疫情期間網路交易大增,全面防護金融詐欺犯罪

前言:後疫情時代,網路交易增加,金融詐欺犯罪也層出不窮。金融業要平衡客戶體驗及詐欺防制,需要啟動詐欺防護三機制,才能因應瞬息萬變的未來

金融科技一直是金融業最關注的焦點,新冠肺炎防疫期間,民眾對非接觸式的數位交易需求增加,以往不習慣在網路交易的民眾,也開始轉移到數位通路消費。

為了提供更好的客戶體驗,金融業簡化申請、審核到成交流程的同時,也帶來金融犯罪的隱憂,讓交易風險、不可控性大增。例如,近期銀行處理紓困貸款業務,卻可能為銀行開了詐欺的小門,讓原本因為傳統銀行審查流程進不來的客戶,成為銀行的新客戶,這是後疫情時代金融業的最大挑戰。

SAS台灣業務顧問部副總經理陳新銓指出,「金融詐欺防制環環相扣,不論是交易、申請、信用風險到洗錢防制。後疫情時代,正是金融業經理人營運檢視新轉機,務必讓監控機制跟上業務開發速度。」

金融犯罪環環相扣,啟動詐欺防護三機制

過去金融業處理詐欺案件多是事後監控,一張信用卡被盜刷2至3次之後才會被發現可能是詐欺。其次,大多數銀行的申請審查與授信作業仍為人工作業,未來線上申請業務量增加後,若再以一筆一筆批次人工審核,速度將跟不上純網銀的競爭速度。

SAS認為金融詐欺即時防護要有三個機制,第一線防護是即時異常監控,以國外知名金融集團詐欺風險控管的機制為例,從帳戶的存提匯轉、帳戶收單、申請開戶到信用卡風險的審查,只要涵蓋客戶跟銀行接觸的每一個點,都要做到交易的即時異常偵測警示。其次,將業務規則結合AI機器學習模型開發出即時評分引擎,計算出綜合風險分數,並判斷要立刻阻斷異常交易,或是標註由人工進行後續調查。

詐欺防護的過程也牽涉到多產品、多通路360度的綜合性判斷,陳新銓說明,以交易行為來看,若客戶剛申辦了個人信用貸款、信用卡額度也未滿額,又開始申請信用卡調額,然後在ATM大額提領預借現金,可能有潛在的詐欺或信用風險,需要以客戶為中心的為度在第一時間警示防護。

為了補足第一線防護難以判斷的模糊地帶,第二線、第三線防護則是透過人、事、時、地、物的相關性,快速組成可能的詐欺關聯網路,讓調查人員可以透過視覺化圖表快速判斷詐欺案件,加速調查人員批次人供審閱的時效,且可進一步掌握可能的犯罪手法。

在數位轉型的前提下,金融詐欺防制要如何平衡客戶體驗和詐欺監控呢?陳新銓指出,「在刷卡、交易、申請的每個數位交易過程中,詐欺偵測要在毫秒內完成,時間要短到讓客戶沒有發現正在監控詐欺犯罪,才能創造更好的客戶體驗。」

SAS Detection and Investigation for Banking App Fraud Network Time Scale

(圖說: 透過時間軸觀察,各項人事物可能組成的詐欺關聯網路)

匯豐銀行「眨眼完成」即時交易詐欺偵測

陳新銓舉例,匯豐銀行(HSBC)導入即時交易詐欺偵測系統,在客戶刷卡的當下,以平均不到60毫秒的時間內整合大量資料、客戶特徵資料、客戶過去的交易資料,即時偵測出這張信用卡被盜刷的可能性,若刷卡犯罪風險很高時,將會直接阻斷該筆交易。

匯豐銀行至今每一筆信用卡交易,都會即時偵測詐欺行為,已在30個國家和地區監控超過1億張信用卡。對匯豐銀行來說,不但讓即時處理的信用卡交易、客戶資料等數據處理量增加了87%;標記出信用卡交易潛在詐欺的運算資源成本更減少30%。

保險業慎防理賠詐欺、業務員侵占

Covid-19帶來人生的不確定性,藉機操作理賠詐欺的不法之徒也伺機而動。過去人為的審查作業一直缺乏系統化分析、只能仰賴長期經驗判斷理賠案件可疑度而存在誤賠的隱憂,在人力固定的前提下,還要兼顧在高度複雜保險商品組合找出疑點,仰賴人工智慧(AI)建立各類風險評分與客戶樣態,勢在必行。

陳新銓說,在台灣如新光人壽即與SAS合作建置「理賠防詐欺風險預測系統」,短短一年,讓詐欺破案率提高15%,拒賠金額成長35%。訓練AI模型的時間也從數個月縮短到1天時間,速度加快20倍。

回到內部作業,在疫情衝擊下預期保險業務員業務開發量遭受影響,加以客戶流失率可能也因經濟壓力而提高,業務員侵占保費或是聯手保戶進行內部詐欺的起心動念機率大增,然而業務員詐欺最大問題是,過多的調查可能降低業務員對公司的忠誠度,反之無法提前預警,讓公司蒙受金錢損失也傷害商譽。

陳新銓觀察,業務員詐欺防制的第一挑戰是詐欺的樣態「多樣少量」,重複性不高,單純的規則警示已難以應付。而業務員不當挪用保險費時,例如業務員因業績壓力而墊繳保險費,挪用客戶的錢去繳納新保單。背後牽涉到上億元金額,對保險業來說是可觀的損失。

第二挑戰是得由客戶提出申訴時才啟動調查,調閱保單記錄動輒耗費數個月,很難在當下有效阻擋業務員的行為。第三挑戰則是調查只能針對單一業務員,難以了解共犯結構,也要調查業務員是否也用同樣手法對其他客戶。

陳新銓建議,保險業可透過AI關聯網絡分析調查平台,以視覺化網路圖及動態風險分數,迅速判斷可疑業務員的行為,像是業務員簽了多少保單、可疑地址加保過多保單等等,從多維度動態關聯因子,判斷可疑業務員的風險。SAS目前已成功協助台灣業者將發現異常行為的時間從數月縮短為一天,有效嚇阻業務員挪用侵占的行為。

據調查,國際詐欺金額及總量皆逐年升高,後疫情時代,詐欺手法絕對越來越多元,陳新銓提醒前一波金融科技的浪潮,讓經理人多著重在線上貸款、客服機器人等獲利面的服務開發,然而詐欺防護機制若無同步跟上腳步,一有脆弱環節將可能讓領先的競爭力瞬息成為營運包袱,不妨藉此時機重組營運資源。

延伸閱讀:如何利用人工智慧打擊詐欺與金融犯罪

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