Volgens een recent onderzoek van PYMNTS, over 71% van leidinggevenden zijn sterk geïnteresseerd in real-time betalingssystemen. Het is gemakkelijk om de waarde te zien van bijna-onmiddellijke transacties - onder andere sneller openen van rekeningen, aankoopbevestigingen, overboekingen tussen banken. Hiervan profiteren bedrijven, consumenten en financiële instellingen (FI's). Zelfs de Federal Reserve is geïnteresseerd in realtime betalingen en is van plan om medio 2023 haar FedNow-platform te lanceren. 

Natuurlijk ziet de financiële misdaadindustrie ook het potentieel in real-time betalingen, de mogelijkheid om geld te verplaatsen via valse rekeningen, de kans vergroten om overschrijvingen uit te betalen of op frauduleuze wijze gekochte goederen te ontvangen. Natuurlijk ziet de financiële misdaadindustrie het potentieel in het echt - ook tijdbetalingen. We zien nu al een toename van frauduleus gedrag als gevolg van het gemak van apps voor directe bank-naar-bankoverboekingen. 2021, 80% van de financiële instellingen merkte een piek in fraudeverliezen op na het opnemen van realtime betalingen in hun strategie. 

Een snellere verwerking en betaalmethoden hoeven echter niet synoniem te zijn met risico's voor financiële instellingen of consumenten. Terwijl fraudeurs hun activiteiten versnellen en uitbreiden, kunnen FI's gebruikmaken van krachtige fraudedetectiesystemen om fraudeverliezen tegen te gaan en een frauduleuze transactie of rekening eerder te identificeren.

Maar laten we, voordat we ingaan op de details van de oplossing, eens kijken naar modern frauduleus gedrag.  

Oplichters worden steeds sneller

Realtime gegevens en geavanceerde financiële misdaadstrategieën hebben cybercriminelen in staat gesteld hun activiteiten te versnellen. Tegenwoordig is het voor fraudeurs mogelijk om in een oogwenk synthetische ID's te ontwikkelen en gebruikersreferenties te stelen. In sommige gevallen, zoals bij fraude met betalingsautorisatie, kunnen oplichters bedrijven en individuen manipuleren om hen onmiddellijk honderden dollars te betalen - met weinig bescherming voor banken of hun klanten. 

Het kan maanden duren, soms meer dan een jaar, om fraude te ontdekken. Zowel externe als interne fraudepogingen kunnen moeilijk te diagnosticeren zijn, maar met onzekere tijden en de frequentie van online winkelen en Card Not Present (CNP) -transacties zal deze trend ongetwijfeld verergeren.

Voor bankfraudeafdelingen betekent het snel stijgende fraudecijfer over de hele linie dat het tijd is om de strategie en tools te herzien. En de beste oplossingen maken gebruik van real-time data. 

Fraudedetectie in het bankwezen 

Naarmate de fraude versnelt, neemt de werkdruk bij financiële instellingen toe. Kleinere en middelgrote banken, kredietverenigingen en geldschieters moeten vaak vertrouwen op verouderde en trage systemen, evenals fragiele en langdurige handmatige analyseprocessen, waardoor tal van kwetsbaarheden ontstaan. En oplichters weten dat.

Het probleem waarmee veel financiële instellingen worden geconfronteerd, is dat ze moderne fraude proberen te bestrijden met decennia oude technologie. Deze tools vereisen veel handmatige invoer, zijn niet transparant en het duurt uren, zo niet dagen om ze te beoordelen. Als gevolg hiervan neemt het beheer van dossiers over financiële producten en afdelingen, zelfs als u de monitoring van de klantenservice uitsluit, aanzienlijke teambandbreedte in beslag. Maar de resultaten zijn grotendeels ineffectief. 

Voor realtime fraudedetectie hebben banken een platform nodig dat rekening houdt met verschillende factoren:

• Omnichannel ondersteuning
• Bijna onmiddellijke gegevenssynchronisatie
• Geautomatiseerde werkstromen
• Accountopening, transactie en KYC/AML-ondersteuning
• Geen code, gemakkelijk te gebruiken
• Eenvoudig te integreren in de huidige antifraudeprocessen
• Machine learning voor continue optimalisatie en aanpassing aan nieuwe fraudepatronen
• Een snelle, klantgerichte workflow om verlatingspercentages te voorkomen

Tot voor kort was real-time fraudedetectie moeilijk te handhaven en grotendeels onbetaalbaar voor iets anders dan een grote bank op bedrijfsniveau. Maar door datapartnerschappen is deze technologie toegankelijk geworden voor kleinere financiële instellingen, door middel van tools die deze data aggregeren en omzetten in zakelijke beslissingen.

Hoe frauderisicoanalyse te versnellen

Als het gaat om fraudepreventie, is snelheid alles. Als u voldoende tijd heeft om het probleem op te lossen voordat het uit de hand loopt, bespaart u geld, tijd en een langdurige merkreputatie. Nauwkeurige analyse kan ook de kans op valse positieven voorkomen, waardoor een uitstekende klantervaring wordt gegarandeerd. 

Maar om dat punt te bereiken, is het belangrijk om deze drie stappen te volgen om uw frauderisicoanalyseproces effectief te versnellen. 

Ontdek je knelpunten

Knelpunten in het fraudebestrijdingsproces komen vaak voor, en in processen die zo tijdrovend zijn als risicoanalyse, lopen deze vertragingen snel op. Er zijn veel redenen waarom deze bewaarplichten kunnen optreden, van inefficiënte technologie tot een te grote afhankelijkheid van IT, tot het werken met geïsoleerde gegevens. 

Na het in kaart brengen van de GEHELE fraudeproces voor uw organisatie, is het tijd om te benadrukken waar mensen het meest vastlopen. Dan kunt u identificeren wat het proces waarschijnlijk zou versnellen. In veel gevallen, zoals bij casemanagement, kan automatisering de werkdruk aanzienlijk verminderen. Op andere gebieden kan ervoor worden gezorgd dat gegevens in realtime worden gesynchroniseerd om vertragingen bij het identificeren van verdachte activiteiten te voorkomen. 

Begrijp de technologie

Vervolgens wilt u verduidelijken welke technologie zinvol is voor elke stap die u wilt versnellen. Niet alle platforms zijn gelijk en u heeft waarschijnlijk inzicht nodig van uw CTO en IT-team. 

Automatisering kent bijvoorbeeld meerdere variaties. Is het een eenvoudige maar efficiënte niet-intelligente variant die bekend staat als Robotic Process Automation (RPA)? Of omvat een voorgestelde oplossing kunstmatige intelligentie (AI), met name machine learning (ML), voor optimalisatie en schaal? Beide opties kunnen beter zijn dan een zeer handmatige methode, maar organisaties die gebruikmaken van AI en ML kunnen opschalen terwijl ze groeien met hetzelfde systeem. 

Dit geldt ook voor hoe een software- of datapartner van derden omgaat met zijn beveiligingsprotocol. Hoe handhaaft het de naleving en hoe veilig is gevoelige informatie als deze door de software gaat? 

Houd het proces eenvoudig 

Ten slotte, als u eenmaal punten voor verbetering heeft geïdentificeerd, wilt u het proces zo eenvoudig mogelijk houden voor werknemers. Er zijn veel manieren om fraudebeheer pijnloos te houden, van het gebruik van oplossingen zonder code tot het integreren van uw oplossing met verouderde software. 

Hoe u uw nieuwe technologie gebruikt, hangt grotendeels af van uw huidige systeem en de nieuwe oplossing en hoe deze op elkaar inwerken. Idealiter biedt uw nieuwe technologie ook trainingssessies voor uw medewerkers om de overgang zo naadloos mogelijk te laten verlopen. 

Maar afgezien van software, hoe eenvoudiger en minder complex u uw risicoanalyseproces kunt houden – terwijl u op intelligente wijze nieuwe strategieën en inzichten toepast, en samenwerking en kennisdeling faciliteert – hoe gemakkelijker het zal zijn om het op de lange termijn te onderhouden zonder de effectiviteit in gevaar te brengen. en robuustheid van uw fraude-identificatieproces.

Realtime fraudedetectie gemakkelijk gemaakt

Tientallen jaren geleden waren real-time gegevens en een uitgebreid fraudedetectiesysteem grotendeels onbereikbaar voor kleinere en middelgrote FI's. Maar met de democratisering van gegevens en verbeterde technologie zijn nu real-time frauderisicoanalyse en -oplossingen beschikbaar. U hoeft dit niet langer intern te bouwen of rigide plug-ins te gebruiken. Partnerschappen met het door u gekozen fraudebeheersysteem bieden FI's niet alleen de mogelijkheid om gebruik te maken van essentiële technologie, maar ook om te concurreren met banken op ondernemingsniveau - zonder het uitgebreide kapitaal dat nodig is voor legacy-oplossingen. 

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: https://www.finextra.com/blogposting/23851/how-to-accelerate-your-real-time-fraud-detection?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs