Birinci Taraf Dolandırıcılığın Bankacılık ve Borç Verme Alanında Büyük Geri Dönüşü

Socure’un son raporu, birinci taraf dolandırıcılığının ABD’deki işletmelere yılda yaklaşık 100 milyar dolara mal olduğunu söylüyor. Mastercard’ın sahibi olduğu Ethoca, bu tür dolandırıcılıkların tüccarlara her yıl yaklaşık 50 milyar dolara mal olduğunu tahmin ediyor. Point Predictive’in baş dolandırıcılık stratejisti Frank McKenna, birinci taraf dolandırıcılığının kimlik hırsızlığından çok daha büyük bir sorun olduğunu söyledi.

McKenna, “Gerçekten büyüyor ancak ne yazık ki yıllık takip için sektör çapında istatistik yok” dedi ve şöyle devam etti: “Bunun nedeni bankaların ve finans şirketlerinin bu tür olayları sektör çapında raporlamamasıdır. Bu nedenle bunlara güveniyoruz Sorunun büyüklüğünü ölçmek için statik istatistikler.”

Mali suçlarla mücadele eden bir şirket olan Mission Omega’nın dolandırıcılık danışmanı Brad Crall, bunu genellikle finansal kurumlar içinde fark edilmeyen ve yanlış sınıflandırılan “gizli bir dolandırıcılık türü” olarak nitelendiriyor. Çoğu kişi kimlik hırsızlığı ve hesap ele geçirme konularına aşina olsa da, birinci taraf dolandırıcılığı (para kurnazlığı, vergi taleplerinin kötüye kullanılması ve anlaşmazlıkların kötüye kullanılması dahil) “su yüzeyinin altındaki buzdağının daha büyük, görünmeyen kısmıdır” dedi.

Kredi kartı ve çek hesabı silinmeleri finansal hizmetler sektörü için yeni bir şey değil ve birçok banka riski azaltmak için sınırlar koyuyor ancak uzmanlar birinci taraf dolandırıcılığının büyük bir geri dönüş yaptığını söylüyor. Birinci taraf dolandırıcılığı tespit etmek ve önlemek, dijital bankacılığın yükselişi ve kredi onarım şirketlerinin sahte kredi raporlarını kolaylaştırmaya dahil olmasıyla daha da zorlaştı.

Sektör bu sorunlarla uğraşırken uzmanlar, birinci taraf dolandırıcılığın tespitini ve azaltılmasını geliştirmek için davranışsal analitiği, makine öğrenimini ve davranışsal biyometriyi içeren çok yönlü bir yaklaşımı savunuyor. Ayrıca her türlü yetkili dolandırıcılığı hesaba katan bir program tasarlanmasını da öneriyorlar.

Birinci Taraf Dolandırıcılığının Kökeni

Birinci taraf dolandırıcılığı, kredi kartı dolandırıcılığından başlayarak çok çeşitli aldatıcı uygulamaları kapsar. Tipik olarak, müşteriler yanlışlıkla işlemlere izin vermediklerini iddia eder veya ücretleri geri almak için bankalarıyla iletişime geçerler. McKenna, “Bu tür dolandırıcılık, kredi kartı veren kuruluşların karşılaştığı tüm dolandırıcılık iddialarının yaklaşık %40’ını oluşturuyor” dedi.

Bir diğer yaygın taktik ise, bireylerin hızlı bir şekilde kredi kartlarına borçlanıp, geri ödeme niyeti olmadan otomobil kredisi alıp ortadan kaybolduğu dolandırıcılıktır. Borç verme dolandırıcılığı da önemli bir tehdit oluşturmaktadır; Dolandırıcılar, bu tür düzenlemeleri borç verenlere açıklamadan, gelir veya istihdam bilgilerini tahrif eder, hatta başkalarının adına araç satın alırlar.

Sentetik kimlik dolandırıcılığı, bireylerin hesap açmak için çalıntı Sosyal Güvenlik numaralarını gerçek adlarıyla birleştirdiği ve meşru kimlik kisvesi altında etkili bir şekilde dolandırıcılık yaptığı, birinci taraf dolandırıcılığına yönelik daha karmaşık bir yaklaşımı içerir.

Kredi Onarım Şirketlerinin Rolü

Bazı dolandırıcılık soruşturmacıları, gayri meşru kredi onarım şirketlerinin finansal sistemden yararlanmaya çalışan tüketicilere olanak sağladığını söylüyor. Yaklaşık 70.000 ABD kredi onarım şirketi, bireylerin kredi puanlarını çeşitli yollarla yükseltmelerine yardımcı oluyor. Ancak bu şirketlerin bir kısmı, kredi puanlarını yapay olarak şişiren veya meşru olumsuz bilgileri kredi raporlarından silen şüpheli uygulamalara yöneliyor. Taktikler, doğru ancak elverişsiz girişlere itiraz etmekten, sentetik kimlikler oluşturmaya veya kimlik hırsızlığı konusunda yanlış iddialarda bulunmaya kadar değişebilir.

Sentetik kimlik dolandırıcıları en çok taşıt kredisi sektörünü hedef alıyor ve bu da girişimlerde %98 artışa ve 2023’te sektörde 7,9 milyar dolarlık şaşırtıcı bir kayba yol açıyor. Point Predictive’in 180 milyon kredi başvurusu üzerinde yaptığı araştırma, gelir ve istihdamın yanlış beyan edildiğini, sentetik kimliklerin ortaya çıktığını gösteriyor ve kredi yıkama, otomobil kredisi verenlerin karşılaştığı risklerin yaklaşık %75’ini oluşturmaktadır.

Bu uygulamalar yalnızca finansal sistemlerin bütünlüğünü zedelemekle kalmıyor, aynı zamanda bankalar, kredi verenler ve tüccarlar için de önemli riskler oluşturuyor. Mali uzmanlar ve düzenleyici kurumlar, kredi onarım şirketlerinin operasyonlarını giderek daha fazla inceliyor, ancak meşru ve ahlaka aykırı hizmetler arasında ayrım yapmak zor.

McKenna, “Bunlar kredi onarım şirketlerinin yalnızca küçük bir kısmı, ancak sorunların çoğuna neden oluyorlar” dedi.

İyi Bir Yetkili Dolandırıcılık Programı Tasarlamak

Birinci taraf dolandırıcılıkla mücadele çok yönlü bir yaklaşım gerektirir. Uzmanlar, davranışsal analizlerin ve makine öğrenimi modellerinin, birinci taraf dolandırıcılığı tespit etmek ve azaltmak için güçlü araçlar olduğunu söylüyor. Ne yazık ki sektörde şu anda para yatırma tarafında birinci taraf dolandırıcılığı izlemek ve önlemek için tasarlanmış araçlar bulunmuyor. The Knoble’ın kurucusu Ian Mitchell, “Mevduat tarafındaki savunmamız o kadar işlemsel ki, gerçek müşterinin kendisinde temel bir sorun olduğunun farkına varamıyoruz” dedi.

BioCatch Amerika Kıtası Küresel Danışmanlık Direktörü Seth Ruden, kullanıcıların bankacılık platformlarıyla nasıl etkileşimde bulunduğunu izlemek için davranışsal biyometri kullanmanın, meşru müşteriler ile dolandırıcılar arasında ayrım yapmak için değerli ipuçları sağlayabileceğini söyledi. “Ancak davranışlarının nasıl göründüğünü gözlemleyebiliyoruz. Birisi aynı cihazdan, aynı IP adresinden, aynı arka plandan, aynı konumdan çok sayıda uygulamayı çalıştırıyorsa ve çok küçük değişiklikler yapıyorsa, ” Ruden şöyle dedi: “Daha derine inebilirsiniz. Bu kişilerin bu başvuruları doldururken davranışlarına bakabilir ve ‘Hey, bakın! Bu davranışın gerçek bir kullanıcı olması pek olası değil çünkü onlar’ diyebilirsiniz. Uygulamada çok hızlı ilerliyoruz.”

Davranış analitiğinden en iyi şekilde yararlanmak için finansal kuruluşların, müşterilerinin davranışlarını görüntülemelerine olanak tanıyan bir veri ortamı oluşturması gerekir. Örneğin bankalar, müşterilerin işlem sürecindeki zorlukların üstesinden nasıl geldiğini, kimlik doğrulama adımlarını nasıl attığını ve bunun normal müşteri davranışından farklı olup olmadığını görebilir.

Diğer Teknik Çözümler

Kural tabanlı ve yapay zeka odaklı yaklaşımların bir kombinasyonunu kullanan kapsamlı dolandırıcılık tespit sistemlerinin entegre edilmesi, dolandırıcılık faaliyetlerinin tanımlanmasına ve önlenmesine yardımcı olabilir. Bu sistemler, işlemleri gerçek zamanlı olarak izleyebilmeli ve daha fazla araştırma için şüpheli etkinlikleri işaretleyebilmelidir.

Bankalar ayrıca anonimleştirilmiş dolandırıcılık verilerini diğer finansal kurumlarla paylaşmak için veri konsorsiyumlarına da katılabilir. Bu işbirliğine dayalı yaklaşım, birden fazla kurumu hedef alabilecek dolandırıcıların tespit edilmesine yardımcı olur.

Son olarak, müşterilerin Müşterinizi Tanıyın çekleri için sunduklarına inanmak yeterli değildir. Kimlik firması Prove’a göre KYC önemli bir araç ancak “sağlanan bilgilerin dışındaki dijital sinyallerle” doğrulanması gerekiyor.

Örneğin bankaların internet üzerinden sunulan hizmetlere göre telefonun sahibine bakıp ehliyet veya pasaportun fotoğrafını çekip kimlik süreçlerine dahil etmesi gerekiyor. Bu sinyaller bankalara daha yüksek düzeyde güvence sağlayabilir.

Aynı derecede önemli olan, özellikle birinci taraf dolandırıcılığı hedefleyen programlara kapsamlı bir yaklaşıma sahip olmaktır. Bu yaklaşım, dolandırıcılığın sınıflandırmasını anlamayı, rol ve sorumlulukları atamayı ve önleme, tespit ve çözüme yönelik bir çerçeve oluşturmayı içerir.