Skip to main content

Inzichten

Wat kosten inefficiënte handmatige fraudebeoordelingen u echt?

Door Mastercard Identiteit | 8 mei 2024

De volgende generatie cyberfraude zal worden bepaald door AI. Fraudeurs gebruiken deepfake-technologie al om werknemers te manipuleren om lucratieve transacties te doen en fictieve, synthetische identiteiten te creëren die ze kunnen gebruiken om aan detectie te ontsnappen. En creatievere, AI-gebaseerde fraudetactieken liggen waarschijnlijk om de hoek.

Artikel in één oogopslag

  • Fraudeurs zijn steeds bedrevener geworden in het gebruik van AI. In reactie hierop zijn veel experts op het gebied van fraudeoperaties op zoek naar manieren om meer van hun beveiligingsinfrastructuur te automatiseren met AI-gestuurde oplossingen.
  • De rol van de menselijke recensent is belangrijker dan ooit. Voor een goed afgeronde fraudepreventiestrategie moeten de menselijke beoordelaar en de identiteitsmotor elkaar aanvullen.
  • Er is geen one-size-fits-all identiteitsoplossing - het is belangrijk voor bedrijven om de ROI van verschillende oplossingen te begrijpen en hoe ze deze doordacht kunnen implementeren.

Als reactie hierop proberen veel experts op het gebied van fraudechirurgie vuur met vuur te bestrijden door AI-gestuurde fraudedetectieoplossingen in te voeren. Deze oplossingen kunnen automatisch verdachte activiteiten signaleren, van dubieuze creditcardtransacties tot nieuwe accounts die tekenen vertonen van het gebruik van synthetische identiteiten.

De toepassing van deze geavanceerde tools maakt handmatige fraudebeoordeling echter niet overbodig. Uiteindelijk moet geautomatiseerde fraudesoftware het werk van de menselijke beoordelaar gemakkelijker maken en hen in staat stellen identiteiten sneller en nauwkeuriger te verifiëren.

Door beide kanten van de fraudebestrijding te omarmen - geautomatiseerde tools en de menselijke maat - kan uw organisatie een efficiënter, schaalbaarder en nauwkeuriger fraudedetectieproces creëren.

De oorzaken en kosten van inefficiënte handmatige fraudebeoordelingen

Handmatige workflows voor fraudebeoordeling zijn een ideaal doelwit voor het soort automatisering dat het werk van menselijke experts stroomlijnt en vereenvoudigt.  Veel fraudepreventieteams hebben te weinig personeel en te weinig middelen.  Bovendien vereist handmatige fraudebeoordeling zeer gespecialiseerde, technische vaardigheden, wat betekent dat het moeilijk kan zijn om de functie aan te vullen als er verloop is, vooral met een beperkt budget.

Met elke dag honderden transacties die beoordeeld moeten worden en een tekort aan personeel om ze te beoordelen, kan de wachtrij snel uitgroeien tot een onbeheersbaar niveau. Dat geldt vooral als beoordelaars niet over de informatie beschikken die ze nodig hebben om snel een oordeel te vormen en actie te ondernemen bij verdachte transacties. Ze hebben misschien wel gegevens over hun gebruikers, maar zonder de juiste geautomatiseerde oplossing om die gegevens te organiseren, zijn ze misschien niet relevant of worden ze niet gepresenteerd in een gemakkelijk verteerbaar formaat.

Inefficiënte handmatige fraudebeoordelingen zijn niet alleen een probleem voor uw interne teams. Ze tasten ook het vertrouwen van de klant aan. Als een legitieme transactie dagenlang in het ongewisse blijft, zal een bankklant waarschijnlijk gefrustreerd raken en zelfs ergens anders heen gaan. Een investering in geautomatiseerde workflows voor fraudebeoordeling is een investering in verbeterde klantrelaties en interne efficiëntie.

Verlicht de last van uw menselijke recensenten

Om de file van handmatige beoordelingen te doorbreken, moet uw organisatie manieren vinden om inefficiënties in het handmatige beoordelingsproces te elimineren. Dit betekent het gebruik van automatisering om de typische handmatige workflow voor fraudebeoordeling te verbeteren.

Een geautomatiseerde review-engine kan bijvoorbeeld netwerksignalen, IP-locaties en andere identiteitskenmerken analyseren om risicovolle transacties te markeren voor een menselijke reviewer. De beoordelaar heeft dan toegang tot een gemakkelijk te begrijpen interface die alle context biedt die hij nodig heeft om te bellen. Beoordelaars hoeven niet langer kostbare tijd te verspillen aan het onderzoeken van beperkte informatie over een gebruiker en kunnen veel sneller door de wachtrij gaan. Dit zorgt niet alleen voor meer efficiëntie, het stelt uw bedrijf ook in staat om op te schalen omdat u niet vastloopt door langgerekte beoordelingstijdlijnen.

Het addertje onder het gras is dat het belangrijk is om de juiste geautomatiseerde tool voor uw bedrijf te selecteren. De juiste oplossing hangt af van uw branche, waar u problemen ondervindt in de klantreis, de samenstelling van uw huidige handmatige beoordelingsteam en andere factoren. U moet ook rekening houden met de fraudebestrijdingspraktijken en -oplossingen die u al hebt en of er al dan niet nieuwe softwaretoevoegingen mee zullen worden geïntegreerd.

Gelukkig hoef je deze factoren niet zelf af te wegen. De ROI-fraudecalculator van Mastercard kan elk van de factoren samenstellen en een duidelijk beeld bieden van hoeveel u kunt verwachten te besparen met Mastercard-oplossingen. Inzicht in de ROI van fraudebestrijdingsoplossingen biedt u een sterkere basis voor besluitvorming en helpt u senior leiders te overtuigen van het belang van adoptie.

Maar welke oplossing u ook kiest, zorg ervoor dat u deze zorgvuldig integreert. Bedenk hoe deze oplossingen van invloed zijn op het proces waarop uw menselijke beoordelaars vertrouwen, bied uitgebreide training en blijf ontvankelijk voor de feedback van beoordelaars. Het doel is immers om hun werk gemakkelijker te maken, niet om verdere verwarring te veroorzaken.

Het is tijd om terug te vechten tegen AI-gestuurde fraude

De dreiging van AI-gestuurde fraudeaanvallen zal in de nabije toekomst een grote rol blijven spelen voor fraude-experts. Hoewel we allemaal op zoek zijn naar antwoorden, is één ding zeker: De menselijke maat zal niet snel verdwijnen.

Dit is jouw voordeel - de mogelijkheid om ervaren menselijke experts te koppelen aan identiteitsoplossingen die hun werk makkelijker maken. Het is een strategie die een grotere schaalbaarheid en efficiëntie mogelijk maakt. Dit stelt beoordelaars in staat om doortastender op te treden wanneer een verdachte gebruiker een nieuwe rekening opent of een transactie uitvoert. Kortom, je reviewers hebben de tools tot hun beschikking om fraude snel en efficiënt te bestrijden.

Gerelateerde verhalen

Het is nog niet te laat: Hoe de particuliere sector kansen kan ontsluiten om het traject van klimaatverandering te veranderen

tbd