Skip to main content

АНАЛИТИКА

Какова реальная цена неэффективных ручных проверок на предмет мошенничества?

Автор: Mastercard Identity | 8 мая 2024 года

Следующее поколение кибермошенничества будет определяться ИИ. Мошенники уже используют технологии дипфейков, чтобы манипулировать сотрудниками, заставляя их совершать прибыльные сделки и создавать вымышленные, синтетические личности, которые они могут использовать, чтобы избежать обнаружения. И, вероятно, в будущем появятся еще более изобретательные мошеннические схемы, использующие возможности искусственного интеллекта.

Краткий обзор статьи

  • Мошенники стали всё более искусными в использовании ИИ. В ответ многие эксперты по борьбе с мошенничеством стремятся автоматизировать больше своей инфраструктуры безопасности с помощью решений на базе искусственного интеллекта.
  • Роль человеческого рецензента важнее, чем когда-либо. Для комплексной стратегии предотвращения мошенничества человеческий рецензент и механизм идентификации должны дополнять друг друга.
  • Универсального решения идентичности не существует — важно, чтобы бизнесу понимали возврат инвестиций от разных решений, а также умело их внедрять.

В ответ на это многие эксперты по борьбе с мошенничеством стремятся бороться с огнем огнем, внедряя решения для обнаружения мошенничества на основе искусственного интеллекта. Эти решения могут автоматически выявлять подозрительную активность, от сомнительных транзакций по кредитным картам до новых учетных записей, в которых, судя по всему, используются синтетические личности.

Однако внедрение этих передовых инструментов не делает ручной анализ случаев мошенничества устаревшим. В конечном итоге, автоматизированное программное обеспечение для выявления мошенничеств должно упростить работу человека-проверяющего, позволяя ему проверять личности быстрее и точнее.

Используя обе стороны уравнения против мошенничества — автоматизированные инструменты и человеческий подход — ваша организация может создать более эффективный, масштабируемый и точный процесс обнаружения мошенничества.

Причины и стоимость неэффективных ручных проверок мошенничества

Ручные процессы проверки на предмет мошенничества идеально подходят для автоматизации, которая оптимизирует и упрощает работу экспертов-людей.  Многие группы по предотвращению мошенничества испытывают нехватку персонала и ресурсов.  Кроме того, ручная проверка на предмет мошенничества требует высокоспециализированных технических навыков, а это значит, что в случае текучки кадров может быть сложно найти замену на этой должности, особенно при ограниченном бюджете.

При ежедневной обработке сотен транзакций и нехватке персонала для их проверки очередь может быстро вырасти до неуправляемого уровня. Это особенно актуально, когда у проверяющих отсутствует необходимая информация для быстрого принятия решений и реагирования на подозрительные транзакции. У них могут быть данные о пользователях, но без подходящего автоматизированного решения для их организации эти данные могут быть неактуальными или представлены в недоступном для восприятия формате.

Неэффективная ручная проверка на предмет мошенничества — это проблема не только для ваших внутренних команд. Они также подрывают доверие клиентов. Если законная транзакция задерживается на несколько дней, клиент банка, скорее всего, разочаруется и может даже обратиться в другую компанию. Инвестиции в автоматизированные процессы проверки на предмет мошенничества — это инвестиции в улучшение отношений с клиентами, а также в повышение внутренней эффективности.

Облегчите нагрузку на ваших человеческих рецензентов

Чтобы помочь разрядить пробку ручных проверок, вашей организации необходимо найти способы устранить неэффективность в процессе ручной проверки. Это означает использование автоматизации для улучшения типичного ручного процесса проверки мошенничества.

Например, автоматизированный движок проверки может анализировать сетевые сигналы, IP-адресы и другие атрибуты идентичности, чтобы помочь выявлять рискованные транзакции для человека-рецензента. Рецензент получает доступ к легко понятному интерфейсу, который предоставляет весь необходимый контекст для звонка. Рецензентам больше не нужно тратить драгоценное время на изучение ограниченной информации пользователя и они могут проходить очередь гораздо быстрее. Это не только повышает эффективность, но и позволяет вашему бизнесу масштабироваться, так как вы не будете увязать из-за затянутых, сроков рассмотрения.

Однако загвоздка в том, что важно выбрать подходящий инструмент автоматизации для вашего бизнеса. Правильное решение будет зависеть от вашей отрасли, от того, в каких областях взаимодействия с клиентами вы сталкиваетесь, от состава вашей текущей команды по ручной проверке и от других факторов. Также необходимо учитывать уже имеющиеся у вас методы и решения по борьбе с мошенничеством, а также возможность интеграции с ними новых программных продуктов.

К счастью, вам не нужно взвешивать эти факторы самостоятельно. Калькулятор ROI по борьбе с мошенничеством от Mastercard позволяет учесть все факторы и наглядно показать, сколько вы можете сэкономить, используя решения Mastercard. Понимание рентабельности инвестиций в решения по борьбе с мошенничеством обеспечивает более прочную основу для принятия решений и помогает убедить высшее руководство в важности внедрения таких решений.

Но независимо от выбранного решения, обязательно интегрируйте его продуманно. Подумайте, как эти решения влияют на процесс, на который полагаются ваши человеческие рецензенты, проведите комплексное обучение и оставайтесь открытыми к отзывам рецензентов. В конце концов, цель — облегчить их работу, а не создавать дополнительную путаницу.

Пора бороться с мошенничеством, вызванным ИИ

Угроза мошенничеств, основанных на ИИ, будет продолжать доминировать над экспертами по мошенничеству в обозримом будущем. Хотя мы все ищем ответы, одно можно сказать наверняка: человеческое прикосновение не исчезнет в ближайшее время.

В этом ваше преимущество — возможность объединять опытных специалистов с решениями в области идентификации, которые упрощают их работу. Это стратегия, обеспечивающая большую масштабируемость и эффективность. Это позволяет модераторам действовать более решительно, когда подозрительный пользователь открывает новый аккаунт или совершает транзакцию. Короче говоря, ваши рецензенты получат в своё распоряжение инструменты для быстрой и эффективной борьбы с мошенничеством.