Искусственный интеллект против мошенничества при подаче заявок на кредиты

Мошенничество с кредитными заявками представляет собой быстрорастущую угрозу, обходясь финансовым учреждениям в миллиарды долларов ежегодно. Традиционные методы обнаружения мошенничества становятся все менее эффективными против изощренных мошенников, использующих синтетические личности, захват учетных записей и другие передовые методы. В этой статье мы рассмотрим, как использование проверки подлинности личности и обнаружения мошенничества на основе искусственного интеллекта может значительно снизить риски, повысить оценку кредитного риска и упростить процесс подачи заявок для добросовестных клиентов. Мы сосредоточимся конкретно на мошенничестве с кредитными заявками и мошенничестве с заявками на кредит, а также на том, как упреждающие меры могут защитить ваш бизнес.

Ключевой вывод 1: Мошенники становятся все более изощренными, что требует перехода от реактивных к упреждающим стратегиям предотвращения мошенничества.

Ключевой вывод 2: Проверка подлинности личности на основе искусственного интеллекта выходит за рамки простой проверки документов, используя биометрию и поведенческий анализ для повышения безопасности.

Ключевой вывод 3: Многоуровневый подход к обнаружению мошенничества, сочетающий в себе несколько методов проверки, обеспечивает наиболее надежную защиту.

Ключевой вывод 4: Улучшение пользовательского опыта во время проверки имеет решающее значение для предотвращения отказа от заявок и максимизации уровня одобрения.

Растущая волна мошенничества с кредитными и кредитными заявками

Федеральная торговая комиссия сообщила о значительном увеличении потерь от мошенничества в последние годы, причем кража личных данных является основным фактором. Существенная часть этого мошенничества проявляется в процессах мошенничества с заявками на кредит. Мошенники используют уязвимости в системах подачи заявок, чтобы получить кредитные карты, кредиты и другие финансовые продукты, используя украденные или синтетические личности. Последствия для кредиторов включают прямые финансовые потери, ущерб репутации и нормативные санкции. Средняя потеря на одну мошенническую заявку может варьироваться от 5 000 до 20 000 долларов, в зависимости от типа кредитного продукта и изощренности мошеннической схемы.

Традиционное обнаружение мошенничества: недостаточно

Исторически кредиторы полагались на данные кредитных бюро, ручную проверку и простые системы на основе правил для обнаружения мошенничества. Однако эти методы оказываются неадекватными против современных мошенников. Синтетическое мошенничество с личностью, когда мошенники создают совершенно новые личности, используя комбинацию реальной и вымышленной информации, особенно трудно обнаружить традиционными методами. Ручная проверка занимает много времени, стоит дорого и подвержена человеческим ошибкам. Кроме того, чрезмерно строгие проверки на мошенничество могут привести к ложным срабатываниям, в результате чего добросовестным заявителям будет несправедливо отказано в кредите, что повлияет на привлечение клиентов и доходы.

Проверка подлинности личности на основе искусственного интеллекта: упреждающий подход

Проверка подлинности личности на основе искусственного интеллекта (ИИ) предлагает более надежный и упреждающий подход к борьбе с мошенничеством с личными данными. Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать широкий спектр данных, включая:

• Проверка документов: Расширенное оптическое распознавание символов (OCR) и анализ изображений для проверки подлинности удостоверений личности (водительские права, паспорта и т. д.).
• Биометрическая аутентификация: Распознавание лиц и обнаружение признаков жизни для подтверждения того, что заявитель является реальным человеком и законным владельцем документа, удостоверяющего личность.
• Перекрестная проверка данных: Проверка данных заявителя по нескольким базам данных, включая черные списки, санкционные списки и базы данных мошенничества.
• Поведенческий анализ: Анализ поведения при подаче заявки (скорость набора текста, движения мыши, информация об устройстве) для выявления подозрительных закономерностей.
• Идентификация отпечатков устройств: Определение уникальных характеристик устройства для обнаружения потенциальных попыток мошенничества с скомпрометированных или подделанных устройств.

Платформа Didit, например, использует сертифицированное iBeta Level 1 обнаружение признаков жизни, обеспечивая 99,9% точность в выявлении попыток подмены. Комбинирование этих методов значительно снижает риск прохождения мошеннических заявок.

Многоуровневое обнаружение мошенничества для максимальной защиты

Наиболее эффективные стратегии предотвращения мошенничества используют многоуровневый подход, сочетающий в себе несколько методов проверки. Например, кредитор может потребовать:

1. Первичная проверка документов: Проверить подлинность водительских прав или паспорта заявителя.
2. Проверка признаков жизни: Подтвердить, что заявитель является реальным человеком и присутствует в процессе подачи заявки.
3. Перекрестная проверка данных: Проверить информацию заявителя в кредитных бюро и базах данных мошенничества.
4. Микродепозитная проверка: Для новых счетов проверить право собственности посредством микродепозитов на банковский счет заявителя.

Этот многоуровневый подход создает множество препятствий для мошенников и значительно повышает вероятность их обнаружения. Использование инструмента оркестровки рабочих процессов позволяет динамически корректировать процесс проверки на основе показателей риска и характеристик заявителя.

Как Didit помогает бороться с мошенничеством при подаче заявок на кредиты

Didit предоставляет комплексную платформу идентификации «все в одном», предназначенную для снижения мошенничества с кредитными заявками. Наша платформа предлагает:

• Модульная конструкция: Выбирайте только те модули проверки, которые вам нужны, адаптируя решение к вашему конкретному профилю риска.
• Конструктор рабочих процессов: Создавайте настраиваемые процессы проверки с условной логикой и автоматическим принятием решений.
• Сигналы мошенничества в режиме реального времени: Получите доступ к большому количеству данных о мошенничестве, включая анализ IP-адресов, информацию об устройствах и поведенческий анализ.
• API-интеграция: Бесшовная интеграция возможностей предотвращения мошенничества Didit в ваши существующие системы подачи заявок.
• Масштабируемость и экономическая эффективность: Ценообразование по принципу «оплата по мере использования» без долгосрочных контрактов.

Например, кредитор, использующий Didit, может реализовать рабочий процесс, который автоматически помечает заявки из зон высокого риска или демонстрирующие подозрительное поведение для ручной проверки. Это снижает нагрузку на аналитиков по мошенничеству и позволяет им сосредоточиться на наиболее важных случаях. Кредитор, обрабатывающий 10 000 заявок в месяц, может снизить количество мошеннических заявок на 20% (что означает экономию от 100 000 до 400 000 долларов) при правильной реализации стратегии Didit.

Готовы начать?

Не позволяйте мошенничеству с кредитными заявками снижать вашу прибыль. Didit может помочь вам защитить свой бизнес и своих клиентов.

• Посмотреть цены
• Заказать демонстрацию
• Читать истории успеха