Автоматизация расследований: быстрая борьба с мошенничеством (RU)

Главный вывод 1 Команды специалистов по борьбе с мошенничеством тратят до 60% своего времени на рутинные, повторяющиеся задачи. Автоматизация может вернуть это время для более важных расследований.

Главный вывод 2 Внедрение автоматизированных рабочих процессов на основе скоринга рисков значительно снижает количество ложных срабатываний и сосредотачивает усилия следователей на реальных угрозах.

Главный вывод 3 Инструменты на базе ИИ в платформах по расследованию мошенничества могут выявлять закономерности и аномалии, которые могут пропустить люди, что приводит к более быстрому и точному разрешению проблем.

Главный вывод 4 Надежная система для расследования мошенничества сокращает количество отказов по платежам, снижает операционные издержки и повышает доверие клиентов.

Высокая стоимость ручного расследования мошенничества

Мошенничество – это неустанная и развивающаяся угроза. Традиционные, ручные процессы расследования мошенничества все больше не справляются с ней. Представьте себе ситуацию: финтех-компания обрабатывает тысячи транзакций ежедневно. Ее команда по борьбе с мошенничеством полагается на правила, основанные на оповещениях, и ручную проверку помеченных транзакций. Этот подход реактивен, медлителен и невероятно дорог. Типичный следователь первого уровня стоит от 70 000 до 100 000 долларов в год, и его время ценно. Каждый час, потраченный на ложное срабатывание, лишает возможности расследовать реальное мошенничество. Исследование Juniper Research оценило, что глобальные убытки от мошенничества превысят 343 миллиарда долларов к 2025 году. Текущий ручной подход просто не масштабируется и не является устойчивым.

Создание автоматизированного рабочего процесса расследования

Решение заключается в создании автоматизированных рабочих процессов расследования. Эти рабочие процессы используют технологии для триажа оповещений, сбора подтверждающих данных и приоритизации расследований на основе рисков. Вот пошаговая инструкция:

1. Скоринг рисков: Внедрите надежную модель скоринга рисков, которая присваивает оценку каждой транзакции или пользователю на основе различных факторов. Эти факторы включают проверку скорости (количество транзакций за определенный период времени), несоответствия местоположения, отпечаток устройства и данные из сторонних источников разведки о мошенничестве. Внутренние данные Didit показывают, что включение отпечатка устройства увеличивает процент обнаружения мошенничества на 15%.
2. Автоматическое обогащение данных: Автоматически обогащайте помеченные транзакции дополнительными данными. Это может включать поиск IP-адреса, проверку репутации электронной почты и информацию о профиле в социальных сетях. Это экономит ценное время следователей, которое они бы потратили на ручной сбор этих данных.
3. Система управления делами: Необходима централизованная система управления делами. Эта система должна автоматически создавать дело для каждой помеченной транзакции, назначать ее следователю и отслеживать ее прогресс на каждом этапе расследования.
4. Автоматизация рабочих процессов: Настройте автоматизированные рабочие процессы для обработки различных уровней риска. Например, транзакции с низким уровнем риска могут быть автоматически одобрены, в то время как транзакции с высоким уровнем риска направляются следователю для ручной проверки. Рабочие процессы также могут включать автоматические действия, такие как отправка SMS-кода подтверждения пользователю или временная приостановка учетной записи.
5. Обнаружение аномалий на основе ИИ: Интегрируйте инструменты обнаружения аномалий на основе искусственного интеллекта для выявления необычных закономерностей и поведения, которые могут указывать на мошенничество. Эти инструменты могут учиться на исторических данных и адаптироваться к новым тактикам мошенничества.

Пример из реальной жизни: мошенничество на торговой площадке электронной коммерции

Рассмотрим торговую площадку электронной коммерции, страдающую от мошеннических учетных записей продавцов. Вот как автоматизированный рабочий процесс мог бы решить эту проблему:

1. Триггер: Создается новая учетная запись продавца.

2. Скоринг рисков: Учетной записи присваивается оценка риска на основе таких факторов, как возраст домена электронной почты, несоответствия адреса выставления счета и статус проверки банковского счета.

3. Автоматическое обогащение данных: Система автоматически проверяет адрес электронной почты продавца в известных базах данных мошенничества и проверяет реквизиты банковского счета.

4. Разветвление рабочего процесса:

• Низкий риск (Оценка < 30): Учетная запись автоматически одобряется.
• Средний риск (Оценка 30-70): Учетная запись помечается для ручной проверки. Следователь получает оповещение со всеми соответствующими данными.
• Высокий риск (Оценка > 70): Учетная запись автоматически приостанавливается, и продавцу отправляется уведомление.

5. Ручная проверка (при необходимости): Следователь проверяет помеченную учетную запись, изучает историю транзакций и принимает окончательное решение.

Внедрение этого рабочего процесса привело к сокращению количества мошеннических учетных записей продавцов на 40% для одного из наших клиентов, что позволило им сэкономить около 250 000 долларов в год на убытках от отказов по платежам.

Роль скоринга рисков в эффективных рабочих процессах

Скоринг рисков является основой любого успешного автоматизированного рабочего процесса расследования. Хорошо разработанная модель скоринга рисков точно определяет транзакции и пользователей с высоким риском, позволяя следователям сосредоточить свои усилия там, где они наиболее необходимы. Ключевые соображения при создании модели скоринга рисков включают:

• Качество данных: Убедитесь, что данные, используемые для расчета оценки риска, являются точными, надежными и актуальными.
• Разработка признаков: Тщательно выбирайте признаки, которые наиболее точно предсказывают мошенничество.
• Калибровка модели: Регулярно калибруйте модель скоринга рисков, чтобы убедиться, что она остается точной с течением времени.

Как Didit помогает

All-in-one платформа идентификации Didit предоставляет инструменты и инфраструктуру, необходимые для создания и развертывания сложных автоматизированных рабочих процессов расследования. Мы предлагаем:

• Комплексная проверка личности: Подтверждайте личность пользователей с ведущей в отрасли точностью, используя проверку документов, удостоверяющих личность, биометрическую аутентификацию и обнаружение подделок.
• Надежный скоринг рисков: Используйте нашу предварительно созданную модель скоринга рисков или создайте собственную пользовательскую модель.
• Движок автоматизации рабочих процессов: Создавайте сложные рабочие процессы визуально с помощью нашего конструктора рабочих процессов без кода.
• Система управления делами: Эффективно управляйте расследованиями с помощью нашей централизованной системы управления делами.
• API-интеграция: Легко интегрируйте Didit в существующий стек предотвращения мошенничества.

Готовы начать?

Не позволяйте ручным процессам расследования мошенничества сдерживать вас. Закажите демонстрацию сегодня, чтобы узнать, как Didit может помочь вам автоматизировать ваши рабочие процессы, снизить убытки от мошенничества и повысить эффективность вашей команды. Изучите наши цены или свяжитесь с нами для получения индивидуального решения!