John Lynch y su equipo de identificación de fraudes en Amount habían automatizado muchos procesos para sus socios bancarios, pero aún buscaban una forma de mejorar sus servicios y reducir el tiempo necesario para verificar los detalles del cliente.

La autenticación de las direcciones y los ingresos de las personas requería una investigación humana que requería mucho tiempo, lo que podía llevar horas en lugar de segundos. La revisión manual de documentos ocupaba una parte importante del tiempo de trabajo del personal.

“Necesitábamos urgentemente encontrar un proceso más rápido y escalable que pudiéramos usar junto con nuestra experiencia humana para generar una mayor eficiencia en nuestro proceso y estandarizar nuestra evaluación de riesgos y toma de decisiones”. dijo Lynch, el director sénior de servicios de verificación y fraude de fintech.
El mismo dilema enfrentó al personal de Plaid.

Para la red de datos que impulsa a miles de empresas fintech como Venmo y SoFi, reforzar los esfuerzos de detección de fraude y mitigación de riesgos es fundamental para impulsar sus servicios. Identificar el fraude de forma rápida y precisa es esencial para reducir el riesgo y fomentar el crecimiento.

“El principal problema que estamos tratando de resolver es garantizar que los datos de los documentos que proporcionamos a nuestros clientes tengan una fidelidad muy alta”. dijo el gerente del proyecto Plaid Rohan Sriram. “En última instancia, quieren confiar en la información que tienen y usarla para tomar la decisión correcta”.

Tiempo de respuesta rápido

Finalmente, ambas firmas recurrieron a Inscribe. El rápido tiempo de respuesta al analizar un documento ayudó a los clientes de Plaid a “mover las aplicaciones mucho más rápido”, dijo Sriram. El equipo de Amount descubrió que Inscribe los ayudó a "identificar aplicaciones legítimas más rápido e identificar instantáneamente las aplicaciones que necesitan más atención" para liberar tiempo para otras prioridades, dijo Lynch.

La lucha contra el fraude documental es una constante para las empresas de servicios financieros.

Si bien las estadísticas varían cada año, hubo un aumento del 79 por ciento en el fraude de documentos en el 2022.

Tal número no es una sorpresa para Inscribir analista de fraude Daragh McMeel. Un aumento en las tasas de fraude a menudo ocurre cuando la economía recorre un camino incierto y desafiante que gran parte del mundo está navegando ahora.

Y con el aumento del fraude, es esencial mantenerse lo más adelante posible de los estafadores. Desde 2020, se ha prestado mucha atención al fraude sintético y de terceros, en el que las personas asumen la identidad de otra persona o crean una falsa. El fraude sintético fue responsable de $ 20 mil millones en pérdidas por instituciones financieras estadounidenses en 2020.

El aumento en el fraude de primera parte estimula la acción

Sin embargo, entre las instituciones financieras aumentaron las sospechas sobre los efectos del fraude de primera parte, en el que un cliente legítimo falsifica sus datos financieros. Sus temores estaban justificados. Según Inscribe Informe de fraude de documentos de 2023, el 42 por ciento de los documentos fraudulentos detectados contienen alteraciones en los detalles financieros.

“Hemos descubierto cómo el fraude puede causar grandes pérdidas crediticias solo dentro de un proceso de solicitud”, dijo McMeel sobre la tendencia. “Creo que las empresas que realmente no verifican este tipo de fraude de documentos podrían estar perdiendo mucho dinero en lo que creen que probablemente sea una pérdida crediticia, como en una mala suscripción. En realidad, es una pérdida por fraude prevenible, por lo que es una buena distinción que podrían estar previniendo”.

El desafío para las firmas de servicios financieros es seguir adelante con la atracción de clientes mientras se endurecen las restricciones para prestar dinero.

Ahí es donde los métodos de prevención y la tecnología de detección de Inscribe pueden ayudar. Utilizando la experiencia de resolución de problemas de los equipos de revisión manual con la ayuda del poder cada vez mayor de la inteligencia artificial, el proceso de detección de fraudes de Inscribe analiza rápidamente miles de millones de puntos de datos de documentos con precisión.

El proceso completamente automatizado de Inscribe utiliza detectores forenses de documentos, que analizan fuentes, espacios, textos incrustados y metadatos dentro de un documento, y detectores de red, que se basan en datos que sus modelos de IA aprenden y comprenden de una extensa red de documentos.

“Con nuestra solución, podemos ver exactamente dónde se ha alterado un documento”, dijo McMeel.

Otros aspectos de la tendencia de fraude propio que Inscribe ha podido descubrir mediante el procesamiento de millones de solicitudes cada mes incluyen inteligencia importante para industrias específicas, como:

• El 50 por ciento de los documentos de solicitud de préstamo fraudulentos de pequeñas y medianas empresas (SMB) coinciden con el patrón de fraude de primera parte en lugar de fraude de terceros.
• El 30 por ciento de los documentos de solicitud de préstamos personales fraudulentos coinciden con el patrón de fraude de primera parte en lugar de fraude de terceros.

La base de datos de documentos más grande de la industria

El aumento del fraude de primera parte es solo una tendencia identificable en el Informe de fraude de documentos de Inscribe. La proliferación de documentos falsos y realistas es otra junto con los documentos comunes falsos de instituciones reconocidas.

“Debido a que hemos estado en el negocio del fraude de documentos durante tanto tiempo, tenemos la base de datos de documentos más grande de la industria”, dijo McMeel. “Esto nos ayuda a identificar, por ejemplo, un estado de cuenta bancario que, digamos, tiene las mismas 100 transacciones y los mismos 100 montos que se vieron seis meses antes, pero que tenían un nombre y una dirección diferentes asociados.

“Esto es ciertamente algo que un revisor manual no podría recordar porque es demasiada información, información que el cerebro humano no puede recordar. Ahí es donde se materializa el valor de nuestros detectives basados ​​en la red”.

Esos detectores de red dan a Inscribe ya sus clientes una ventaja en la batalla constante para adelantarse al fraude. Más allá de los esfuerzos de revisión manual, las empresas intentan desarrollar sus propios métodos internos de detección de IA, pero la experiencia de Inscribe y las amplias capacidades de red brindan una ventaja.

“En términos de por qué nuestra tecnología podría tener demanda, supongo que podría deberse al hecho de que la prevención del fraude es siempre un juego del gato y el ratón”, dijo McMeel. “El fraude documental es la técnica más antigua en el libro de jugadas de los estafadores, y probablemente no desaparecerá pronto, por lo que a medida que surgen métodos de manipulación más nuevos y sofisticados, los equipos de fraude necesitan tecnología que se especialice en llevar a los estafadores a la siguiente forma de detección de fraude.

“Eso es lo que pretendemos hacer por nuestros clientes, y eso es lo que estamos haciendo actualmente por nuestros clientes. Mantenerse un paso por delante de los estafadores es, como siempre, el objetivo del juego”.

.pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .box-header-title { font-size: 20px !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .box-header-title { font-weight: bold !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .box-header-title { color: #000000 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-avatar img { border-style: none !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-avatar img { border-radius: 5% !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-name a { font-size: 24px !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-name a { font-weight: bold !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-name a { color: #000000 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-description { font-style: none !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-description { text-align: left !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta a span { font-size: 20px !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta a span { font-weight: normal !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta { text-align: left !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta a { background-color: #6adc21 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta a { color: #ffffff !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-meta a:hover { color: #ffffff !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-user_url-profile-data { color: #6adc21 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-twitter-profile-data span, .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-twitter-profile-data i { font-size: 16px !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-twitter-profile-data { background-color: #6adc21 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-twitter-profile-data { border-radius: 50% !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-twitter-profile-data { text-align: center !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-linkedin-profile-data span, .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-linkedin-profile-data i { font-size: 16px !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-linkedin-profile-data { background-color: #6adc21 !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .ppma-author-linkedin-profile-data { border-radius: 50% !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-author-boxes-recent-posts-title { border-bottom-style: dotted !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-multiple-authors-boxes-li { border-style: solid !important; } .pp-multiple-authors-boxes-wrapper.box-post-id-45383.pp-multiple-authors-layout-boxed.multiple-authors-target-shortcode.box-instance-id-1 .pp-multiple-authors-boxes-li { color: #3c434a !important; }

• Distribución de relaciones públicas y contenido potenciado por SEO. Consiga amplificado hoy.
• PlatoData.Network Vertical Generativo Ai. Empodérate. Accede Aquí.
• PlatoAiStream. Inteligencia Web3. Conocimiento amplificado. Accede Aquí.
• PlatoESG. Automoción / vehículos eléctricos, Carbón, tecnología limpia, Energía, Ambiente, Solar, Gestión de residuos. Accede Aquí.
• Desplazamientos de bloque. Modernización de la propiedad de compensaciones ambientales. Accede Aquí.
• Fuente: https://www.fintechnexus.com/document-fraud-using-ai-artificial-intelligence-inscribe/