美国对即时和实时支付的期待在多种方面引起了金融专家的注意。 随着美联储本月推出 FedNow 服务,银行和金融机构既兴奋地获得收益,又对潜在风险保持警惕。 如果实施得当,银行和其他金融机构可以从 FedNow 服务的即时支付中获得巨大的好处,包括增强的客户体验和竞争优势、节省对账成本、新的收入机会以及简化的支付基础设施。
虽然即时支付的好处是巨大的,但解决相关的欺诈问题以实现最大利益并保护客户至关重要。 与通常提供退款机制的信用卡交易相比,实时支付几乎是即时发生的,并且一旦客户发起支付就变得不可撤销。 即使在各方同意的情况下,缺乏退款机制也给希望成为这项新服务的提供和接收端的银行和其他金融机构带来了重大挑战。 不仅如此,即时支付的速度和最少的验证使它们很容易被欺诈者利用,因为这些交易很难停止或逆转。
常见的诈骗手法诸如开户欺诈、账户接管、授权推送支付欺诈、钱骡计划以及其他针对最弱势群体的诈骗,可以为欺诈者在即时支付领域带来更高的成功率。 防范这些风险变得至关重要,需要强有力的欺诈预防措施、严格的身份验证协议、主动监控系统以及金融机构和监管机构之间有效的反欺诈合作。
在实时支付方面,美国很大程度上落后于其他国家。 只需一次就能做好,需要仔细规划和评估,才能充分利用这些服务并实现最大效益。 以下是银行、信用合作社和其他准备为其客户实施 FedNow 服务的金融机构的一些重要预防欺诈注意事项和最佳实践:
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投资先进的检测和预防技术:传统欺诈解决方案采用批量决策方法来打击欺诈的情况并不罕见。 随着实时支付的引入,拥有一个始终在线的解决方案至关重要,该解决方案能够以与交易相同的速度(通常在几毫秒内)做出决策。 处理每秒高查询量 (QPS) 并保持低延迟的能力对于有效和即时的决策至关重要。 密码或 PIN 等传统验证方法不足以防止实时支付欺诈。
始终在线的人工智能和机器学习 (ML) 欺诈预防技术非常有用,因为它们不断监控、跟踪和分析交易模式,以便能够检测可能表明欺诈的行为。 通过利用这些工具,您可以利用行为分析的力量来发现整个支付过程中的欺诈模式。 机器学习解决方案会自动审查这些数据点,甚至可以在采取欺诈行为之前发现欺诈行为并发现参与欺诈模式的账户。 理想情况下,欺诈预防平台将在 200 毫秒内检测到欺诈交易。
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减少欺诈技术堆栈中的孤岛:欺诈技术堆栈中分散的欺诈解决方案造成的孤岛可能会阻碍对客户活动的全面了解,从而导致欺诈检测和预防工作中出现空白和盲点。 当决策必须实时进行时,这种理解就变得至关重要。 拥有统一的视角可以实现更准确、更有效的欺诈检测,因为当不需要手动将拼图的各个部分拼凑在一起时,可以更轻松、更快速地识别模式和异常。
为了实现全面的欺诈防范,需要从中心化数据转向中心化智能。 这是指可访问且适用于任何业务场景的智能。 集中式智能模型是理想的选择,因为它允许在整个系统和整个组织中集中获取并直接提供可操作的见解。
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积极主动并做好迭代准备:管理欺诈始终是主动措施和被动措施之间的平衡行为。 许多金融机构常犯的一个错误是推出新产品或服务时没有实施足够的欺诈预防措施,只是在欺诈事件发生后才采取行动。 这种仅反应式的方法可能不利于解决方案的成功——迫使机构撤回服务并在重新启动之前修复漏洞。 这可能会损害金融机构的声誉并削弱消费者的信任,从而使鼓励未来采用该产品变得具有挑战性。 金融机构必须认识到欺诈带来的持续威胁,并采取积极措施减轻威胁。 人们存在一种误解,认为防止新的欺诈需要对当前的欺诈预防解决方案进行彻底改革,这可能是一项艰巨且艰巨的任务。 值得记住的是,欺诈系统的现代化可以而且应该通过迭代步骤来实现。 一种有效的策略是利用不同的关系图方法对用户进行分类,特别是在推出新产品(例如实时支付)的早期阶段。 通过根据发送者和接收者彼此之间建立关系或联系的可能性对发送者和接收者进行分类,您可以将配对分为低风险和高风险部分,以便更高效地分配欺诈预防资源。 这确保了对高风险交易的严格评估,以阻止欺诈,同时减少摩擦并为低风险用户提供更顺畅的体验。
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与行业合作伙伴和监管机构合作:美联储正在与金融机构、处理商、监管机构和其他将受到新 FedNow 服务影响的机构密切合作。 与密切参与这项服务的其他人保持“知情”将有助于保证所有人更加无缝地过渡,从而与行业标准和要求更加无缝地保持一致。 此外,通过定期与其他金融机构沟通和共享信息,将有可能弥合机构对发送方和接收方的了解之间的信息差距,有助于建立一个不易被欺诈者渗透的保护性统一战线。
显然,美国各地的金融机构将从今年夏天推出的 FedNow 服务中受益匪浅,但在规划方面,时间至关重要。 通过现在优先考虑欺诈预防,从长远来看,组织可以保护自己及其客户免受潜在欺诈威胁,确保其实时支付服务的完整性、安全性和长期可行性。
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