Con l’incremento della digitalizzazione dei canali di acquisizione di banche e finanziarie, sia riguardanti l’apertura dei conti e sia la veicolazione di prestiti istantanei o di servizi, è aumentata anche la complessità della prevenzione della frode.
L’impatto sul P&L può diventare cruciale specie quando un istituto finanziario ha una strategia multi-canale, così come ingenti perdite possono essere causate da un peggioramento della “customer experience”.
Il rapporto della Bankitalia svela che le frodi finanziarie sono in aumento del 40% e circa la metà riguarda il furto di credenziali, specie attraverso sistemi di messaggistica come Whatsapp e Telegram. A seguire ci sono le frodi commerciali (11,7%), le offerte d’investimento (11,2%) e l’Iban contraffatto (7,4%). La ricerca evidenzia anche come il 23% delle frodi avvenga tramite vishing (servizi di telefonia fasulli), il finanziamento illegittimo (11,9%) e il phishing (6,5%).
Il furto d’identità è essenzialmente legato all’utilizzo di documento contraffatti, alla generazione di identità sintetiche e all’utilizzo di credenziali rubate. Ciò porta dritto alla richiesta fraudolenta di prestiti o servizi finanziari, all’apertura di conti illegittimi e all’accesso fraudolento a conti illegittimi (account take-over).
Le tecniche con cui i frodatori riescono a bucare sistemi sofisticati si è evoluta rapidamente adattandosi ai diversi canali e abbassare la guardia nella protezione degli account a livello di login e a livello transazionale, può diventare fatale e comportare costi molto ingenti.
I pain points per i fraud manager sono svariati e possono essere risolti solo con un approccio olistico. Da una parte, dal punto di vista tecnico, è cruciale puntare sulla flessibilità di un sistema SaaS, naturalmente disponibile su tutti i canali, e su delle single API che permettono un’attività di processing real time e performante.
Oltre a ciò, risulta determinante disporre di un efficace sistema di “case management” e di investigazione.
L’altro grande problema sono i falsi positivi, ossia coloro che vengono rigettati erroneamente nonostante la presenza di una revisione manuale. L’unico modo per limitare i falsi positivi è l’accuratezza, ottenibile solo grazie alla varietà dei dati a disposizione, a tecniche di machine learning avanzate e potenziabili attraverso regole di facile costruzione. In ultimo, è di fondamentale importanza disporre di dashboard illustrative “user friendly” in grado di rappresentare al meglio le KPI a disposizione.
CrossCore è tutto questo! Un orchestratore evoluto e ricco di funzionalità in grado di gestire più fonti dati sia per ciò che riguarda sia la fase di identificazione in fase di onboarding e sia i vari touch-points che fanno parte di un journey digitale, ibrido o anche fisico.
Ma quali sono i dati che CrossCore gestisce per sgretolare la resistenza dei frodatori?
- I dati necessari a un corretto KYC che segue l’identificazione via video-selfie o tramite SPID. Un approfondita analisi che sfrutta il machine learning per scongiurare il rischio di accettare documenti contraffatti.
- La Device intelligence per identificare le anomalie legate al dispositivo con cui l’utente naviga
- Oltre 5.000 data point associati al “behavioral biometrics”, con lo scopo di sfruttare il machine learning legato al comportamento di navigazione sia su desktop che mobile.
- L’email intelligence che permette di arricchire un indirizzo email con oltre 100 data points per valutarne l’affidabilità
- La phone intelligence, che invece permette di estrarre dati utili per calcolare il rischio di frode legato al numero di telefono fornito.
- I cosiddetti application data, ossia l’integrazione degli allarmi provenienti dal credit bureau e da Scipafi per identificare “fraud ring” e anomalie.
- I dati necessari alla re-identificazione passwordless per evitare la frode in caso di perdita di un device o account recover
La forza di CrossCore è data dalla possibilità di sfruttare al massimo una vasta quantità di dati per creare strategie in grado di ridurre la revisione manuale e i falsi positivi pur mantenendo un elevato efficacia in termini di “fraud rate”.
CrossCore è infatti corredato di un potente modulo a machine learning in grado di generare uno score complessivo e ridurre gli eventuali conflitti che possono esserci tra i diversi tipi di segnali.
Ogni singolo “fraud score” è rappresentato e spiegato in dashboard facilmente fruibili al pari dello score complessivo che viene calcolato con tecniche sofisticate in self-learning.
In ultimo ma non meno importante è l’impatto zero sulla “customer experience”.Fornire un esperienza frictionless per evitare l’abbandono dell’utente e garantire performance competitive è di fondamentale importanza e non è un argomento su cui poter scendere a compromessi.
CrossCore è una soluzione modulare strutturata a micro-servizi che può adattarsi perfettamente a diverse circostanze e canali (app, web, filiale e call center) ed è dotata della connettività necessaria per veicolare strumenti anti-frode interni o di terze parti.