虽然欺诈针对最终客户一直是关注银行、中国的崛起在过去的两年里一直指数和导致了世界各地的监管机构的审查。
根据联邦调查局报道全球USD-denominated支付欺诈损失的数量在2022年达到103亿美元,代表一个巨大的增长从14亿年的2017美元。
电子商务的兴起,新开银行和支付方式为骗子提供了更多的途径,个人和企业目标。欺诈C2C支付,现在可以影响B2B支付,甚至FI支付。据法新社欺诈调查2020年线的比例支付参与B2B欺诈增加八倍,代表2012年不到5%的诈骗案件,到2020年达到39%。这一趋势适用于所有的付款类型随着数字化继续加速,使骗子使用数字渠道扩大他们的攻击。
同时,骗子骗取银行客户使用更复杂的方法,借助于社会工程,例如模拟和操纵。此类案件的授权支付欺诈或诈骗离开异常标记更加微妙和难以检测会出现类似于合法的支付。比,受害者甚至不承认自己,直到为时已晚。
欺诈的目标客户:为客户监管审查和成本
欺诈的目标客户和交易对手是一个紧迫的问题,与监管机构和执法机构在世界各地警告银行及其客户的模拟的日益增长的威胁,社会工程和网络钓鱼。一些监管者已经达到的阶段提出监管更新,包括对银行退款或其他强制性的控制。
除了监管角度、欺诈和恢复的过程也是一个高成本来源的银行。当客户欺诈的受害者,有直接经济损失你的机构和客户,对客户体验有一个关联的影响,以及间接成本与恢复相关基金和报告事务。据估计,每一美元的欺诈损失,贵银行四美元来回应。这些成本代表公司的交易价值可能会承担责任,所发生的费用和利息、罚款和诉讼费,劳动力和调查成本和外部恢复费用。
欺诈行为并不是一个简单的网络安全问题
是什么意思“欺诈”?什么样的欺诈是最流行的?,我们如何识别、检测和防止不同类型的欺诈行为?
迅速付款控制如何帮助
自推出以来,付款控制帮助了许多金融机构监督付款交易为了检测异常,可以有症状的潜在的欺诈行为直接针对金融机构。说,欺诈影响最终客户需要额外的标记来描述观察到一个帐户级别不寻常的活动。
出于这个原因,付款控制已经开始利用这些帐户级别的数据。并不止于此:这些付款控制见解,描述帐户行为得到迅速从整个社区。换句话说,由于付款控制,金融机构现在可以受益于基于网络异常标记不可能被每个FI单独导出。
检测异常账户活动
欺诈影响终端客户可以体现在很多方面。有时他们批量发生,与许多受影响的客户只有一个诈骗犯;有时他们是孤立的;有时涉及的金额小,有时不是。出于这个原因,付款控制的设计方法提供不同的逻辑来检测异常的各种标记,可以掩盖欺诈活动。有趣的是,其中的一些逻辑可用于其他目的操作等问题。
- 第一个逻辑由检测重复支付相同的金额和货币或相同的帐户,或者两个账户。例如,您可以选择提醒如果你的一个客户将发送付款给受益人账户,收到支付相同的金额和货币账户由其他金融机构——这可能表明他们已经大规模骗局的受害者。的逻辑检测重复支付通过支付控制也可以帮助银行警报和块操作问题的情况下,如由人为错误多次发送付款。
- 第二个逻辑看着迅速级别的新帐户,并不是所有的银行客户通过迅速发送和接收付款。付款控制检测场景使银行客户发送或接收基金首次在网络迅速——这可能暗示的欺诈活动或者操作错误——例如,如果错误的受益人或订购帐户编码。
- 其他逻辑正在进步,很快就可以。这些将包括检测异常大量的基金或异常升高的支付由给定帐户发送或接收。
数以百万计的账户通过迅速传输和/或接收基金。除特殊情况外,金融机构不,不能配置每个账户异常检测逻辑。由于这个原因,所有上述付款控制逻辑操作在一个通用的时尚范围默认情况下所有账户或与金融机构开展业务。当然,例外可以获胜,这样一个通用的方法可以通过调优集中或排除某些给定帐户(s)。
网络级分析
正如前面提到的,支付控件使您能够利用账户从整个迅速社区(受国家限制的更多信息,请迅速联系你的帐户经理)。
以前,金融中间人可以利用institution-centric观点而全社区的观点仍然是一个盲点。与institution-centric观点,金融机构正在使用自己的信息而无需访问其他金融机构的信息;他们可以识别异常标记如果自己的数据突显出不寻常的模式。与终端客户欺诈,许多模式只能看到在受益人方面,使原始机构很难赶上欺诈性交易之前释放,导致前面描述的更多的间接成本。
通过引入这些新帐户逻辑、付款控制允许用户受益于网络的力量迅速通过提供见解,只有网络能够提供。原始机构可以警告说如果他们的交易导致观察到的异常行为在网络层和利用这些信息在异常检测流程可能避免欺诈的间接成本与经济复苏基金。
更大的灵活性
与这些新发展、付款控制将为您提供更大的灵活性,以及网络级的见解,为目标检测的付款欺诈影响你的客户和帐户持有人。这种转型发展是我们的几个改进计划来改善我们的社区对金融犯罪和欺诈行为的反应。
重要的是要注意,这些新的帐户功能不取代支付提供的其他现有的逻辑控制。由于付款控制规则组合框架,用户甚至可以使用新帐户分析来完善现有的筛选策略。
最后,所有这些逻辑不能提供方不保证符合现有规定数据信息。有关更多信息,请查阅斯威夫特Pseudonymised帐户统计——信息通知。
对于任何其他问题,请联系您的客户经理。
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