Se sei un prestatore, hai un problema di frode! La frode è una sfortunata realtà di ogni singola attività di prestito, perché se il tuo prodotto è il denaro, qualcuno tenterà di rubarlo. Essendo una componente potenzialmente importante del profitto e delle perdite di un finanziatore, le perdite sui prestiti dovute a frode possono essere una questione costosa. Infatti, secondo i dati, ogni dollaro perso a causa di frodi ora costa alle società di servizi finanziari statunitensi 1 dollariLexisNexis. 

Proprio come le frodi, i documenti sono spesso una costante in molti processi di richiesta di prestiti, dai mutui alle linee di credito per piccole imprese e oltre. E sebbene la frode possa avere un impatto negativo sulla redditività e sull’efficienza di un’operazione di prestito, può essere mitigata attraverso l’applicazione intelligente dell’automazione, delle tecnologie di rilevamento delle frodi e dell’analisi avanzata. 

Frode documentale nei prestiti

Cominciamo esaminando il modo in cui gli istituti di credito raccolgono e valutano i documenti. I metodi legacy, in particolare la revisione manuale dei documenti, possono aumentare il rischio che le frodi non vengano rilevate, poiché molte alterazioni sono invisibili a occhio nudo. Varie tecnologie, che vanno dal semplice riconoscimento di modelli all’apprendimento automatico avanzato e all’intelligenza artificiale, possono approfondire gli strati digitali di un documento e identificare modifiche, anomalie e impronte di comportamenti illeciti. 

Si potrebbe presumere che le frodi avvengano solo in materiali complessi, ma è possibile trovare prove di manomissione anche nei documenti più comuni utilizzati dagli istituti di credito. Dopo aver esaminato letteralmente centinaia di milioni di documenti negli ultimi anni, Ocrolus ha utilizzato questo enorme set di dati per addestrare i suoi modelli a identificare alcuni dei modi più comuni in cui i documenti vengono alterati, tra cui: 

• Campi data modificati – Questo tipo di frode documentale si riscontra spesso negli estratti conto che sono legittimamente quelli del potenziale mutuatario. Ad esempio, un finanziatore potrebbe chiedere ai richiedenti tre mesi di estratti conto per valutare la salute finanziaria e il flusso di cassa. Diciamo che un potenziale mutuatario non ha i numeri migliori in quel lasso di tempo. Un richiedente potrebbe prendere le proprie dichiarazioni da un periodo precedente in cui le finanze erano migliori e cambiare le date con quelle richieste in modo che sembri che siano chi dicono di essere, appartengano a quell'istituto finanziario, che la dichiarazione sia reale e che le informazioni trovate all'interno è accurato. 
• Transazioni modificate – Un altro ottimo esempio di frode che vediamo nei rendiconti finanziari sono i dati delle transazioni alterati. I richiedenti possono modificare l'entità o la fonte di un deposito per far sì che il reddito o le entrate appaiano maggiori o più legittimi di quanto non siano in realtà. Questa alterazione più complessa richiede modifiche aggiuntive, a volte centinaia, in tutto il documento per garantire che i numeri si riconcilino e che la formattazione appaia legittima. Ad esempio, un richiedente potrebbe aggiungere migliaia di dollari al saldo di un conto e quindi modificare ogni singolo importo di transazione nel documento per far coincidere i numeri. In alternativa, un richiedente potrebbe alterare il testo di una transazione per far sembrare un trasferimento interno come un ricavo proveniente da un cliente legittimo.
• Materiali falsi e generati – Analogamente ai rendiconti finanziari, le persone a volte modificano documenti reali provenienti da una fonte legittima, ma cosa succede se qualcuno non dispone di determinati tipi di documenti di cui ha bisogno, come le buste paga? È qui che entrano in gioco i generatori di documenti falsi. Questi siti Web forniscono buste paga realistiche che un richiedente può acquistare e inviare per far sembrare completa la propria richiesta di prestito. 
• Identità falsificate – Il furto di identità è un altro tipo di frode prevalente nelle richieste di prestito. Ciò può avvenire sotto forma di furto di informazioni di una persona esistente, come il numero di previdenza sociale o di patente di guida, o di fare un ulteriore passo avanti combinando frammenti di informazioni personali reali e false per fabbricare una nuova identità fittizia. 

Mitigare e prevenire le frodi

È necessario un equilibrio nell’individuazione e nella prevenzione di questi tipi di frode. Gli istituti di credito devono essere in grado di rilevare efficacemente le frodi senza aggiungere troppi attriti al processo di richiesta o lasciare che i “falsi positivi” intrappolano i clienti legittimi in un filtro eccessivamente sensibile. I finanziatori potrebbero intervistare ciascun richiedente o richiedere due anni di dichiarazioni prima dell’approvazione e prevenire la maggior parte delle frodi, ma quasi tutti i mutuatari fuggirebbero rapidamente da un processo così oneroso!

L’automazione aiuta a colmare questo divario grazie alla capacità di rilevare frodi o manomissioni al di sotto della soglia della percezione umana. Immergendosi in profondità nelle “viscere” digitali di un documento, un software avanzato può avvisare i prestatori di alterazioni e incoerenze. 

Che si tratti di segnalare che 100 campi diversi in un estratto conto sono stati modificati, di scoprire l'impronta digitale lasciata da un generatore di buste paga, di individuare incoerenze nelle informazioni personali fornite su un'applicazione o altre alterazioni, il software di rilevamento delle frodi basato sull'intelligenza artificiale è in grado di identificare un'ampia varietà di manomissione dei documenti. 

Mentre la mitigazione delle frodi inizia a livello del singolo richiedente, la prevenzione delle frodi su larga scala può avvenire solo quando le organizzazioni dispongono di sistemi, politiche e operazioni forti. I finanziatori devono raccogliere e rivedere continuamente informazioni importanti, come i modelli dei mutuatari e i relativi risultati, per sviluppare un sistema di apprendimento efficace. Sulla base di questi dati, le organizzazioni possono migliorare continuamente le pratiche di rilevamento, adeguare le proprie soglie e migliorare i processi di revisione degli analisti per un processo decisionale più sicuro ed efficiente. 

In tal modo, gli istituti di credito possono trovare l’equilibrio tra la lotta efficace alle frodi e il mantenimento di un processo di richiesta a basso attrito per i propri clienti. 

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