Ez a hitelező rémálma. Jóváhagy egy lakáshitelt vagy hitelkeretet. Néhány hónappal később a számlatulajdonos elmondja, hogy valaki más vette fel a kölcsönt a nevére egy ellopott igazolvány segítségével. Megpróbál felkutatni a pénzt, de már rég kész. Felveszi a kapcsolatot a hatóságokkal, de nem tudnak segíteni. Tehát a vállalkozásának meg kell ennie a veszteséget.
A hiteligénylési csalás nem egy idióta mese. Ez egy valódi probléma, amellyel több ezer hitelező szembesül világszerte.
Becslések szerint a pénzintézetek évente több milliárd dollárt veszítenek az ilyen típusú rendszerek miatt, és egyedül a szintetikus személyazonosság-csalás felelős. hat milliárd dollár hitelezési veszteségek. Egyedül az USA-ban, közel 300,000 emberek minden évben hitelcsalás áldozatává válnak. És a becslések szerint az átlagos összeg, amelyet egy bank elveszíthet egyetlen hitelcsalási eset miatt, kb 6,000 USD.
A fogyasztói tartozás összegével folyamatosan növekszik az elmúlt öt évben úgy tűnik, hogy a helyzet csak rosszabb lesz. A pénzintézetek számára tehát a csalárd fizetések negatív hatásainak mérséklését kell kiemelten kezelni.
Olvassa el ezt a cikket, ha többet szeretne megtudni a hitelkérelmekkel kapcsolatos csalásokról, és arról, hogy a hitelezési szoftverfejlesztés legújabb trendjei hogyan segíthetnek megvédeni Önt és ügyfeleit ezektől.
Mi az a hiteligénylési csalás?
Hiteligénylési csalás definíciója
Hitelcsalás vagy a hiteligénylési csalás a pénzügyi csalás egy fajtája, amelynek során a bűnöző tiltott kölcsönt vesz fel, nem áll szándékában soha visszafizetni.
Saját nevükre vehetik fel a hitelt, ebben az esetben belső csalásnak neveznénk.
Gyakrabban azonban a hitelkeretet harmadik fél nevére veszik fel hamis vagy ellopott személyazonosító okmányok felhasználásával. Ebben az esetben harmadik fél által elkövetett csalásként fogjuk megjelölni.
Kölcsönigénylési csalási statisztikák
001
A Szövetségi Kereskedelmi Bizottság (FTC) 2021-es jelentése szerint Majdnem 30% az Egyesült Államokban a pénzügyi csalással kapcsolatos panaszok közül személyazonosság-lopásra vonatkozott. Ez 50%-os növekedést jelent az előző évhez képest. A megnövekedett panaszok egyik fő forrása a hiteligénylési csalás volt.
Jelenleg a becslések szerint az Egyesült Államokban a bankok által birtokolt összes „rossz adósság” 10%-a hitelcsalás eredménye. És nem csak a laza személyazonosság-ellenőrzési eljárásokkal rendelkező fizetésnapi hitelezőket csalják meg. A bűnözők minden típusú intézményt megcéloznak, azzal szakértők becslése szerint hogy az AAA prime bankkártya- és látra szóló betétállomány 0.75%-1.50%-át a belső kölcsöncsalás teszi ki.
Mely hiteltípusok a leginkább érzékenyek a pénzügyi csalásra 2021-ben?
Az FTC szerint a szövetségi diákhitelek, a személyi kölcsönök és az autóhitelek nőttek a legnagyobb mértékben pénzügyi csalás tavaly. Ennek ellenére az idei jelentés a hiteligényléssel kapcsolatos csalások általános, meredek növekedését tárta fel, és minden típusú hitelezőt több kár érte, mint egy évvel korábban.
#1 Szövetségi Diákhitel (188%-os növekedés)
A szövetségi diákhitel-csalás 188%-kal nőtt 2018 és 2019 között. Az esetek túlnyomó többségében belső csalásról van szó.
2. számú személyi kölcsön (116%-os növekedés)
Az üzleti és személyi hitelekkel kapcsolatos csalások 116%-kal nőttek ugyanebben az időszakban.
3. autóhitel (105%-os növekedés)
Az adatok az autóhitel-igénylésekkel kapcsolatos csalások meredek növekedését is feltárták, 105 hónap alatt 12%-kal nőtt az autóhitel- és lízingcsalás.
A hiteligénylési csalás típusai
002
Vannak két fő típusa hiteligénylési csalás: belső és harmadik fél általi csalás.
Első fél hiteligénylési csalás
Az első fél által elkövetett csalás során a bűnöző hitelkeretet vagy személyi kölcsönt kér saját hivatalos nevével és dokumentumaival. A bűnöző ezután az összes pénzt levonja a számláról, és nyomtalanul eltűnik.
Ez a módszer természetesen nagy kockázatot jelent a csaló számára, mivel önként kell átadnia saját személyes adatait a hitelezőnek. Míg egy gátlástalan színész egyszerűen átléphetett egy államhatárt, és új életet kezdhetett egy évszázaddal ezelőtt, ez a mai digitális világban határtalanul lehetetlen.
Ennek eredményeként ez a módszer évről évre egyre kevésbé népszerű.
Harmadik fél hiteligénylési csalása
A harmadik felek hitelcsalása viszont azt jelenti, hogy egy másik személy nevében kölcsönt kapnak. Ehhez a bűnözők lopott vagy hamisított személyazonosító okmányokat használhatnak fel. Ha többet szeretne tudni arról, hogyan csinálják ezt, olvassa el okmánycsalásról szóló cikkünket.
Ahogy arról cikkünkben is beszéltünk fizetési csalás, mire a személyazonosság-lopás áldozata észreveszi, hogy valami nem stimmel, a bűnöző (és a pénz) általában már rég elment. A veszteséget pedig a hitelt kibocsátó pénzintézetnek kell elszenvednie.
És mivel a bűnözők minden hiteligénylés után új személyazonosságra válthatnak, a harmadik féltől származó kérvényezési csalás sokkal több kárt okozhat az Ön vállalkozásában.
Szintetikus identitások a harmadik felek hitelcsalásában
003
Az elmúlt néhány évben meredeken megnőtt az ún szintetikus személyazonosság a hitelcsalásban. Egyszerűen leírva, a szintetikus identitás egy legitim megjelenésű személy, amely valódi és fiktív információk kombinációjával jön létre.
A SAS a szintetikus identitásokat a a banki alkalmazáscsalás „arany standardja”.. És jó okkal. A mesterséges személyazonossági kölcsönkérelmeket köztudottan nehéz észrevenni és megakadályozni.
Miért nehéz megbirkózni a szintetikus identitásokkal a pénzügyi intézmények számára?
A szintetikus identitást használó hitelcsalást a pénzintézetek több okból is nehezebben észlelik.
Először is, a legtöbb csalási modellt nem a szintetikus személyazonosság felderítésével hozták létre. Ennek eredményeként egy jelentett Az összes eset 85-95%-a A szintetikus személyazonosság-csalási esetek közül a hagyományos kölcsönkérelmekkel kapcsolatos csalásokat észlelő rendszerek még csak potenciálisan csalóként sem jelölik meg.
Másodszor, mivel nincs tényleges személyazonosság-lopás áldozata, senki sem fogja figyelmeztetni a csapatát. A fiókot legitim fiókként kezeljük, amíg a csapat rá nem jön, hogy mi történik. Ami hetekig vagy hónapokig tarthat. Tovább növeli a bűnöző esélyeit a büntetés elkerülésére.
Mekkora probléma a szintetikus személyazonosság-csalás?
Az Auriemma Consulting jelentése elképesztőnek tulajdonított az összes hitelveszteség egyötöde pénzintézetek a szintetikus személyazonosság-csalás miatt.
Hogyan előzzük meg a hiteligénylési csalást
004
A bankok sokféle módon küzdhetnek a hitelkérelmekkel kapcsolatos csalások ellen. Ha ezeket a módszereket integrálja vállalata hitelezési szoftverfejlesztési tevékenységébe, sokkal ellenállóbbá teszi pénzintézetét a hitelkeret-csalásokkal szemben.
Az új számlakérelmek adatainak mélyreható nyomon követése
A meglévő és lezárt számlák korpuszának karbantartásával pénzintézete figyelhet az eszköz ujjlenyomataira és az adatok újrafelhasználására.
A szabályrendszer részeként megvalósított információk hatékony eszközként szolgálhatnak a hiteligénylési csalások megelőzésében a legkorábbi szakaszokban.
Meglévő fiókok figyelése gyanús tevékenységi minták miatt
A pénzintézetek hiteligénylési csalások felderítésére irányuló erőfeszítései nem csak az új kérelmekre összpontosíthatnak. A már kibocsátott kölcsönöknél előforduló csalási esetek azonosítása kulcsfontosságú a csalásból származó veszteségek minimalizálása során.
Íme néhány gyanús minta, amire figyelnie kell:
- Olyan fiók, amely röviddel a létrehozása után felhasználja a hitelkeretét.
- A nyugalmi időszakkal rendelkező számlák, amelyeket a tranzakciók gyakoriságának hirtelen növekedése követ.
- Több fiók, amely ugyanannak a kereskedőnek fizet egy eszközről (a eszköz ujjlenyomata).
- Olyan fiók, amelynek adatpontjai megegyeznek a magas kockázatú fiókokon láthatókkal.
- Fizetések olyan kereskedőknek, akiknek látszólag nincs hihető kapcsolata a számlatulajdonossal (pl. 18 éves férfi egy kansasi kisvárosból, aki Curaçao-ban ESL angol órákért fizet).
Személyazonosság-ellenőrző tesztek a hitelszámlával kapcsolatos csalások megelőzésére
005
Számos harmadik féltől származó azonosítási eszköz és módszer létezik, amelyek nagymértékben javíthatják a biztonsági rendszereket. Ezek kombinációja segíthet a pénzintézetnek csökkenteni a csalás kockázatát.
Személyazonosság-ellenőrzési tesztelés
A hitelcsalás felderítésére a leggyakoribb, legszélesebb körben alkalmazott módszer a személyazonosság-ellenőrző tesztelés. Ennek sokféle formája lehet.
Megkérheti a felhasználót, hogy igazolja személyazonosságát egy valós idejű szelfi segítségével, vagy kérheti, hogy valamelyik képviselője hívja fel.
A személyazonosság-ellenőrzés tesztelésének legelterjedtebb módja azonban a személyes kérdések, amelyekre a választ csak az ügyfél tudhatja.
A személyazonosság-ellenőrzési tesztelés fő hátránya, hogy mindig súrlódásokat okoz a banki folyamatban, és a csalódott ügyfél úgy dönthet, hogy máshová viszi üzletét.
Személyazonosság-ellenőrzés bővített adatgyűjtéssel
Ahogy említettük cikkünk a CNP-csalás megelőzéséről, az adatgazdagítás az egyik leghatékonyabb eszköz a csalárd pénzügyi tevékenység felderítésére. Az adatgazdagítási megoldások felhasználhatják az Ön ügyfeléről már meglévő információkat, és kifinomult algoritmusokat használhatnak további adatok gyűjtésére a számlatulajdonosról.
Ha az ügyfele valós személy, a szolgáltatás sok további információt talál róluk (bármennyire is off-grid). Az Ön biztonsági rendszere ezután felhasználhatja ezt a gazdagított információt az ügyfélhez kapcsolódó kockázat jobb felmérésére. Ha az ügyfél neve megjelenik az ismert fizetési elkerülők nyilvántartásában vagy az ellopott azonosítók adatbázisában, csapata dönthet a további lépésekről.
Másrészt, ha a rendszer nem talál (vagy csak minimális) információt talál a számlatulajdonosról, akkor valószínűleg szintetikus személyazonosság-csalás ügyében van dolgunk.
Gépi tanulás alapú dokumentumellenőrzés
006
A fincsalás megelőzése terén az egyik legizgalmasabb újdonság az AI-alapú dokumentum-ellenőrzés. Míg a bűnözők okos módszereket találtak a hagyományos személyazonosító okmány-ellenőrzési módszerek megkerülésére, az AI-alapú eszközöket sokkal nehezebb becsapni.
Egy megfelelően konfigurált, mesterséges intelligencia által működtetett dokumentum-ellenőrző eszköz:
- Ismerje fel a különböző országokból származó személyazonosító okmányokat.
- Futtasson szinte azonnali ellenőrzést a dokumentumok következetlenségeiért.
- A biometrikus adatok pontos felismerése a legmodernebb arcfelismerés segítségével.
- Észlelje a mély hamisítványok, maszkok és más arcmódosítási módszerek használatát.
AI-alapú online dokumentumellenőrzés az SDK.finance által
Büszkén mondhatjuk, hogy az egyik legjobb hiteligénylési csalásfelderítési megoldást saját biztonsági és mesterséges intelligencia szakértői csapatunk fejlesztette ki.
Az SDK.finance AI-alapú dokumentum-ellenőrzési megoldás egy korszerű megoldás, amelyet arra terveztek, hogy a pénzintézetek könnyen használható, költséghatékony módszert nyújtsanak a hiteligénylési csalások megelőzésére.
Rendszerünket egy gigantikus azonosító adatbázisra képezték ki, amely lehetővé teszi több mint 1,000 ország több mint 19 különböző típusú személyazonosító okmányában (útlevéltől és személyi igazolványtól a banki kivonatokig és COVID-200 útlevelekig) a rendellenességek pontos felismerését és észlelését.
Mélyreható ismeretekkel rendelkezik az összes dokumentumbiztonsági rendszerről, beleértve az ember számára olvashatatlanokat is, például a mikronyomtatást és a géppel olvasható zónakódot.
Rendszerünk fejlett digitális dokumentum-hamisítás-érzékelő rendszerrel rendelkezik, amely a fénykép minden pixelét ellenőrzi, hogy nincs-e benne manipuláció. Ez azt jelenti, hogy még a legmesteribb Photoshop-szakértők sem tudják megtéveszteni.
A rendszer automatikusan ki tudja bontani a képfájl metaadatait. Ez lehetővé teszi, hogy megnézze, hogy a fájl módosult-e, és milyen eszközöket használtak a kezeléséhez.
Utószó
007
A csalárd hitelek a bankok és más típusú pénzintézetek által birtokolt összes rossz hitel elképesztő 20%-áért felelősek. Egyetlen csalárd hitel átlagosan 6,000 USD-be kerül a hitelezőnek. A mai csalók technológiailag sokkal kifinomultabbak, mint a korábbiak, és rutinszerűen mély hamisítványokat és fejlett képszerkesztési technikákat alkalmaznak.
A hiteligénylési csalások felderítésére szolgáló minőségi intézkedések megtétele minden pénzintézet számára kiemelkedően fontos.
A megfelelő házon belüli biztonsági technikák és a harmadik féltől származó mesterséges intelligencia alapú megoldások megvédhetik a pénzintézeteket és ügyfeleiket a hitelkérelmekkel kapcsolatos csalások negatív hatásaitól.
AI-alapú online dokumentumellenőrzés az SDK.finance által
Ha meg akarja védeni pénzintézetét a hiteligénylési csalás veszélyétől, akkor az SDK.finance ML alapú csalás megelőzése és a okmányellenőrzés a megoldások tökéletesen megfelelnek az Ön számára.
Kapcsolatfelvétel hogy többet megtudjon arról, hogy az SDK.finance milyen sokféle módon segíthet megvédeni vállalkozását a pénzügyi csalásoktól.
FAQ
Mely hiteltípusok a leginkább érzékenyek a pénzügyi csalásra 2021-ben?
Az FTC szerint tavaly a szövetségi diákhitelek, személyi kölcsönök és autókölcsönök esetében nőtt a legnagyobb mértékben a pénzügyi csalások száma. Ennek ellenére az idei jelentés a hiteligényléssel kapcsolatos csalások általános, meredek növekedését tárta fel, és minden típusú hitelezőt több kár érte, mint egy évvel korábban.
#1 Szövetségi Diákhitel (188%-os növekedés)
A szövetségi diákhitel-csalás 188%-kal nőtt 2018 és 2019 között. Az esetek túlnyomó többségében belső csalásról van szó.
2. számú személyi kölcsön (116%-os növekedés)
Az üzleti és személyi hitelekkel kapcsolatos csalások 116%-kal nőttek ugyanebben az időszakban.
3. autóhitel (105%-os növekedés)
Az adatok az autóhitel-igénylésekkel kapcsolatos csalások meredek növekedését is feltárták, 105 hónap alatt 12%-kal nőtt az autóhitel- és lízingcsalás.
Mi az a hiteligénylési csalás?
Hiteligénylési csalás definíciója
A hitelcsalás vagy hiteligénylési csalás a pénzügyi csalás egy fajtája, amelynek során a bűnöző tiltott kölcsönt vesz fel, és nem áll szándékában soha visszafizetni.
Saját nevükre vehetik fel a hitelt, ebben az esetben belső csalásnak neveznénk.
Gyakrabban azonban a hitelkeretet harmadik fél nevére veszik fel hamis vagy ellopott személyazonosító okmányok felhasználásával. Ebben az esetben harmadik fél által elkövetett csalásként fogjuk megjelölni.
- 000
- 11
- 2019
- 2021
- Fiók
- Akció
- További
- algoritmusok
- Minden termék
- Alkalmazás
- alkalmazások
- körül
- cikkben
- mesterséges intelligencia
- auto
- Bank
- Banking
- Banks
- Csata
- BEST
- Legnagyobb
- Billió
- határ
- üzleti
- hívás
- autó
- esetek
- esély
- Ellenőrzések
- ügyfél részére
- zárt
- kód
- jutalék
- Közös
- panaszok
- tanácsadó
- fogyasztó
- kiadások
- országok
- Covid-19
- hitel
- Bűnügyi
- bűnözők
- Ügyfelek
- dátum
- adatbázis
- adatbázisok
- üzlet
- foglalkozó
- Adósság
- Mély hamisítványok
- Kereslet
- Érzékelés
- Fejlesztés
- digitális
- dokumentumok
- dollár
- eszik
- Hatékony
- Angol
- szakértők
- Arc
- arcfelismerő
- FAQ
- Jellemzők
- Szövetségi
- Szövetségi Kereskedelmi Bizottság
- finanszíroz
- pénzügyi
- Pénzintézetek
- megfelelő
- Összpontosít
- csalás
- FTC
- általános
- jó
- Magas
- Kezdőlap
- Hogyan
- HTTPS
- Az emberek
- Azonosítás
- Identitás
- személyazonosság-lopás
- Azonosító igazolás
- kép
- Hatás
- Beleértve
- Növelje
- információ
- Intézmény
- intézmények
- Intelligencia
- részt
- IT
- Kansas
- Kulcs
- tudás
- legutolsó
- TANUL
- Jogi
- hitelezési
- vonal
- hitel
- Hitelek
- Hosszú
- Többség
- Gyártás
- Manipuláció
- maszkok
- Mérkőzés
- Kereskedő
- kereskedők
- pénz
- ellenőrzés
- hónap
- online
- Más
- fizetés
- kifizetések
- személyes adat
- Személyi kölcsönök
- photoshop
- pixel
- Népszerű
- megakadályozása
- Megelőzés
- Termékek
- védelme
- világítás
- real-time
- miatt
- jelentést
- Kockázat
- Biztonság
- SAS
- sdk
- biztonság
- biztonsági rendszerek
- Maga
- Jelek
- kicsi
- So
- szoftver
- szoftverfejlesztés
- Megoldások
- Spot
- kezdet
- Állami
- Államok
- lopott
- diák
- kapcsoló
- rendszer
- Systems
- cél
- megmondja
- Tesztelés
- tesztek
- lopás
- idő
- felső
- vágány
- kereskedelem
- tranzakció
- Trends
- Egyesült
- Egyesült Államok
- us
- USAdollár
- Igazolás
- világ
- év
- év