Automação para detectar e interromper transações fraudulentas

No Bank Automation Summit, a diretora de estratégia de empréstimos para automóveis da Informed, Jessica Gonzalez, juntou-se a Kevin Faragher, diretor sênior de produto e estratégia da Ally Financial em um painel moderado por Whitney McDonald, editora adjunta do Bank Automation News.

Aqui está parte da discussão.

Whitney – Que tipos de fraude estão aumentando? Jessica você pode compartilhar alguns números?

Jessica – Fraude é um tema quente. Os compradores de carros estão usando uma interface digital para comprar e financiar carros, então, em empréstimos de automóveis, estamos vendo perdas de US$ 4.7 bilhões. A média de fraudes detectadas pela Informed é de 2.25% em todos os nossos credores. Ter uma presença digital realmente aumenta a fraude em 08% – os fraudadores estão ficando mais sofisticados e estão usando plataformas digitais para habilitá-los.

Então, estamos nos certificando de que a fraude seja contida. A aplicação da lei está focada no roubo de identidade, porque é facilmente punível e um “crime quente”. Estamos focados na fraude de contracheques porque ela se correlaciona com os consumidores que pagam seus empréstimos. Em vez de focar na identificação ou KYC, estamos nos certificando de que podemos calcular a renda do consumidor.

Whitney – Você falou sobre fraude no contracheque e acabou de lançar um boletim. Você pode compartilhar mais sobre o que está vendo?

Jessica – A taxa de fraude em nossos credores é de ~2.25%. No digital, vemos 35% mais fraudes. Um varejista digital tem 10 vezes mais chances de ver recibos de pagamento e documentação fraudulentos em hipotecas e empréstimos. Ao olhar para as tendências, estamos comparando com essa média de 2.25%. Pode não parecer grande coisa, mas vale bilhões. A chave não é apenas ter dados para rastrear fraudes, é garantir que você reconheça as tendências.

Como Kevin disse, é difícil rastrear tendências manualmente. Os analistas revisam os documentos – eles veem toneladas de documentos diariamente. Eles não podem conectar todos esses pontos de dados para descobrir tendências. Quando eu estava no banco, vimos uma conta telefônica com nome e endereço diferentes, mas o mesmo número de telefone de outra pessoa, e demorou quase seis meses para identificar. Ter uma análise de transações automatizada em tempo real é fundamental para equipar sua equipe de fraudes e o setor em geral, compartilhando recursos de dados.

A IA pode pegar esses milhões de transações e destacar tendências. Portanto, não apenas ter os dados, mas usá-los e analisá-los adequadamente é fundamental.

Whitney – Jessica nos contou o que ela vê. Agora, Kevin, com Ally – Você pode compartilhar os aumentos recentes em atividades fraudulentas que você está vendo?

Kevin – Você pensa em como a fraude costumava ser. Alguém roubou a correspondência de alguém, conseguiu uma identidade falsa e comprou um carro. Um subscritor inteligente pode reconhecer que esse cara tem uma nota de agência de crédito na Califórnia e está solicitando um empréstimo em Detroit, o que não fazia sentido. Mas hoje, tudo é rápido. A velocidade é uma das propostas integrais de valor do negócio.

Isso se encaixa bem no digital porque os fraudadores se aproveitam, tentando ser mais rápidos. Um dos maiores tipos de fraude que estamos vendo é a fraude em que as pessoas estão parcialmente ou completamente criando um perfil de crédito projetado para passar por nossos sistemas de subscrição. Recentemente, vi um exemplo em que alguém teve sua pontuação de crédito melhorada com a linha de comércio modelo, o que melhorou a pontuação do negócio.

Então revisamos todos os dados e fazemos uma simulação. Temos pessoas olhando para eles, mas eles são realmente difíceis de identificar. Quando o negócio for concluído com um ID sintético, você ainda precisará dar suporte à identidade. É aí que ter a capacidade de fazer com que a IA capture o contracheque ruim e o sinalize para nosso pessoal é realmente valioso.

Whitney – Vocês dois mencionaram como Ally trabalha com oformed.IQ para sinalizar transações fraudulentas. Jessica, você pode falar sobre como os bancos podem alavancar essa tecnologia?

Jessica – O Informed detecta automaticamente fraudes em contracheques, que é um dos primeiros pontos de entrada no processo de empréstimo. Portanto, é imperativo entender que pensamos nos fraudadores como realmente de alta tecnologia e, embora isso possa ser verdade, também são as pessoas comuns que enfrentam uma barreira à entrada. Se você se concentrar apenas em verificações não documentais, poderá encontrar muitos IDs sintéticos. Se você se concentrar em KYC e fraude de identidade, mas não consumir documentos digitais, há uma limitação na quantidade de detecção automática que você pode habilitar.

Se você recebeu uma imagem plana, apenas uma imagem de documento de um e-mail ou fax, a qualidade da imagem é um problema. Portanto, se você receber um fax ou uma foto de uma foto, é difícil saber se é fraudulento. A IA pode se concentrar no ID, mas se for uma imagem plana, você terá sucesso apenas de 10 a 20% das vezes. A maioria dos credores ainda depende do papel, por isso estamos focados em onde podemos causar um impacto significativo – onde temos alta confiança de que estamos descobrindo fraudes. Contar com a medida de fraude de paystub da Informed é um bom indicador para os credores garantirem que estão identificando não apenas o KYC, mas também a fraude aprimorada. Talvez alguém não consiga ver fraude porque é muito mais fácil obter um contracheque falso do que uma identidade falsa e, como há mais foco no KYC e na verificação de identidade, é provável que ocorra mais fraudes de contracheque.

É importante garantir que os credores possam abrir contas e oferecer uma experiência perfeita para os consumidores carregarem documentos. Se você tiver esses cheques no front-end, poderá reduzir significativamente a fraude. Certificar-se de que você está verificando fraudes no início de sua cascata é fundamental. A má qualidade da imagem está relacionada ao baixo desempenho da carteira de empréstimos. Se você tem pessoas que podem e vão reembolsar empréstimos, mas não podem fornecer documentação de apoio, eles provavelmente tentarão uma identificação sintética ou um CPN, mas quando vemos uma fraude real de contracheque, é mais provável que eles entrem em default. Eles simplesmente não têm os meios para fazer esses pagamentos.

Para saber mais sobre como sinalizar fraudes, visite informadoq. com.