金融取引と一般的なビジネスの両方で最も一般的なタイプの詐欺の XNUMX つは文書詐欺です。これは、詐欺師が関与している取引でのチャンスを高めるために、改ざんまたは偽造された文書を提出するときに発生します。
文書詐欺の最も一般的な形式は、ローンの申し込み、銀行業務、および銀行取引明細書やその他の財務書類を提出する必要があるその他の金融取引で発生します。 文書詐欺には、銀行取引明細書の改ざんから、偽の給与明細書の作成、納税申告書、請求書、署名、日付などの改ざんまで、あらゆるものが含まれます。
特にローン/銀行/金融業務の領域における文書詐欺の問題は、ますます実行が容易になっていることです。 デジタル イメージング ソフトウェアと特殊な偽造サービスの進歩により、金融機関やその他の企業が不正な文書を検出することが難しくなっています。 その結果、ドキュメントの不正使用により、数百万ドルの損害が発生し始めています。
ドキュメント詐欺は、オンライン バンキングやオンライン ローンの申し込みで特に一般的であり、サイバー犯罪の主な原因の XNUMX つです。 マカフィーの最新レポート は、サイバー犯罪が現在、世界経済に 600 億ドルの損害を与えていると述べています。これは、世界の GDP の 0.8% に相当します。
ローンや銀行のプロセスだけでなく、他のビジネス活動においてもドキュメント詐欺に対抗するために、金融機関や企業は革新的なテクノロジー ソリューションに目を向けています。 AI および ML ベースのツールは、ドキュメントの不正検出にますます使用されています。
文書詐欺のしくみ
ドキュメント詐欺は、不正なドキュメントの改ざんまたは作成を含む犯罪行為です。 変更される最も一般的な文書は、ローン申請やその他の財務活動における銀行取引明細書です。 これらの不正な銀行取引明細書には、個々の取引の操作や偽の記録の作成など、さまざまな種類の改ざんが含まれる可能性があります。
銀行の明細書やその他の文書を変更するために使用される主要なツールの XNUMX つは、PhotoShop などのデザイン ソフトウェアです。 設計ソフトウェアの専門知識を持つ詐欺師は、ドキュメント詐欺を犯す上で有利ですが、必須ではありません。
多くの詐欺師は、設計スキルを必要とせずにローン申請/銀行取引詐欺に関与することができます。 たとえば、「Novelty Bank Statements」の作成に特化したオンライン サービスがあります。 簡単なインターネット検索で、これらの違法で非倫理的なサービスの多くが明らかになります。
これらのサービスは、偽の銀行取引明細書を生成するだけでなく、偽の給与明細書や請求書など、他の種類の不正なドキュメントも生成します。 これらの文書は、不正なローンを確保するために詐欺師によって使用されます。
詐欺の程度
ドキュメント詐欺を識別する XNUMX つの方法は、詐欺師のスキル レベルを分析することです。 偽造文書の洗練度から、将来の詐欺を防止する方法についての洞察が得られます。
範囲の一端では、詐欺師は文書操作に関して比較的熟練していない可能性があります。 彼らの偽のドキュメントには、フォントの変更などのエラーが含まれており、簡単に認識でき、検出するのにほとんど労力を必要としません。 これらのエラーは、多くの場合、詐欺師の銀行残高を膨らませるために、XNUMX 回または XNUMX 回のトランザクションに対して行われたフォトショップによる明らかな変更です。 人間も機械もこの種の不正を特定できますが、自動化を使用して数千のページを処理すると、時間効率が向上します。
次のレベルの文書詐欺は、より巧妙です。 これらの詐欺師は、現実的で正確に見える偽の文書を作成します。 これらの改ざんを検出するには、通常、不正な融資申請が承認されるのを防ぐために、不正対策技術を使用する必要があります。 不正防止技術は、一貫性のないフォント、形式の癖、取引と記載された口座残高との間の調整エラーなどの微妙な手がかりを見つけることができます。
文書詐欺の最も高度なレベルは、ほぼ完璧な文書偽造です。 これらの文書は照合エラーを生成せず、人間と機械の両方の観察者に本物のように見え、複数の真正性チェックに合格します。 このレベルでの検出には、ファイルのメタデータを調べたり、トランザクションの疑わしいパターンを特定したりする必要がある場合があります。 不正検出プラットフォームは、理想的な防止方法です。
ドキュメント詐欺は、金融機関やその他の企業にとって深刻な問題であり、それと闘うのに役立つソリューションがいくつかあります。 主要なソリューションの XNUMX つは、自動ドキュメント改ざん検出テクノロジの使用です。 これらのツールの多くは、人工知能と、機械によって強化された複数の人間によるレビューを使用して、文書の不正を検出して防止します。 AI ツールとヒューマン イン ザ ループを組み合わせることで、不正行為をより正確に検出し、誤検出を減らし、信頼性を高めます。
ドキュメントの不正が疑われる場合、AI モデルを使用して、さらなる調査のためにトランザクションを自動的に拒否またはフラグ付けすることができます。 さらに、AI モデルは詐欺の可能性を評価することもできるため、捜査官は最も疑わしいケースへの取り組みに優先順位を付けることができます。
AI は、フラグが設定されたトランザクションの「原因コード」を生成することもできます。これにより、調査担当者は調査対象の特定の領域に誘導され、プロセスがスピードアップします。 さらに、AI モデルは、調査員が疑わしい取引を評価してクリアする際の行動から学習することができます。これにより、AI モデルは知識を向上させ、偽陽性の不正検出を回避することができます。
デジタル データ ソースを使用して、不正防止の引受手順を強化および簡素化することもできます。 Plaid などのデータ アグリゲーターは、借り手が銀行のログイン資格情報を提供すると、最大 24 か月のトランザクション履歴へのアクセスを提供します。 資金調達プロセス中にデータ集計を使用することにより、企業は申請者の財務書類が銀行から直接取得したデータと一致することを確認し、提出された情報の信頼性を確保できます。
効率的で正確なドキュメント処理とデジタル検証を組み合わせることで、企業は顧客満足度と最小限の侵入の両方を最適化しながら、ローン申請 (およびその他のビジネス) 検証プロセスに不正検出の複数のレイヤーを組み込むこともできます。 このアプローチは、ローンやその他の金融サービスやビジネス サービスの承認を迅速かつ確実に行うのに役立ちます。
Document Fraud Detection のユースケース
ドキュメントの不正検出は、さまざまな業界で不正行為を防止するための重要なツールであるため、融資申請や金融業務以外にも適用されます。 偽造文書は、なりすまし、保険詐欺、不動産詐欺に利用される可能性があります。 ドキュメント不正検出ツールには、次のようないくつかの使用例があります。
- ローン申込詐欺: これは、ローンを確保するために銀行の明細書が改ざんされる主な領域です。 文書詐欺検出ツールは、借り手が提出した偽の銀行取引明細書や給与明細書を識別することで、ローンや金融機関がローン申請書の不正を検出して防止するのに役立ちます。
- 本人確認: ドキュメント詐欺検証ツールを使用して、パスポートや運転免許証などの政府発行の ID ドキュメントを分析し、それらが本物であり、個人の情報と一致していることを確認することで、個人の身元を確認できます。
- KYC (Know Your Customer) コンプライアンス: 金融機関は、文書の真正性検証ソフトウェアを使用して、顧客の身元を検証し、マネーロンダリング防止 (AML) およびテロ資金供与防止 (CFT) 規制に準拠できます。
- 保険金請求: 保険会社は、文書詐欺検出ツールを使用して、請求者が提出した医療費や警察の報告書などの書類の信頼性を検証し、不正な請求を防ぐことができます。
- 不動産取引: 不正検出ツールを使用して、不動産証書や権原文書などの文書を分析して正当であることを確認することにより、不動産取引の不正を検出できます。
- 従業員のオンボーディング: 雇用主は文書不正検出ツールを使用して、求職者の身元を確認し、資格と実務経験が正当であることを確認できます。
- 政府文書の検証: 政府機関は、出生証明書、結婚証明書、その他の形式の身分証明書など、政府発行の文書の信頼性を検証するために使用できる不正検出ツールの恩恵を受けるでしょう。
ドキュメント詐欺検出ツールを実装すると、金融機関と非金融機関の両方が不正行為や偽のローン申請を検出して防止し、顧客と資産を保護して、最終的に財務上の損失を減らし、全体的なセキュリティを向上させることができます。
不正検出プロトコルにおけるナノネット
Nanonets は、組織がカスタム AI モデルを簡単にトレーニングして展開できるようにする、機械学習の Intelligent Document Processing (IDP) ソリューションです。 いくつかの方法で、ローン申請の不正検出システムと統合できます。
- OCR (光学式文字認識): ナノネットを使用して、銀行の明細書や ID カードなどのドキュメントの画像からテキストを抽出し、分析して詐欺を検出できます。
- 画像分類: Nanonets を使用して画像分類モデルをトレーニングし、改ざんされた銀行取引明細書や ID カードなどの偽造文書を、本物の文書に固有のパターンと特徴に基づいて識別することができます。
- データの検証: Nanonets を使用してモデルをトレーニングし、銀行口座データなどの他の情報源と相互参照して、ローン申請書などのフォームに入力されたデータを検証し、矛盾や潜在的な詐欺を検出できます。
- 署名の検証: ナノネットを使用してモデルをトレーニングし、ローン申請書や ID カードなどのドキュメントの署名の信頼性を、既知の本物の署名と比較することで検証できます。
- ドキュメントのセグメンテーション: ナノネットを使用してモデルをトレーニングし、ドキュメントを個々のフィールドにセグメント化し、口座番号、名前、住所などの特定の情報を抽出できます。 この情報を元のドキュメントと比較して、改ざんや不正行為を検出できます。
Nanonets を文書不正検出システムと統合することにより、組織は不正検出プロセスの精度と速度を向上させ、プロセスを自動化して効率を高め、人的ミスのリスクを軽減することができます。
取り除く
詐欺師が従来の不正検出方法を回避する新しい方法を探し続けているため、文書不正検出のための AI 対応ツールの使用がますます重要になっています。 AI 対応のデータ検証を Intelligent Document Processing ソリューションと組み合わせると、大量のデータを処理し、人間のアナリストが見逃す可能性のあるパターンを特定できるため、より正確かつ効率的に不正を検出できます。 また、過去の取引から学び、それに応じてモデルを調整することで、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させることもできます。
ローン申請の不正検出 (およびその他の種類の文書不正検出) のための AI 対応ツールの実装は、コストの削減、分類とデジタル化の精度の向上、およびより効率的なシステムにつながる可能性があり、さまざまな業界の組織が保護する価値のあるソリューションになります。彼らの資産と顧客。
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- 情報源： https://nanonets.com/blog/identify-fraudulent-documents-and-loan-application-fraud/
