Целостный подход к борьбе с растущей проблемой мошенничества требует аналитической стратегии, которая предполагает использование данных из многочисленных внутренних и внешних источников, пишет на портале InformationWeek Пола Хендерсон, исполнительный вице-президент и директор по продажам компании SAS.
Пандемия изменила то, как мы работаем, отдыхаем и ведем бизнес. Множество видов нашей деятельности перешли в онлайн, стали виртуальными или удаленными, и это ускорило эволюцию устойчивых интернет-решений. От виртуального обучения до заказа продуктов — практически все, с чем мы взаимодействуем, имеет цифровой компонент.
Такое быстрое развитие цифровых решений имеет и обратную сторону: рекордное количество мошенничества. Так, только американские потребители сообщили о потере более 5,8 млрд. долл. в результате мошенничества в 2021 г., что почти на 76% больше, чем в
По данным исследования «2022 Anti-Fraud Technology», проведенного Association of Certified Fraud Examiners (ACFE) и основанного на результатах опроса почти 900 профессионалов в сфере борьбы с мошенничеством по всему миру, все больше организаций используют потенциал аналитики для ускорения проверки транзакций и выявления предполагаемых случаев мошенничества. Примечательно, что:
- Более 40% респондентов сообщили о значительном (14%) или незначительном (29%) ускорении использования аналитики данных во время пандемии.
- Почти все респонденты (98%) заявили, что использование аналитики данных помогло им быстрее и точнее выявлять мошенничество.
Неудивительно, что наиболее представленными в опросе отраслями были государственные и финансовые услуги. Банки уже несколько десятилетий находятся в авангарде технологий борьбы с мошенничеством, используя передовые аналитические технологии для борьбы с такими вещами, как мошенничество с кредитными картами и отмывание денег. Строгие правила соблюдения нормативных требований и стремление избежать серьезного репутационного риска в сочетании с большими ресурсами позволяют им быть на переднем крае борьбы с мошенничеством.
В то же время государственные учреждения нуждаются в усовершенствовании своих технологий предотвращения мошенничества и помощи в борьбе с этой растущей угрозой. Мошенники часто выбирают в качестве мишени государственные сервисы, будь то выставление завышенных счетов за услуги или использование украденных личных данных для подачи поддельных налоговых деклараций или заявлений на получение пособий.
Это оказалось особенно актуально во время пандемии. Программы помощи, оперативно развернутые правительствами по всему миру, оказались привлекательными для мошенников. Так, только в США в рамках пандемического страхования по безработице по меньшей мере 163 млрд. долл. могли быть выплачены неправомерно, причем значительная их часть была связана с мошенничеством. Это ошеломляющая сумма.
Чтобы переломить ситуацию, многие государственные учреждения начали использовать проверку личности на основе распознавания лиц. Однако ряду из них пришлось пересмотреть этот подход из-за проблем с предвзятостью и конфиденциальностью, а также с доступом. К счастью, существует более целостный аналитический подход, использующий источники данных, которые не несут в себе проблем с предвзятостью и доступом, характерных для цифровых устройств, IP-адресов, номеров мобильных телефонов и адресов электронной почты.
Проверка личности происходит мгновенно и скрытно, выявляя потенциальное мошенничество и одновременно снижая сложности для граждан, обращающихся, например, за законными льготами. Только в случае обнаружения чего-то подозрительного инновационное решение предлагает дополнительные действия, например, необходимость позвонить по номеру телефона для проверки.
Текущий ландшафт мошенничества доказал необходимость для организаций быть дальновидными и проактивными в развитии своих инструментов и возможностей по борьбе с этим явлением. Положительным моментом является то, что большинство (60%) специалистов из различных отраслей, опрошенных ACFE, заявили, что в ближайшие два года они ожидают роста своих бюджетов на технические средства борьбы с мошенничеством.
Куда они будут направлять свои инвестиции в первую очередь? Список возглавляет передовая аналитика, особенно искусственный интеллект и машинное обучение, на которые указали 26% респондентов. Предиктивная аналитика/моделирование занимают второе место, их отметили 22%. Эти возможности являются мощной силой в повышении точности и эффективности выявления мошенничества, позволяя делать это в режиме реального времени.
Независимо от того, достаточно ли далеко продвинулась организация на своем аналитическом пути, есть один универсальный принцип борьбы с мошенничеством, который может помочь ориентироваться как лидерам, так и отстающим: данные — лучший друг борца с мошенничеством.
Наборы данных огромны и только увеличиваются. Это особенно верно в связи с ускоренной цифровой трансформацией, вызванной пандемией, и темпами развития новых приложений и цифровых каналов. С каждым новым цифровым каналом появляется новая возможность собирать больше данных, которые в конечном итоге могут быть использованы, чтобы отличить ценного клиента или гражданина от мошенника, законные транзакции или приложения от криминальных.
Эффективная защита от мошенничества требует привлечения данных из различных источников. Помимо собственных источников (на них указали 80% респондентов), организации не должны пренебрегать использованием внешних данных. Например, включение данных из открытых источников, от правоохранительных органов и государственных служб, а также данных об устройствах может стать существенным фактором при использовании проверенных методов анализа, таких как отчетность об исключениях и обнаружение аномалий, или более продвинутых моделей МО и ИИ.
Преступники постоянно меняют схемы, чтобы использовать пробелы в защите организаций и скрыться с украденными деньгами. Специалисты по борьбе с мошенничеством должны обладать необходимыми технологиями — от традиционной аналитики данных до новых возможностей, таких как биометрия и компьютерное зрение, — чтобы знать и применять контрмеры, которые позволят им оставаться впереди в этой гонке вооружений технологий.
