По ту сторону санкций: Создание внутреннего списка наблюдения за мошенниками (RU)

За пределами стандартного соответствияЭффективное предотвращение мошенничества выходит за рамки нормативного AML-скрининга, требуя внутренней системы для отслеживания и блокировки известных мошенников.

Ключевые данные для внутренних списков наблюденияНадёжные внутренние списки наблюдения используют такие идентификаторы, как номера документов, биометрические данные лица, номера телефонов и адреса электронной почты, для обнаружения и предотвращения повторных попыток мошенничества.

Автоматическое обнаружение критически важноРучной просмотр внутреннего списка наблюдения неэффективен; автоматизация с помощью интеллектуальных систем необходима для оперативного предотвращения мошенничества и повышения операционной эффективности.

Модульный подход Didit к предотвращению мошенничестваDidit предлагает модульную, нативную для ИИ платформу с возможностями чёрного списка для документов, лиц, номеров телефонов и электронных писем, легко интегрируемую с другими инструментами верификации личности для создания комплексной защиты от мошенничества.

Ограничения традиционной AML и необходимость внутренних списков наблюдения

В современном цифровом мире компании сталкиваются с постоянно развивающимся спектром мошеннических действий. Хотя проверка на соответствие требованиям по борьбе с отмыванием денег (AML), которая включает проверку на наличие в списках политически значимых лиц (PEP) и санкционных списках, является основополагающим элементом соблюдения нормативных требований и предотвращения финансовых преступлений, она часто затрагивает лишь один аспект более широкой проблемы мошенничества. Списки PEP и санкций в основном ориентированы на физических и юридических лиц, участвующих в финансовых преступлениях, финансировании терроризма и коррупции в глобальном масштабе. Они необходимы для предотвращения попадания незаконных средств в финансовую систему и поддержания международной безопасности.

Однако что насчёт мошенников, которые неоднократно пытаются открыть счета с использованием украденных данных, использовать рекламные предложения или заниматься мошенничеством с возвратными платежами? Эти злоумышленники могут не фигурировать в глобальных санкционных списках, но они представляют значительную угрозу для прибыли и репутации компании. Опираясь исключительно на внешнюю проверку AML, мы оставляем критическую уязвимость. Именно здесь незаменимым становится надёжный внутренний список наблюдения за мошенниками. Внутренний список наблюдения позволяет организациям отслеживать и превентивно блокировать физических или юридических лиц, которые ранее занимались мошенническими действиями, специфичными для их услуг, даже если они не вызвали национального или международного оповещения. Создание такого списка является проактивной мерой, которая даёт компаниям возможность контролировать свою стратегию предотвращения мошенничества, превращая прошлые инциденты в будущую защиту. Речь идёт об использовании собственных исторических данных и аналитических сведений для создания индивидуальной защиты, которая дополняет стандартные меры соответствия.

Ключевые компоненты эффективного внутреннего списка наблюдения за мошенниками

Создание эффективного внутреннего списка наблюдения за мошенниками требует тщательного рассмотрения того, какие данные следует включить и как их использовать. Цель состоит в том, чтобы выявлять и предотвращать повторные мошеннические действия, что затрудняет злоумышленникам эксплуатацию ваших систем. Помимо имён и дат рождения, которые распространены в проверке AML, внутренний список наблюдения должен быть сосредоточен на постоянных идентификаторах, которые мошенники часто повторно используют или пытаются незаметно изменить.

Ключевые компоненты включают:

• Номера документов: Мошенники часто используют одни и те же мошеннические или украденные документы, удостоверяющие личность, на разных платформах или несколько раз на одной и той же платформе. Включение в чёрный список конкретных номеров документов (или безопасных отпечатков их уникальных идентификаторов, таких как данные MRZ) может немедленно пометить и отклонить последующие попытки.
• Биометрия лица: Человеческое лицо является уникальным идентификатором. Собирая и добавляя в чёрный список биометрические шаблоны лиц, совершивших мошенничество, вы можете предотвратить их попытки регистрации с новыми, казалось бы, отличными документами, удостоверяющими личность. Функции Didit «Сопоставление лиц 1:1» и «Пассивное и активное определение живости» могут сыграть здесь важную роль, гарантируя, что человек, предъявляющий документ, является его законным владельцем и что это лицо ранее не было замечено в мошенничестве.
• Номера телефонов: Номера телефонов часто используются для регистрации учётной записи, многофакторной аутентификации и связи. Внесение в чёрный список номеров телефонов, связанных с мошенническими действиями, может предотвратить попытки повторной регистрации и блокировать связь с известными злоумышленниками. Функция Didit «Верификация телефона» может помочь проверить эти номера изначально, а затем добавить их в ваш внутренний чёрный список, если будет обнаружено мошенничество.
• Адреса электронной почты: Как и номера телефонов, адреса электронной почты являются центральными для онлайн-идентификации. Выявление и внесение в чёрный список адресов электронной почты, связанных с предыдущими попытками мошенничества, является простым, но мощным способом предотвращения будущих эксплойтов. Функция Didit «Верификация электронной почты» может использоваться для проверки первоначальной действительности, а затем для добавления в чёрный список.
• IP-адреса и идентификаторы устройств: Хотя они более динамичны, отслеживание IP-адресов и отпечатков устройств может выявить закономерности мошеннической деятельности, исходящей из определённых мест или устройств, добавляя ещё один уровень защиты.

Сила вашего внутреннего списка наблюдения заключается в его способности связывать эти разрозненные точки данных, создавая всеобъемлющий профиль известного мошенника. Когда любое из этих заблокированных лиц обнаруживается во время новой сессии верификации, система должна автоматически отклонить транзакцию или пометить её для немедленного рассмотрения, значительно снижая вашу подверженность риску.

Внедрение и автоматизация внутреннего списка наблюдения

Создание внутреннего списка наблюдения — это одно, а эффективное внедрение и автоматизация его использования — совсем другое. Ручной просмотр каждого потенциального совпадения с внутренним списком быстро становится неэффективным по мере роста вашего бизнеса. Автоматизация является ключом к обеспечению обнаружения мошенничества в реальном времени и поддержанию операционной эффективности. Процесс должен быть интегрирован непосредственно в ваши рабочие процессы регистрации и мониторинга транзакций.

Вот как подходить к внедрению и автоматизации:

1. Бесшовная интеграция: Ваш внутренний список наблюдения должен быть интегрирован с вашей платформой верификации личности. Когда новый пользователь пытается зарегистрироваться, его представленные данные (детали документа, биометрия, телефон, электронная почта) должны быть сопоставлены с вашим внутренним чёрным списком в реальном времени.
2. Автоматическое принятие решений: Определите чёткие правила для автоматического принятия решений. Если обнаружено совпадение с заблокированным лицом (например, заблокированный номер документа или лицо), верификация должна быть автоматически отклонена. Это снижает ручную нагрузку и обеспечивает последовательное применение ваших политик по борьбе с мошенничеством.
3. Динамические обновления: Список наблюдения должен быть динамичным, позволяя легко добавлять новые мошеннические объекты по мере их выявления. Это может быть вызвано внутренними расследованиями мошенничества, оповещениями о возвратных платежах или подозрительной активностью, обнаруженной вашими системами мониторинга.
4. Настраиваемые пороги и правила: Хотя точное совпадение с заблокированным идентификатором должно вызывать немедленный отказ, вы также можете настроить правила для частичных совпадений или подозрительных закономерностей. Например, несколько попыток верификации с одного IP-адреса с разными идентичностями могут вызвать флажок.
5. Управление делами и рассмотрение: Для более сложных случаев или подозрений в мошенничестве, которые не вызывают автоматическую блокировку, необходима надёжная система управления делами. Это позволяет вашей команде по борьбе с мошенничеством просматривать помеченные случаи, проводить дальнейшие расследования, а затем добавлять новые объекты в чёрный список по мере необходимости.

Автоматизируя процессы сканирования и принятия решений, компании могут значительно сократить окно возможностей для мошенников, повысить точность обнаружения мошенничества и высвободить ценные человеческие ресурсы для сосредоточения на сложных расследованиях, а не на рутинных проверках.

Как Didit помогает создавать и управлять надёжными списками наблюдения за мошенниками

Didit, как нативная для ИИ платформа для разработчиков, предоставляет модульные строительные блоки, необходимые для создания и управления высокоэффективным внутренним списком наблюдения за мошенниками, который выходит далеко за рамки стандартной проверки PEP и санкций. Наша платформа разработана как компонуемая, позволяющая компаниям интегрировать определённые примитивы идентификации для создания индивидуальных рабочих процессов предотвращения мошенничества.

Функция чёрного списка Didit специально разработана для этой цели, позволяя автоматически отклонять мошеннические проверки путём внесения в чёрный список различных элементов идентификации:

• Чёрный список документов: Предотвращает повторное использование конкретных документов, идентифицированных как мошеннические или украденные. Didit хранит безопасные отпечатки идентификаторов документов (таких как номер документа и данные MRZ), автоматически отклоняя сессии, соответствующие этим заблокированным элементам. Это мощное расширение наших возможностей верификации личности.
• Чёрный список лиц: Предотвращает прохождение проверки пользователями, чьи биометрические данные совпадают с ранее заблокированными лицами. Сохраняя биометрические шаблоны, полученные из черт лица, технология Didit «Сопоставление лиц 1:1» гарантирует, что известные мошенники не смогут просто использовать новый документ с тем же лицом. Это легко интегрируется с нашей системой пассивного и активного определения живости.
• Чёрный список номеров телефонов: Останавливает проверки с использованием номеров телефонов, которые были связаны с мошеннической деятельностью. Didit оценивает новые сессии по заблокированным номерам, включая нормализованные форматы E.164, используя наши возможности верификации телефона.
• Чёрный список электронной почты: Предотвращает проверки с использованием адресов электронной почты, которые были заблокированы из-за предыдущих попыток мошенничества. Didit проверяет новые сессии по этим адресам (без учёта регистра, нормализованным), основываясь на нашей верификации электронной почты.

Модульная архитектура Didit означает, что эти возможности чёрного списка могут быть объединены с другими этапами верификации, такими как AML-скрининг и мониторинг для соблюдения нормативных требований, подтверждение адреса и оценка возраста, для создания комплексного рабочего процесса оркестровки рисков. Наш подход, основанный на искусственном интеллекте, гарантирует, что эти проверки выполняются с высокой точностью и в реальном времени, адаптируясь к новым схемам мошенничества. Благодаря бесплатному базовому KYC Didit и отсутствию платы за установку, компании могут начать создавать свою расширенную защиту от мошенничества без значительных первоначальных инвестиций, масштабируя свою защиту по мере необходимости.

Готовы начать?

Готовы увидеть Didit в действии? Получите бесплатную демонстрацию сегодня.

Начните бесплатно проверять личности с бесплатным тарифом Didit.