Ett kontoutdrag är ett dokument som visar alla transaktioner som gjorts på ett bankkonto, inklusive insättningar, uttag och betalningar. Det används ofta av långivare som ett sätt att verifiera en sökandes inkomst och finansiella stabilitet innan de godkänner ett lån eller kredit.
Men i takt med att tekniken har gått framåt har det blivit lättare för bedragare att skapa falska kontoutdrag som verkar legitima. Dessa falska kontoutdrag kan användas för att förfalska en sökandes inkomst och finansiella stabilitet, vilket får dem att framstå som mer kreditvärdiga än de faktiskt är.
Användningen av falska kontoutdrag i låneansökningar kan få allvarliga konsekvenser för långivare och låntagare. Falska uttalanden kan användas för att blåsa upp inkomster, dölja finansiella skulder eller förvränga låntagarens ekonomiska situation. Detta kan leda till att långivare ger kredit till låntagare som faktiskt inte kan betala tillbaka lånet. Dessutom kan långivare utsättas för juridiskt ansvar om de inte korrekt verifierar informationen i ett falskt kontoutdrag. Låntagare kan också drabbas av skulder och juridiska problem.
Långivare letar alltså ständigt efter sätt att upptäcka falska kontoutdrag och skydda sig mot bedrägerier.
Detta kan innefatta manuell verifiering av uttalanden, användning av data från uttalandet för att kontrollera mot andra informationskällor, vilket är tidskrävande och felbenäget.
I det här inlägget kommer vi att täcka varför falska kontoutdrag är en viktig fråga för långivare att lösa, och hur användning av AI och maskininlärningsteknologier som Nanonets kan hjälpa.
Hur upptäcker långivare falska kontoutdrag?
Att verifiera kontoutdrag kan vara en tidskrävande och arbetskrävande process, särskilt när man hanterar ett stort antal poster eller kontoutdrag. Vanligtvis görs manuellt, följande steg är involverade för att upptäcka falska kontoutdrag:
- Inkonsekvenser eller oegentligheter i informationen på uttalandet: Ett sätt att upptäcka ett falskt kontoutdrag är att leta efter inkonsekvenser eller oegentligheter i informationen på kontoutdraget. Till exempel är ett uttalande som visar stora eller ovanliga transaktioner, har stavfel, inkonsekventa teckenstorlekar och typer, en potentiell röd flagga.
- Jämför uttalandet med andra dokument: Långivare kan också jämföra uttalandet med andra dokument som låntagaren tillhandahåller, såsom ID eller lönebesked, för att säkerställa att informationen stämmer överens och att uttalandet inte är falskt.
- Kontrollera äktheten: Långivare kan kontrollera äktheten genom att kontakta banken som anges på kontoutdraget och kontrollera om utdraget är äkta eller inte.
- Kontrollera om det inte överensstämmer med bankuppgifterna: Långivare kan också korshänvisa informationen på kontoutdraget med bankens register för att säkerställa att uttalandet är legitimt.
- Använd specialiserad programvara: Det finns också specialiserad programvara och tjänster tillgängliga som kan hjälpa långivare att upptäcka falska kontoutdrag genom att analysera dokumentet och jämföra det med en databas med kända falska kontoutdrag. Några av dessa metoder innefattar:
- Dataextraktion och analys: Långivare kan använda specialiserad programvara eller tjänster för att automatiskt extrahera data från kontoutdrag och analysera dem för inkonsekvenser eller oegentligheter.
- Programvara för att upptäcka bedrägerier: Vissa långivare använder specialiserad programvara för att upptäcka bedrägerier för att skanna kontoutdrag efter mönster eller egenskaper som vanligtvis förknippas med falska kontoutdrag.
Det är viktigt att notera att även om dessa metoder kan vara effektiva för att verifiera kontoutdrag, kan de vara tidskrävande och arbetskrävande. Det är här maskininlärning, i kombination med mänskligt omdöme, kan vara till hjälp.
Trots ovanstående metoder kan bedrägliga och manipulerade dokument vara omöjliga att upptäcka för det mänskliga ögat. Manuella granskningar är också tidskrävande, felbenägna och använder företagets resurser intensivt.
Det är här automationstekniker som Nanonets kan hjälpa till. Nanonets är ett AI-baserat OCR-verktyg (Optical Character Recognition), som kan hjälpa till att automatisera dataextraktion från olika typer av dokument.
Nanonets kan extrahera data från kontoutdrag i stor skala, vilket gör det möjligt att snabbt och korrekt verifiera ett stort antal kontoutdrag. Plattformen kan användas för att modellera, identifiera och flagga misstänkta uttalanden, och även för att automatiskt kontrollera informationen på uttalandet mot andra informationskällor. Detta kan spara långivarna en betydande mängd tid och ansträngning och hjälpa till att skydda sina kunder från bedrägerier.
Att automatisera utvinning av kontoutdragsdata med Nanonets ger många fördelar, inklusive:
- Ökad noggrannhet och konsekvent dataextraktion, eftersom AI-driven teknik kan identifiera mönster i data och extrahera den korrekt.
- Minskad tid, ansträngning och kostnader jämfört med att manuellt extrahera och verifiera data, eftersom den AI-drivna tekniken kan göra det snabbare och mer exakt.
- Förbättrad säkerhet, eftersom automatiserade processer och modeller kan läras att upptäcka och varna misstänkta aktiviteter.
- Förbättrad kundupplevelse, eftersom den AI-drivna tekniken snabbt och exakt kan extrahera den data som behövs för att ge kunderna den bästa upplevelsen.
Ta bort
Falska kontoutdrag är ett växande problem för långivare, eftersom de kan användas för att bedrägligt få lån eller krediter. Det sofistikerade i dessa falska kontoutdrag ökar med mer avancerad teknik. Utmaningen för långivare är att snabbt och korrekt upptäcka dessa falska uttalanden, för att förhindra bedrägerier och skydda sina kunder.
Nanonetter kan vara ett värdefullt verktyg för långivare i kampen mot falska kontoutdrag. Genom att snabbt och korrekt verifiera ett stort antal uttalanden kan långivare skydda sina kunder och förhindra bedrägerier.
- SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
- Källa: https://nanonets.com/blog/how-to-spot-fake-bank-statements/
- a
- Able
- ovan
- Konto
- exakt
- aktivitet
- faktiskt
- Dessutom
- avancerat
- mot
- AI
- AI-powered
- Varna
- Alla
- mängd
- analysera
- analys
- och
- visas
- tillämpningar
- associerad
- äktheten
- automatisera
- Automatiserad
- automatiskt
- Automation
- tillgänglig
- Bank
- bankkonto
- blir
- innan
- Fördelarna
- BÄST
- låntagare
- utmanar
- karaktär
- karaktärigenkänning
- egenskaper
- ta
- vanligen
- företag
- jämföra
- jämfört
- jämförande
- Konsekvenser
- ständigt
- kopplad
- täcka
- skapa
- kredit
- kund
- Kunder
- datum
- Databas
- som handlar om
- Skulder
- insättningar
- Detektering
- dokumentera
- dokument
- lättare
- Effektiv
- ansträngning
- säkerställa
- fel
- speciellt
- Även
- exempel
- erfarenhet
- utsatta
- sträcker
- extrahera
- ögat
- MISSLYCKAS
- fejka
- bekämpa
- finansiella
- ekonomisk stabilitet
- efter
- bedrägeri
- spårning av bedrägerier
- bedragare
- bedräglig
- från
- skaffa sig
- Odling
- hjälpa
- hjälp
- Dölja
- Hur ser din drömresa ut
- How To
- HTTPS
- humant
- identifiera
- med Esport
- in
- innefattar
- Inklusive
- Inkomst
- informationen
- engagera
- involverade
- fråga
- IT
- känd
- Large
- leda
- inlärning
- Adress
- långivare
- skulder
- ansvar
- Noterade
- lån
- Lån
- du letar
- Maskinen
- maskininlärning
- gjord
- Framställning
- manuell
- manuellt
- många
- metoder
- misstag
- modell
- modeller
- mer
- antal
- nummer
- OCR
- ONE
- optisk teckenigenkänning
- beställa
- Övriga
- mönster
- Betala
- betalningar
- plattform
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- möjlig
- Inlägg
- potentiell
- förhindra
- Problem
- process
- processer
- ordentligt
- skydda
- ge
- förutsatt
- ger
- snabbare
- snabbt
- erkännande
- register
- Red
- återbetala
- Resurser
- Omdömen
- Rise
- Save
- Skala
- scanna
- allvarlig
- Tjänster
- Visar
- signifikant
- Situationen
- storlekar
- Mjukvara
- LÖSA
- några
- Källor
- specialiserad
- Spot
- Stabilitet
- igång
- .
- uttalanden
- Steg
- sådana
- misstänksam
- Tekniken
- Teknologi
- Smakämnen
- den information
- deras
- sig själva
- tid
- tidskrävande
- till
- verktyg
- Transaktioner
- problem
- typer
- typiskt
- användning
- utnyttja
- Värdefulla
- olika
- Verifiering
- verifiera
- verifiera
- sätt
- som
- medan
- VEM
- Uttag
- zephyrnet