냐하면 쉽게 처벌할 수 있고 "뜨거운 범죄"이기 때문입니다. 우리는 급여 명세서 사기에 초점을 맞추고 있습니다. 이는 소비자가 대출을 상환하는 것과 관련이 있기 때문입니다. 신원 확인 또는 KYC에 중점을 두는 대신 소비자 소득을 계산할 수 있는지 확인합니다.
Whitney – 당신은 급여 명세서 사기에 대해 이야기했고 방금 게시판을 발표했습니다. 당신이보고있는 것에 대해 더 많이 공유 할 수 있습니까?
제시카 – 우리 대출 기관의 사기율은 ~2.25%입니다. 디지털에서는 사기가 35% 더 많습니다. 디지털 소매업체는 모기지 및 대출 전반에 걸쳐 사기 급여 명세서와 문서를 볼 가능성이 10배 더 높습니다. 추세를 볼 때 평균 2.25%와 비교합니다. 별 것 아닌 것 같지만 수십억 달러의 가치가 있습니다. 핵심은 사기를 추적하기 위한 데이터를 보유하는 것뿐만 아니라 추세를 인식하도록 하는 것입니다.
Kevin이 말했듯이 수동으로 추세를 추적하는 것은 어렵습니다. 분석가는 문서를 검토합니다. 매일 수많은 문서를 봅니다. 추세를 파악하기 위해 모든 데이터 요소를 연결할 수는 없습니다. 은행에 갔을 때 이름과 주소는 다르지만 전화번호는 다른 사람과 같은 전화요금 고지서를 보았고, 확인하는 데 거의 XNUMX개월이 걸렸습니다. 실시간 자동화된 거래 분석은 데이터 리소스를 공유하여 사기 팀과 더 넓은 업계를 무장시키는 데 필수적입니다.
AI는 수백만 건의 거래를 처리하고 추세를 강조할 수 있습니다. 따라서 데이터를 보유하는 것뿐만 아니라 이를 적절하게 사용하고 분석하는 것이 중요합니다.
휘트니 – 제시카는 그녀가 본 것을 우리에게 말했습니다. 이제 Kevin, Ally와 함께 – 보고 있는 사기 행위의 최근 증가를 공유할 수 있습니까?
Kevin – 예전에 사기가 어땠는지 생각해보세요. 누군가 누군가의 우편물을 훔쳐 가짜 신분증을 받고 차를 샀습니다. 현명한 보험업자라면 이 사람이 캘리포니아에 신용 조사 기관 어음이 있고 디트로이트에서 대출을 신청하고 있다는 것을 알아차릴 수 있습니다. 그러나 오늘날에는 모든 것이 빠릅니다. 속도는 필수적인 비즈니스 가치 제안 중 하나입니다.
사기꾼이 더 빨리 이용하려고 하기 때문에 이것은 디지털에 잘 맞습니다. 우리가 보고 있는 가장 큰 사기 유형 중 하나는 사람들이 우리의 언더라이팅 시스템을 통과하도록 설계된 신용 프로필을 부분적으로 또는 완전히 구성하는 사기입니다. 나는 최근에 누군가가 거래 점수를 더 좋게 만든 모델 거래 라인으로 신용 점수를 향상시킨 예를 보았습니다.
그래서 우리는 모든 데이터를 검토하고 시뮬레이션을 합니다. 우리는 그들을 보고 있는 사람들이 있지만, 그들은 정말로 발견하기 어렵습니다. 합성 ID로 거래가 성사되면 여전히 ID를 지원해야 합니다. AI가 잘못된 급여 명세서를 캡처하여 직원을 위해 표시하도록 하는 기능이 있는 것은 정말 가치 있는 일입니다.
Whitney – 두 분 모두 Ally가 informed.IQ와 협력하여 사기 거래를 신고하는 방법에 대해 언급했습니다. 제시카, 은행이 이 기술을 어떻게 활용할 수 있는지 이야기해 주시겠습니까?
Jessica – Informed는 대출 과정의 첫 번째 진입점 중 하나인 급여 명세서에서 사기를 자동으로 감지합니다. 따라서 사기꾼을 정말 첨단 기술로 생각하고 그것이 사실일 수 있지만 일상적인 사람들이 직면하는 사기꾼이라는 점을 이해하는 것이 필수적입니다. 진입장벽. 문서가 아닌 확인에만 초점을 맞추면 많은 합성 ID에 부딪힐 수 있습니다. KYC 및 신원 사기에 중점을 두고 디지털 문서를 사용하지 않는 경우 활성화할 수 있는 자동 탐지의 양에 제한이 있습니다.
이메일이나 팩스에서 문서 이미지인 평면 이미지를 받은 경우 이미지 품질이 문제입니다. 따라서 팩스나 사진의 사진을 받으면 사기인지 알기 어렵습니다. AI는 신분증에 집중할 수 있지만 평면 그림이라면 성공 확률은 10~20%에 불과하다. 대부분의 대출 기관은 여전히 종이에 의존하므로 우리는 우리가 중대한 영향을 미칠 수 있는 부분, 즉 사기를 적발하고 있다고 확신하는 부분에 집중하고 있습니다. Informed의 급여 명세서 사기 조치에 의존하는 것은 대출 기관이 KYC뿐만 아니라 강화된 사기도 식별할 수 있는 좋은 지표입니다. 가짜 신분증보다 가짜 급여 명세서를 얻는 것이 훨씬 쉽기 때문에 누군가는 사기를 보지 못할 수도 있습니다. KYC 및 ID 확인에 더 중점을 두기 때문에 급여 명세서 사기가 더 많이 발생할 가능성이 있습니다.
대출 기관이 계좌를 개설하고 소비자가 문서를 업로드할 수 있는 원활한 환경을 제공할 수 있도록 하는 것이 중요합니다. 이러한 수표가 프런트 엔드에 있으면 사기를 크게 줄일 수 있습니다. 워터폴 시작 시 사기 여부를 확인하는 것이 중요합니다. 열악한 이미지 품질은 대출 포트폴리오 내에서 열악한 성과와 관련이 있습니다. 대출을 상환할 수 있고 상환할 예정이지만 증빙 서류를 제공할 수 없는 사람들이 있는 경우 그들은 합성 ID 또는 CPN을 시도할 가능성이 가장 높지만 실제 급여 명세서 사기를 볼 때 채무 불이행 가능성이 더 높습니다. 그들은 단지 그 지불을 할 수단이 없습니다.
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