PYMNTS의 최근 조사에 따르면 경영진의 71 % 실시간 결제 시스템에 많은 관심을 가지고 있습니다. 빠른 계좌 개설, 구매 확인, 은행 간 자금 이체 등 거의 즉각적인 거래의 가치를 쉽게 확인할 수 있습니다. 이는 기업, 소비자 및 금융 기관(FI)에 혜택을 줍니다. 심지어 연방 준비 은행도 실시간 결제에 관심을 갖고 있으며 2023년 중반에 FedNow 플랫폼을 출시할 계획입니다.
물론 금융범죄 업계도 실시간 결제의 가능성을 보고 있다. 가짜 계좌를 통해 돈을 옮길 수 있고, 이체를 현금으로 바꾸거나 사기로 구매한 상품을 받을 가능성이 높아지기 때문이다. -시간 지불도. 이미 은행 간 이체 앱의 간편성으로 인해 사기 행위가 증가하고 있습니다. 2021년에는 금융 기관의 80% 실시간 결제를 전략에 통합한 후 사기 손실이 급증했음을 확인했습니다.
그러나 더 빠른 처리 및 지불 방법이 금융 기관 또는 소비자에 대한 위험과 동의어일 필요는 없습니다. 사기꾼들이 운영을 가속화하고 확장하는 동안 금융 기관은 강력한 사기 탐지 시스템을 활용하여 사기 손실에 대응하고 사기 거래 또는 계정을 조기에 식별할 수 있습니다.
하지만 솔루션에 대해 자세히 알아보기 전에 최신 사기 행위를 검토해 보겠습니다.
점점 더 빨라지는 사기꾼
실시간 데이터와 정교한 금융 범죄 전략을 통해 사이버 범죄자는 작전을 가속화할 수 있습니다. 오늘날 사기꾼은 합성 ID를 개발하고 눈 깜짝할 사이에 사용자 자격 증명을 훔칠 수 있습니다. 경우에 따라 결제 승인 사기와 마찬가지로 사기꾼은 기업과 개인을 조작하여 은행이나 고객에 대한 보호가 거의 없는 상태에서 즉시 수백 달러를 지불하도록 할 수 있습니다.
사기를 식별하는 데 몇 달, 때로는 XNUMX년 이상이 걸릴 수 있습니다. 외부 및 내부 사기 시도는 모두 진단하기 어려울 수 있지만 불확실한 시간과 온라인 쇼핑 및 CNP(Card Not Present) 거래의 빈도로 인해 이러한 추세는 악화될 수밖에 없습니다.
은행 사기 부서의 경우 전반적으로 급속도로 증가하는 사기 비율은 전략과 도구를 검토해야 할 때임을 의미합니다. 최고의 솔루션은 실시간 데이터를 사용합니다.
은행 사기 탐지
사기가 가속화됨에 따라 금융 기관의 업무량이 증가합니다. 중소 규모의 은행, 신용 조합 및 대부업체는 오래되고 느린 시스템과 연약하고 긴 수동 분석 프로세스에 의존해야 하는 경우가 많아 수많은 취약점이 발생합니다. 그리고 사기꾼들은 그것을 압니다.
많은 금융 기관이 직면하고 있는 문제는 그들이 수십 년 된 기술로 현대 사기와 싸우려고 시도하고 있다는 것입니다. 이러한 도구는 상당한 수동 입력이 필요하고 투명성이 부족하며 검토하는 데 며칠은 아니더라도 몇 시간이 걸립니다. 결과적으로 고객 서비스 모니터링을 제외하더라도 금융 상품 및 부서 전반의 사례 관리에는 상당한 팀 대역폭이 필요합니다. 그러나 결과는 대체로 비효율적입니다.
실시간 사기 탐지를 위해 은행에는 다음과 같은 몇 가지 요소를 고려하는 플랫폼이 필요합니다.
- 옴니 채널 지원
- 거의 즉각적인 데이터 동기화
- 자동화된 워크플로
- 계좌 개설, 거래, KYC/AML 지원
- 코드가 없어 사용하기 쉬움
- 현재 사기 방지 프로세스에 쉽게 통합
- 새로운 사기 패턴에 대한 지속적인 최적화 및 적응을 위한 기계 학습
- 이탈률을 방지하기 위한 빠른 고객 중심 워크플로우
최근까지 실시간 사기 탐지는 유지하기 어려웠고 대기업 수준의 대규모 은행 외에는 대체로 감당할 수 없었습니다. 그러나 데이터 파트너십을 통해 이 기술은 이 데이터를 집계하고 이를 비즈니스 의사 결정으로 변환하는 도구를 통해 소규모 금융 기관에서 액세스할 수 있게 되었습니다.
사기 위험 분석을 가속화하는 방법
사기 방지에 관해서는 속도가 가장 중요합니다. 문제가 손에서 벗어나기 전에 문제를 해결할 수 있는 충분한 시간을 가지면 비용, 시간 및 장기적인 브랜드 평판을 절약할 수 있습니다. 정확한 분석은 오탐 가능성을 방지하여 뛰어난 고객 경험을 보장할 수 있습니다.
그러나 그 지점에 도달하려면 사기 위험 분석 프로세스를 효과적으로 가속화하기 위해 다음 세 단계를 따르는 것이 중요합니다.
병목 현상 발견
사기 방지 프로세스의 병목 현상은 일반적이며 위험 분석과 같이 시간이 많이 걸리는 프로세스에서는 이러한 지연이 빠르게 축적됩니다. 비효율적인 기술부터 IT에 대한 과도한 의존, 사일로화된 데이터 작업에 이르기까지 이러한 보류가 발생할 수 있는 많은 이유가 있습니다.
매핑한 후 완전한 조직의 사기 프로세스를 살펴보려면 사람들이 가장 많이 걸리는 부분을 강조해야 할 때입니다. 그런 다음 프로세스 속도를 높일 수 있는 요소를 식별할 수 있습니다. 사례 관리와 같은 많은 경우 자동화를 통해 작업 부하를 크게 줄일 수 있습니다. 다른 영역에서는 데이터가 실시간으로 동기화되도록 보장하여 의심스러운 활동을 식별하는 지연을 방지할 수 있습니다.
기술 이해
다음으로 가속하려는 각 단계에 어떤 기술이 적합한지 명확히 해야 합니다. 모든 플랫폼이 동일한 것은 아니며 CTO 및 IT 팀의 통찰력이 필요할 것입니다.
예를 들어 자동화에는 여러 변형이 있습니다. RPA(Robotic Process Automation)로 알려진 단순하지만 효율적인 비지능형 변형입니까? 아니면 제안된 솔루션에 최적화 및 확장을 위한 인공 지능(AI), 특히 머신 러닝(ML)이 포함되어 있습니까? 두 옵션 모두 고도로 수동적인 방법으로 개선될 수 있지만 AI와 ML을 활용하는 조직은 동일한 시스템으로 성장함에 따라 확장할 수 있습니다.
이는 타사 소프트웨어 또는 데이터 파트너가 보안 프로토콜을 처리하는 방식에도 적용됩니다. 컴플라이언스를 어떻게 유지하고 민감한 정보가 소프트웨어를 통과할 경우 얼마나 안전합니까?
프로세스를 단순하게 유지
마지막으로, 개선할 부분을 파악한 후에는 직원을 위해 프로세스를 최대한 단순하게 유지해야 합니다. 코드 없는 솔루션을 사용하는 것부터 솔루션을 레거시 소프트웨어와 통합하는 것까지 사기 관리를 원활하게 수행할 수 있는 여러 가지 방법이 있습니다.
새로운 기술을 사용하는 방법은 주로 현재 시스템과 새로운 솔루션 및 상호 작용 방식에 따라 달라집니다. 이상적으로는 신기술은 직원들이 최대한 원활하게 전환할 수 있도록 교육 세션도 제공할 것입니다.
그러나 소프트웨어는 제쳐두고 위험 분석 프로세스를 보다 쉽고 덜 복잡하게 유지하면서 새로운 전략과 통찰력을 지능적으로 적용하고 협업 및 지식 공유를 촉진할 수 있으므로 효과를 손상시키지 않고 장기적으로 유지 관리하기가 더 쉬워집니다. 사기 식별 프로세스의 견고성.
간편해진 실시간 사기 탐지
수십 년 전, 실시간 데이터와 포괄적인 사기 탐지 시스템은 중소 규모의 금융 기관이 거의 사용할 수 없었습니다. 그러나 데이터의 민주화와 향상된 기술로 인해 이제 실시간 사기 위험 분석 및 솔루션을 사용할 수 있습니다. 더 이상 사내에서 빌드하거나 엄격한 플러그인을 사용할 필요가 없습니다. 선택한 사기 관리 시스템과의 파트너십을 통해 FI는 필수 기술을 활용할 수 있을 뿐만 아니라 레거시 솔루션에 필요한 막대한 자본 없이 엔터프라이즈급 은행과 경쟁할 수 있는 기회를 얻을 수 있습니다.
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