あなたが貸し手であれば、詐欺の問題があります。詐欺はあらゆる金融業にとって残念な現実です。商品がお金であれば、誰かがそれを盗もうとするからです。貸し手の損益の主要な要素となる可能性があるため、詐欺による貸付損失は多額の費用がかかる問題となる可能性があります。実際、米国の金融サービス会社は現在、詐欺で 1 ドル損失するごとに 4.23 ドルの損失が発生しているとのことです。レクシスネクシス. 

詐欺と同様に、住宅ローンから中小企業の信用枠など、多くの融資申請プロセスで文書が常に使用されることがよくあります。また、不正行為は融資業務の収益性や効率性に悪影響を与える可能性がありますが、自動化、不正行為検出テクノロジー、高度な分析をインテリジェントに適用することで軽減できます。 

融資における文書詐欺

まずは、貸し手がどのように書類を収集し評価するかを確認することから始めましょう。従来の方法、特に手動による文書レビューでは、多くの変更が肉眼では見えないため、不正行為が検出されないリスクが高まる可能性があります。単純なパターン認識から高度な機械学習や AI に至るまで、さまざまなテクノロジーを使用して文書のデジタル層を深く掘り下げ、変更、異常、不正行為の痕跡を特定できます。 

不正行為は複雑な資料でのみ発生すると思われるかもしれませんが、貸し手によって使用される最も一般的な文書でも改ざんの証拠が見つかる可能性があります。過去数年間に文字通り何億ものドキュメントをレビューしてきた Ocrolus は、この大規模なデータセットを使用してモデルをトレーニングし、ドキュメントが変更される最も一般的な方法のいくつかを特定しました。 

• 変更された日付フィールド – この種の文書詐欺は、正規の借り手の銀行取引明細書でよく見られます。たとえば、貸し手は財務の健全性とキャッシュ フローを評価するために、申請者に 3 か月分の明細書の提出を求める場合があります。潜在的な借り手がその期間で最高の数字を持っていないとしましょう。申請者は、以前の財務状況が良かった時期の自分の明細書を取得し、日付を要求された日付に変更して、自分が本人であること、その金融機関に実際に属していること、明細書が本物であること、そして発見された情報が真実であることを示すことができるようにする可能性があります。内は正確です。 
• 変更されたトランザクション – 財務諸表で見られるもう 1 つの不正行為の主な例は、取引データの改ざんです。申請者は、収入や収入を実際よりも大きく見せたり、より正当に見せたりするために、預金の規模や出所を編集することができます。このより複雑な変更では、数値を一致させ、書式設定が正当であることを確認するために、ドキュメント全体で追加の編集 (場合によっては数百回) が必要になります。たとえば、申請者は口座残高に数千ドルを追加し、文書内のすべての取引金額を変更して数値を同数にする可能性があります。あるいは、申請者が取引のテキストを変更して、内部送金を正規の顧客からの収益のように見せることもできます。
• 偽の生成されたマテリアル – 財務諸表と同様に、人々は正当な情報源から得た本物の文書を編集することがありますが、給与明細など、必要な特定の種類の文書を持っていない人はどうなるでしょうか?ここで、偽の文書生成ツールが登場します。これらの Web サイトは、ローン申請が完了しているように見せるために、申請者が購入して提出できる本物の給与明細を提供します。 
• 偽りの身分 – 個人情報の盗難は、融資申請においてよく見られるもう 1 つのタイプの詐欺です。これは、何者かが社会保障番号や運転免許証番号などの既存の個人の情報を盗むという形で行われる場合もあれば、さらに一歩進んで、本物の個人情報と偽の個人情報の断片を組み合わせて新しい架空の身元を捏造するという形で行われる場合もあります。 

詐欺の軽減と防止

この種の不正行為を検出し、防止するにはバランスが必要です。貸し手は、申し込みプロセスに過度の摩擦を加えたり、「誤検知」によって正当な顧客を過度に敏感なフィルターに囚われたりすることなく、不正行為を効果的に検出できる必要があります。貸し手は、各申請者に面接したり、承認までに 2 年間の陳述書を要求したりして、ほとんどの詐欺を防ぐことができますが、ほぼすべての借り手は、そのような面倒なプロセスからすぐに逃げ出すでしょう。

自動化は、人間の認識のしきい値を下回る不正行為や改ざんを検出する機能により、このギャップを埋めるのに役立ちます。高度なソフトウェアは、文書のデジタル「中身」を深く掘り下げることで、変更や不一致を貸し手に警告できます。 

明細書の 100 の異なるフィールドが編集されたことを示すフラグを立てる場合でも、給与明細作成者が残したデジタル指紋を明らかにする場合でも、アプリケーションで提供された個人情報の不一致やその他の改ざんを発見する場合でも、AI を活用した不正行為検出ソフトウェアは、さまざまな不正行為を識別できます。文書改ざん。 

不正行為の軽減は個々の応募者レベルから始まりますが、大規模な不正行為の防止は、組織が強力なシステム、ポリシー、運用を導入している場合にのみ実現できます。貸し手は、効果的な学習システムを開発するために、借り手のパターンや関連する結果などの重要な情報を継続的に収集して検討する必要があります。このデータに基づいて、組織は検出方法を継続的に強化し、しきい値を調整し、アナリストのレビュー プロセスを改善して、より自信を持って効率的な意思決定を行うことができます。 

そうすることで、貸し手は効果的に詐欺と戦うことと、顧客のために摩擦の少ない申請プロセスを維持することの間のバランスを見つけることができます。 

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• 情報源： https://www.fintechnexus.com/every-lender-has-a-fraud-problem-but-ai-powered-detection-is-here-to-help/