Een bankafschrift is een document dat alle transacties op een bankrekening weergeeft, inclusief stortingen, opnames en betalingen. Het wordt vaak gebruikt door kredietverstrekkers als een manier om het inkomen en de financiële stabiliteit van een aanvrager te verifiëren voordat een lening of krediet wordt goedgekeurd.

Naarmate de technologie voortschrijdt, is het voor fraudeurs echter gemakkelijker geworden om valse bankafschriften te maken die legitiem lijken. Deze valse bankafschriften kunnen worden gebruikt om het inkomen en de financiële stabiliteit van een aanvrager te vervalsen, waardoor ze kredietwaardiger lijken dan ze in werkelijkheid zijn.

Het gebruik van valse bankafschriften bij kredietaanvragen kan ernstige gevolgen hebben voor kredietverstrekkers en leners. Valse verklaringen kunnen worden gebruikt om inkomsten op te blazen, financiële verplichtingen te verbergen of de financiële situatie van de lener verkeerd voor te stellen. Dit kan ertoe leiden dat kredietverstrekkers krediet verstrekken aan leners die de lening eigenlijk niet kunnen terugbetalen. Bovendien kunnen geldschieters worden blootgesteld aan wettelijke aansprakelijkheid als ze de informatie op een vals bankafschrift niet correct verifiëren. Leners kunnen ook worden geplaagd door schulden en juridische problemen.

Kredietverstrekkers zijn daarom voortdurend op zoek naar manieren om valse bankafschriften op te sporen en zichzelf te beschermen tegen fraude.

Dit kan handmatige verificatie van verklaringen omvatten, waarbij gegevens uit de verklaring worden gebruikt om te vergelijken met andere informatiebronnen, wat tijdrovend en foutgevoelig is.

In dit bericht bespreken we waarom valse bankafschriften een belangrijk probleem zijn voor kredietverstrekkers om op te lossen, en hoe het gebruik van AI en machine learning-technologieën zoals Nanonets kan helpen.

Hoe herkennen kredietverstrekkers valse bankafschriften?

Het verifiëren van bankafschriften kan een tijdrovend en arbeidsintensief proces zijn, vooral wanneer het om een ​​groot aantal documenten of afschriften gaat. De volgende stappen worden meestal handmatig uitgevoerd om valse bankafschriften op te sporen:

• Inconsistenties of onregelmatigheden in de informatie op de verklaring: Een manier om een ​​vals bankafschrift te herkennen, is door te zoeken naar inconsistenties of onregelmatigheden in de informatie op het afschrift. Een verklaring die bijvoorbeeld grote of ongebruikelijke transacties laat zien, spelfouten, inconsistente lettergroottes en -typen bevat, is een mogelijke rode vlag.
• Vergelijk de verklaring met andere documenten: Kredietverstrekkers kunnen de verklaring ook vergelijken met andere documenten die door de lener worden verstrekt, zoals een identiteitsbewijs of loonstroken, om ervoor te zorgen dat de verstrekte informatie overeenkomt en dat de verklaring niet vals is.
• Controleer op echtheid: Kredietverstrekkers kunnen de authenticiteit controleren door contact op te nemen met de bank die op het afschrift staat en controleren of het afschrift echt is of niet.
• Controleer op mismatches met de bankgegevens: Kredietverstrekkers kunnen de informatie op het afschrift ook vergelijken met de gegevens van de bank om er zeker van te zijn dat het afschrift legitiem is.
• Gebruik gespecialiseerde software: Er zijn ook gespecialiseerde software en diensten beschikbaar die geldschieters kunnen helpen valse bankafschriften op te sporen door het document te analyseren en te vergelijken met een database met bekende valse afschriften. Sommige van deze methoden omvatten:
• Data-extractie en analyse: Kredietverstrekkers kunnen gespecialiseerde software of services gebruiken om automatisch gegevens uit bankafschriften te extraheren en deze te analyseren op inconsistenties of onregelmatigheden.
• Software voor fraudedetectie: Sommige kredietverstrekkers gebruiken gespecialiseerde fraudedetectiesoftware om bankafschriften te scannen op patronen of kenmerken die vaak worden geassocieerd met valse afschriften.

Het is belangrijk op te merken dat hoewel deze methoden effectief kunnen zijn bij het verifiëren van bankafschriften, ze tijdrovend en arbeidsintensief kunnen zijn. Dit is waar machine learning, in combinatie met menselijk oordeel, nuttig kan zijn.

Ondanks de bovenstaande methoden kunnen frauduleuze en gemanipuleerde documenten niet waarneembaar zijn voor het menselijk oog. Handmatige beoordelingen zijn ook tijdrovend, foutgevoelig en maken intensief gebruik van bedrijfsmiddelen.

Dit is waar automatiseringstechnologieën zoals Nanonets kunnen helpen. Nanonets is een op AI gebaseerde tool voor optische tekenherkenning (OCR), die kan helpen bij het automatiseren van gegevensextractie uit verschillende soorten documenten.

Nanonetten kunnen op grote schaal gegevens uit bankafschriften halen, waardoor het mogelijk wordt om snel en nauwkeurig grote aantallen afschriften te verifiëren. Het platform kan worden gebruikt om verdachte verklaringen te modelleren, te identificeren en te markeren, en zelfs om de informatie op de verklaring automatisch te vergelijken met andere informatiebronnen. Dit kan kredietverstrekkers een aanzienlijke hoeveelheid tijd en moeite besparen en hun klanten helpen beschermen tegen fraude.

Het automatiseren van gegevensextractie van bankafschriften met behulp van Nanonets biedt vele voordelen, waaronder:

• Verhoogde nauwkeurigheid en consistentie van gegevensextractie, aangezien door AI aangedreven technologie patronen in de gegevens kan identificeren en deze nauwkeurig kan extraheren.
• Minder tijd, moeite en kosten in vergelijking met het handmatig extraheren en verifiëren van gegevens, omdat de door AI aangedreven technologie dit sneller en nauwkeuriger kan doen.
• Verbeterde beveiliging, aangezien geautomatiseerde processen en modellen kunnen worden aangeleerd om verdachte activiteiten te detecteren en te waarschuwen.
• Verbeterde klantervaring, omdat de door AI aangedreven technologie snel en nauwkeurig de gegevens kan extraheren die nodig zijn om klanten de beste ervaring te bieden.

Conclusie

Valse bankafschriften vormen een groeiend probleem voor geldschieters, omdat ze kunnen worden gebruikt om op frauduleuze wijze leningen of kredieten te verkrijgen. De verfijning van deze valse bankafschriften neemt toe met meer geavanceerde technologieën. De uitdaging voor geldschieters is om deze valse verklaringen snel en nauwkeurig te herkennen, om fraude te voorkomen en hun klanten te beschermen.

Nanonetten kunnen een waardevol hulpmiddel zijn voor geldschieters in de strijd tegen valse bankafschriften. Door snel en nauwkeurig grote aantallen afschriften te verifiëren, kunnen kredietverstrekkers hun klanten beschermen en fraude voorkomen.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: https://nanonets.com/blog/how-to-spot-fake-bank-statements/