授信：反欺诈也减少违约
Posted: Sat Dec 21, 2024 9:58 am
您只需要与金融市场有某种类型的联系，就知道将欺诈与违约混淆的可能性有多大，以及如果没有专门从事打击欺诈和智能注册验证的合作伙伴的帮助来处理这两个问题会有多糟糕。
对于无法准确区分欺诈和违约以打击欺诈和违约的机构来说，拒绝向良好消费者提供信贷、欺诈受害者面临法律问题、财务损失和品牌形象受损是一些最明显的后果。
为了让您了解一下，行业顾问的研究表明，到今年年底，仅信用相关欺诈就造成了 350 亿美元的损失。而且，与普遍看法相反，直接的经济损失并不一定会产生最大的影响。法律诉讼的运营成本加起来会造成形象损害，造成的损失可能比不当授信的价值高出 10 倍。
考虑到欺诈者对技术的利用，根据迈克菲与战略与国际研究中心 (CSIS) 合作开 开曼群岛电话号码数据 展的一项研究，仅 2018 年，全球网络犯罪造成的损失就达到 6000 亿美元，几乎相当于占全球GDP的1%。
尽管如此，很明显，充分了解金融市场及其特殊性对于开展避免损失的工作至关重要。
首次付款违约 (FPD)
金融市场最重要的特点之一也是该行业公司最关键的时刻之一：FPD，它代表首次付款违约，其英文缩写。 FPD 是贷款或融资首次付款的延迟，代表信贷市场的重要指标。
然而，问题是，当发现第一笔付款出现延迟时，仍然无法知道这是否是简单的违约，这种违约的发生可能是由于客户无法控制的原因（例如失业），或者是否属于欺诈行为以及因此造成的实际损失。
因此，对于该领域的工作人员来说，最难回答的问题之一是 FPD 指标中存在多少欺诈行为。这是一个很难快速识别的数字，只有专门和完全集中的行动才能帮助解决这个问题。
防止欺诈并减少违约
做好预防和打击欺诈工作不仅可以促进 FPD 率内识别此类犯罪，还可以使该机构大幅降低违约发生率。关键点是注册验证。
逻辑相对简单：如果您能够在授予信用之前对客户进行更准确的评估，您就能够知道什么可能是欺诈，以及在请求来自合法客户的情况下您可以提供多少金额。
因此，除了打击欺诈之外，您还可以提供更负责任的信用，从而降低违约率。
智能注册验证
要实现卓越的授信效率，第一步是保证注册数据的准确性，并了解其是否确实属于请求授信的人。也就是说，验证注册并进行身份认证。
当今数字世界中留下的所有痕迹足以让真正专业的公司绘制消费者的购买行为，并了解请求信用的人是否是他们自己，而不是出于犯罪目的冒充他们的人。
因此，即使在批准特定客户的信贷之前，也已经可以知道是否适合继续进行交易。这是一个关键时刻，甚至要了解消费者在履行这一财务承诺时可以获得多少信贷而不会对他们造成伤害。
准确的欺诈评分
当收到客户的注册数据并完成该数据的验证和认证后，可以应用统计模型来处理该信息并将其转换为生成唯一数字（称为欺诈分数）的变量，该数字从 0 到100，数字越高，欺诈倾向越大。
该分数表明分析数据的持有者成为试图实施某种类型诈骗的欺诈者的倾向，这有助于金融机构决定是否授予信贷。
欺诈分数的归属越精确，机构的决策就越容易，并且向欺诈者或可能没有经济能力全部或部分遵守的人授予信贷的可能性就越小。与本文件中规定的交易类型的义务。
无需打扰即可进行身份验证
金融机构需要关注的是，在执行所有这些身份认证和注册验证时，不会对好客户产生任何类型的摩擦，好客户在交易中遇到困难时，可能会放弃执行，甚至成为批评者的交易标记。
为此，该机构需要投资于现代身份验证手段，这种手段超出了生物识别工具的范围，并且可以由专业合作伙伴提供。
授予信用是一项比看起来更复杂的任务。确保分析能够为企业和客户做出健康的决策，需要大量的专业知识和对极其敏感因素的关注。
对金融机构的好处
以过时的方式进行的注册验证过程可能会消耗大量的时间和金钱，而且不必要地集中公司内大量人员的注意力。
因此，利用有助于几乎自动验证注册数据的技术工具，使这一过程更加动态，是维持合法客户安全运营的基本必要条件。
现代解决方案能够使用基于机器学习和行为分析工具的预测模型来优化威胁识别、生成快速警报调查和问题纠正。
该技术加快了注册验证过程，并且无需逐案评估。由于它消除了单独查阅数据的需要，因此员工可以有更多的时间来满足其他类型的需求，从而使公司对人员的投资更加高效并获得更高的投资回报率。
对于无法准确区分欺诈和违约以打击欺诈和违约的机构来说，拒绝向良好消费者提供信贷、欺诈受害者面临法律问题、财务损失和品牌形象受损是一些最明显的后果。
为了让您了解一下，行业顾问的研究表明，到今年年底，仅信用相关欺诈就造成了 350 亿美元的损失。而且，与普遍看法相反，直接的经济损失并不一定会产生最大的影响。法律诉讼的运营成本加起来会造成形象损害，造成的损失可能比不当授信的价值高出 10 倍。
考虑到欺诈者对技术的利用，根据迈克菲与战略与国际研究中心 (CSIS) 合作开 开曼群岛电话号码数据 展的一项研究，仅 2018 年，全球网络犯罪造成的损失就达到 6000 亿美元，几乎相当于占全球GDP的1%。
尽管如此，很明显，充分了解金融市场及其特殊性对于开展避免损失的工作至关重要。
首次付款违约 (FPD)
金融市场最重要的特点之一也是该行业公司最关键的时刻之一：FPD，它代表首次付款违约，其英文缩写。 FPD 是贷款或融资首次付款的延迟，代表信贷市场的重要指标。
然而，问题是，当发现第一笔付款出现延迟时，仍然无法知道这是否是简单的违约，这种违约的发生可能是由于客户无法控制的原因（例如失业），或者是否属于欺诈行为以及因此造成的实际损失。
因此，对于该领域的工作人员来说，最难回答的问题之一是 FPD 指标中存在多少欺诈行为。这是一个很难快速识别的数字，只有专门和完全集中的行动才能帮助解决这个问题。
防止欺诈并减少违约
做好预防和打击欺诈工作不仅可以促进 FPD 率内识别此类犯罪，还可以使该机构大幅降低违约发生率。关键点是注册验证。
逻辑相对简单：如果您能够在授予信用之前对客户进行更准确的评估，您就能够知道什么可能是欺诈，以及在请求来自合法客户的情况下您可以提供多少金额。
因此，除了打击欺诈之外，您还可以提供更负责任的信用，从而降低违约率。
智能注册验证
要实现卓越的授信效率，第一步是保证注册数据的准确性，并了解其是否确实属于请求授信的人。也就是说，验证注册并进行身份认证。
当今数字世界中留下的所有痕迹足以让真正专业的公司绘制消费者的购买行为，并了解请求信用的人是否是他们自己，而不是出于犯罪目的冒充他们的人。
因此，即使在批准特定客户的信贷之前，也已经可以知道是否适合继续进行交易。这是一个关键时刻，甚至要了解消费者在履行这一财务承诺时可以获得多少信贷而不会对他们造成伤害。
准确的欺诈评分
当收到客户的注册数据并完成该数据的验证和认证后，可以应用统计模型来处理该信息并将其转换为生成唯一数字（称为欺诈分数）的变量，该数字从 0 到100，数字越高，欺诈倾向越大。
该分数表明分析数据的持有者成为试图实施某种类型诈骗的欺诈者的倾向，这有助于金融机构决定是否授予信贷。
欺诈分数的归属越精确，机构的决策就越容易，并且向欺诈者或可能没有经济能力全部或部分遵守的人授予信贷的可能性就越小。与本文件中规定的交易类型的义务。
无需打扰即可进行身份验证
金融机构需要关注的是，在执行所有这些身份认证和注册验证时，不会对好客户产生任何类型的摩擦，好客户在交易中遇到困难时，可能会放弃执行，甚至成为批评者的交易标记。
为此，该机构需要投资于现代身份验证手段，这种手段超出了生物识别工具的范围，并且可以由专业合作伙伴提供。
授予信用是一项比看起来更复杂的任务。确保分析能够为企业和客户做出健康的决策，需要大量的专业知识和对极其敏感因素的关注。
对金融机构的好处
以过时的方式进行的注册验证过程可能会消耗大量的时间和金钱，而且不必要地集中公司内大量人员的注意力。
因此，利用有助于几乎自动验证注册数据的技术工具，使这一过程更加动态，是维持合法客户安全运营的基本必要条件。
现代解决方案能够使用基于机器学习和行为分析工具的预测模型来优化威胁识别、生成快速警报调查和问题纠正。
该技术加快了注册验证过程，并且无需逐案评估。由于它消除了单独查阅数据的需要，因此员工可以有更多的时间来满足其他类型的需求，从而使公司对人员的投资更加高效并获得更高的投资回报率。