Создание надежного внутреннего списка наблюдения за мошенничеством с использованием федеративных данных (RU)

Необходимость внутренних списков наблюденияОрганизации должны создавать и поддерживать надежные внутренние списки наблюдения за мошенничеством для выявления и предотвращения повторных нарушений и синтетических идентификаторов, значительно сокращая финансовые потери и ущерб репутации.

Использование федеративных данных об идентификацииИнтеграция данных из различных внутренних и внешних источников, включая результаты проверки личности, историю транзакций и общую информацию о мошенничестве, создает комплексное представление о подозрительной деятельности.

Расширенное сопоставление и обнаружениеВнедрение сопоставления 1x1 и 2x2, наряду с аналитикой на основе ИИ, имеет решающее значение для точного выявления схем мошенничества, даже когда мошенники пытаются избежать обнаружения путем незначительных изменений данных.

Роль Didit в укреплении защитыDidit предоставляет модульные инструменты на основе ИИ, включая мощную функцию черного списка и проверку базы данных, для беспрепятственной интеграции разнообразных данных об идентификации и автоматизации управления вашим внутренним списком наблюдения за мошенничеством, повышая безопасность и соответствие требованиям.

Растущая угроза синтетического мошенничества

В современном цифровом мире компании сталкиваются с постоянно развивающимся спектром мошеннических схем, среди которых синтетическое мошенничество становится одним из самых коварных и дорогостоящих. Этот тип мошенничества включает в себя объединение реальной и поддельной информации для создания новой, вымышленной личности, которая может пройти первоначальные проверки. После создания эти синтетические личности используются для открытия счетов, получения кредитов и совершения различных финансовых преступлений, часто оставаясь незамеченными в течение длительных периодов. Задача для организаций состоит не только в том, чтобы идентифицировать эти мошеннические личности на этапе регистрации, но и в том, чтобы предотвратить их повторное взаимодействие с системой после того, как они были помечены. Это требует проактивного подхода: создания надежного внутреннего списка наблюдения за мошенничеством, основанного на федеративных данных об идентификации.

Что такое список наблюдения за мошенничеством и почему он необходим?

Внутренний список наблюдения за мошенничеством — это исчерпывающая база данных лиц, организаций, документов или точек данных, которые были определены как высокорисковые или связанные с мошеннической деятельностью. В отличие от внешних санкционных списков, внутренний список наблюдения составляется вашей организацией на основе ее конкретных моделей мошенничества и исторических данных. Его основная цель — действовать как система раннего предупреждения, автоматически помечая или отклоняя транзакции, открытие счетов или попытки проверки от известных злоумышленников. Это крайне важно по нескольким причинам:

• Предотвращение повторных нарушений: После того как мошенник идентифицирован, список наблюдения не позволяет ему повторно войти в вашу экосистему, используя те же или немного измененные учетные данные.
• Обнаружение синтетических идентификаторов: Агрегируя данные из различных источников, списки наблюдения могут выявить несоответствия или закономерности, указывающие на синтетические идентификаторы.
• Сокращение финансовых потерь: Проактивное предотвращение с помощью списков наблюдения напрямую приводит к уменьшению количества возвратных платежей, дефолтов по кредитам и других затрат, связанных с мошенничеством.
• Повышение соответствия требованиям: Надежный список наблюдения способствует вашим общим усилиям по борьбе с отмыванием денег (AML) и соблюдению требований «знай своего клиента» (KYC).

Сила федеративных данных об идентификации

Эффективность внутреннего списка наблюдения зависит от качества и объема содержащихся в нем данных. Федеративные данные об идентификации относятся к способности связывать и управлять атрибутами идентификации в нескольких, разрозненных системах и источниках данных. Вместо изолированных хранилищ информации, федеративные данные обеспечивают целостное представление о личности пользователя и его взаимодействиях с вашими услугами. Для списка наблюдения за мошенничеством это означает:

• Внутренние источники данных: Использование данных из ваших собственных систем, таких как прошлые инциденты мошенничества, история транзакций, отклоненные заявки и взаимодействия со службой поддержки.
• Внешние источники данных: Интеграция данных из кредитных бюро, государственных баз данных, общих консорциумов по борьбе с мошенничеством и общедоступной информации.
• Результаты проверки личности: Включение результатов проверки личности, обнаружения активности и биометрического сопоставления (например, сопоставления лиц) для выявления подозрительных документов или лиц.
• Данные об устройстве и поведении: Включение отпечатков устройств, IP-адресов и поведенческих моделей, которые могут указывать на мошенническую деятельность.

Коррелируя эти разнообразные точки данных, компании могут выявлять сложные мошеннические сети и синтетические идентификаторы, которые в противном случае обошли бы традиционные проверки. Например, номер телефона, помеченный в системе одного отдела, может быть связан с адресом электронной почты и идентификатором документа, используемым в другом, раскрывая более широкую мошенническую схему.

Стратегии создания и поддержания вашего списка наблюдения

Создание эффективного внутреннего списка наблюдения за мошенничеством требует стратегического подхода:

1. Определение критериев списка наблюдения: Четко установите, что представляет собой высокорисковый элемент. Это могут быть документы, идентифицированные как мошеннические (например, с помощью проверки личности Didit), лица, связанные с предыдущими попытками мошенничества (с помощью сопоставления лиц 1:1 Didit), номера телефонов или адреса электронной почты, связанные с подозрительной деятельностью (с помощью проверки телефона и электронной почты Didit).
2. Автоматизация ввода данных: Внедрите автоматизированные процессы для подачи данных в ваш список наблюдения из различных внутренних систем и рабочих процессов проверки личности. Ручной ввод подвержен ошибкам и проблемам масштабируемости.
3. Внедрение расширенной логики сопоставления: Помимо точных совпадений, используйте алгоритмы нечеткого сопоставления и ИИ для обнаружения вариаций в именах, адресах или идентификационных номерах, которые мошенники могут использовать для уклонения от обнаружения. Проверка базы данных Didit с ее возможностями сопоставления 1x1 и 2x2 с национальными и глобальными базами данных бесценна здесь для обнаружения синтетического мошенничества.
4. Регулярный пересмотр и обновления: Списки наблюдения не статичны. Регулярно просматривайте записи, удаляйте устаревшие или ложные срабатывания и постоянно обновляйте информацию о мошенничестве.
5. Обеспечение конфиденциальности данных и соответствия требованиям: Соблюдайте строгие правила конфиденциальности данных (например, GDPR, CCPA) при сборе и хранении личной информации для предотвращения мошенничества.

Как Didit помогает

Didit уникально позиционируется для того, чтобы помочь организациям создавать и управлять надежными внутренними списками наблюдения за мошенничеством с помощью своей модульной платформы идентификации на основе ИИ. Наша функция черного списка — это мощный инструмент, предназначенный для автоматического отклонения сеансов проверки, которые соответствуют ранее идентифицированным мошенническим документам, лицам, номерам телефонов или адресам электронной почты. Это напрямую предотвращает повторное использование известных проблемных сущностей, защищая ваш бизнес от повторных нарушителей и синтетического мошенничества.

Модульная архитектура Didit позволяет беспрепятственно интегрировать различные примитивы проверки личности в ваши рабочие процессы предотвращения мошенничества. Наш API проверки базы данных позволяет проверять данные личности пользователя по авторитетным национальным и глобальным источникам данных, используя методы сопоставления 1x1 и 2x2 для обнаружения синтетического мошенничества в более чем 30 странах. Этот многопровайдерный, каскадный подход максимизирует показатели совпадений и предоставляет важную информацию для вашего списка наблюдения.

Кроме того, проверка личности Didit (OCR, MRZ, штрих-коды), пассивная и активная проверка активности, а также возможности сопоставления лиц 1:1 и поиска лиц предоставляют базовые точки данных, необходимые для обогащения ваших федеративных данных личности для списка наблюдения. Наша проверка телефона и электронной почты добавляет еще один уровень безопасности. С Didit вы получаете бесплатный базовый KYC, отсутствие платы за установку и подход, ориентированный на разработчиков, что делает интеграцию этих мощных инструментов простой, позволяя автоматизировать доверие и эффективно управлять рисками.

Готовы начать?

Хотите увидеть Didit в действии? Получите бесплатную демонстрацию сегодня.

Начните бесплатно проверять личности с бесплатным тарифом Didit.