Başvuru sahteciliğini önlemeye yönelik etkili yaklaşım. Experian Sahtecilik Analitiği

Transkript

1 Başvuru sahteciliğini önlemeye yönelik etkili yaklaşım Experian Sahtecilik Analitiği

2 Giderek artan başvuru sahteciliği tehlikesi Sahtecilik saldırıları tüm dünyada artmaktadır Başvuru sahteciliği tüm dünyada hızla artan bir sorundur. Ekonomik zorluklar, sayıları giderek artan aşırı borçlu kişileri, kredi için yeterlik koşulları hakkında yalan beyanda bulunmaya itmiştir. Bununla birlikte, parolalar ve kimlik doğrulama için kullanılan kişisel veriler artık gizlenemediği için kredi başvuru süreçleri, başkası adına başvuru sahteciliğine karşı giderek savunmasız hale gelmektedir. Bu bilgilerin büyük bir kısmına İnternet veya Sosyal Medya üzerinden kolaylıkla erişilebilmektedir ve tecrübeli dolandırıcılar bu bilgileri başvuru sahteciliği yapmak için kullanmaktadır. Müşteriler kredi başvurularına hızlı yanıt bekledikleri, hatta bu yanıtı başvuru sahibinin kimlik doğrulamasının yüz yüze yapılmasını gerektirmeyen kanallar üzerinden bekledikleri için finans kuruluşları sahtecilik saldırılarına karşı daha da savunmasızdır. Bu faktörler, ortaya çıkan diğer eğilimlerle bir araya geldiğinde kredi başvuru süreçlerinin güvenliğini zayıflatmaktadır. Aynı zamanda Chip ve Pin teknolojisi gibi gelişmeler, işlem sahteciliği yapılmasını daha da zorlaştırmıştır; bu nedenle dolandırıcılar giderek artan bir şekilde başvuru sahteciliği saldırılarına yönelmektedir. Başvuru sahteciliği, finans kuruluşlarının karlılığında ciddi ve artan bir sızıntı oluşturmuştur. Başvurular, giderek artan bir şekilde sahteciliğe karşı savunmasız kalmaktadır: Sosyal Medyada erişilebilen kişisel bilgiler Anlık kredi kararı beklentisi Kimlik doğrulama ihtiyacının olmaması İşlemler, giderek artan bir şekilde teknolojilerle korunmaktadır: Chip ve Pin Online kart kullanımında şifre ve kart doğrulama uygulamaları CVV/CVC (3 basamaklı güvenlik kodu) KREDİ BAŞVURULARI KREDİ İŞLEMLERİ Şekil 1: Kredi başvuruları, sahteciliğe karşı giderek savunmasız hale geliyor Başvuru sahteciliği büyümekte olan bir sorundur Aşırı borçlu kişiler, giderek artan bir şekilde kredi yeterlik şartları hakkında yalan beyanda bulunmaktadır İşlemsel sahteciliğe karşı kullanılmaya başlanan yeni güvenlik önlemleri, başkası adına sahtecilik yapanların dikkatini başvuru aşamasına yönlendirmiştir Kredi süreçleri, kişisel bilgilerin sosyal medyada paylaşılması nedeniyle daha savunmasızdır Hızlı yanıta olan talep, kurumların savunmasızlığını artırmaktadır

3 "Normal" sorunlu kredi adı altında gizlenen ağır başvuru sahteciliği kayıpları Ortaya çıkan kayıplar genellikle "normal" sorunlu krediler arasında gizlendiğinden başvuru sahteciliğinin sıklığı genelde eksik değerlendirilmektedir. Sahtecilik vakalarının ve sahtecilik olmayan vakaların analizi, sahte başvuruların önemli ölçüde daha yüksek kredi tutarları ve kayıp oranları ile sonuçlandığını göstermektedir. Bu durum, Şekil 2'de gösterilmiştir. Kayıp oranları (%) Artan kayıp miktarları Başkası adına sahtecilik vakaları İlk elden sahtecilik vakaları Sahtecilik olmayan vakalar Risk (miktarı) Şekil 2: Kayıp oranları (%) ve sahtecilik türüne göre risk miktarı İlk elden sahtecilik, kişinin kendi adına gerçekleştirdiği sahteciliktir. Başkası adına sahtecilik, kişinin bir başkası adına gerçekleştirdiği sahteciliktir. Grafiklerden de anlaşılacağı üzere, sahte başvuruların düşük bir yüzdesi finans kuruluşlarında önemli ölçüde daha yüksek yüzdeli toplam kayıplara neden olmaktadır. Experian, her kurumun şartlarına, verilerine ve düzenleyicinin istediği gerekliliklere en uygun derecelendirme sistemlerini oluşturmak üzere uzman bilgilerine dayanan gelişmiş modelleme teknikleri ve kalitatif yöntemler kullanmaktadır. Nihai modeller, önceden tanımlanmış iş gereksinimlerini ve düzenleyicinin istediği gereklilikleri tam ve doğru bir şekilde karşılamaları için analitik ekibimiz ile kurum arasındaki sürekli etkileşimin sonucu olarak ortaya çıkmaktadır. Başkası adına başvuru sahteciliği vakaları aşırı kayıplara neden olmaktadır Başkası adına sahtecilik, genellikle çalıntı veya sahte kimlikler kullanarak hesaplar açan organize suç şebekeleri tarafından gerçekleştirilen, başvuru sahteciliğinin tanınan bir şeklidir. Bu vakaların başvuru aşamasında durdurulması gerekmektedir, aksi takdirde başvuranların birçoğu "vur-kaç" sahteciliği' gerçekleştirecektir. Vur-kaç sahteciliğinin en maliyetli yönteminde dolandırıcılar hesaplar açar, işlem geçmişleri oluşturur ve hatta eğilim tespit teknolojisini art arda kredi artışları verecek şekilde yanıltmak için ödemeler yaparlar ve kredi artışlarından sonra ortadan kaybolurlar.

4 İlk elden başvuru sahteciliği vakaları önemli oranda eksik bildirilmektedir İlk elden sahtecilik, hesap sahibi tarafından gerçekleştirilen sahteciliktir. Bu sahtecilik, başkası adına başvuru sahteciliğine göre daha az kayıpla sonuçlanmaktadır ancak hacim olarak artma eğilimindedir. Sahteciliğin önemli bir kısmı sorunlu kredi olarak beyan edilirken, yapılan analizler kayıpların genelde başvuru sahibinin kredi sağlayıcılarını yanıltmaya yönelik kasıtlı girişimlerinden kaynaklandığını göstermektedir. Bu girişimler arasında gelir veya kredi yeterlik koşullarının yalan beyan edilmesi, borç tahsilatını daha zor hale getirmeye veya başkası adına başvuru sahteciliği olarak geçiştirilmesine yönelik olarak kişisel bilgilerin hatalı verilmesi bulunmaktadır. Finans kuruluşlarının gerçek durumu anlamak için her vakayı değerlendirecek objektif, tutarlı bir sürece ihtiyacı vardır. Bu durum, sahtecilik ekiplerinin hesap sahibinden mi tahsilat yapmaları veya başkası adına başvuru sahteciliği vakalarındaki aksiyonları mı takip etmeleri gerektiği konusunda doğru bir şekilde değerlendirme yapmalarını ve genel sahtecilik stratejisini geliştirecek çok önemli bilgiler elde etmelerini sağlamaktadır. Sahtecilik kayıpları, "normal" sorunlu kredi kayıplarından önemli ölçüde daha yüksek olma eğilimindedir Sahtecilik belirtileri Aşağıdaki grafiklerde, sahte olma olasılıklarına göre sıralanmış bir dizi temerrüt vakası gösterilmektedir. Sahtecilik vakasının ve sahtecilik olmayan vakanın teşhisi, dolandırıcıların kredi miktarını en üst seviyeye çıkarma girişimlerine ve neredeyse hiç geri ödememeleri gerçeğine dayanmaktadır. Ortadan kaybolmuş / 1. ödemede gecikme / vur kaç Finans kuruluşu veya hesap sahibi tarafından sahtecilik olarak işaretlenmiş Gecikmeli hesapta düşük geri ödemeler / yüksek kredi kayıp oranı Yanlış adres veya telefon veya yanlış yazılmış isim VE doğru isim için kaydedilmiş kötü kredi geçmişi Gecikmeli hesapta orta vadeli geri ödemeleri (orta seviyede kayıp oranı) Vadesinde ödenmemiş borcun yüksek veya tam geri ödemeleri (düşük kayıp oranı) Yanlış adres veya telefon veya yanlış yazılmış isim ile Doğru isim için kaydedilmiş kötü kredi geçmişinin OLMAMASI 6 aydan sonra temerrüt (Vur kaç sonucu oluşan temerrütler hariç) Düşük kredi kullanımı temerrüdü Sahtecilik olması kuvvetle muhtemel Sahtecilik olmaması kuvvetle muhtemel Şekil 3: Sahtecilik vakalarından ve sahtecilik olmayan geçmiş vakalardan kaynaklanan sorunlu kredilerin belirtileri (örnektir) Sahteciliği tanımlamanın amacı, belirli bir finans kuruluşunun yaşadığı sahtecilik saldırısı türünü önlemeye yönelik etkili bir tespit sistemi oluşturmak olduğundan, sahteciliğin en uygun işlevsel tanımı kurumdan kuruma farklılık gösterebilir. Sahte başvurular, önemli ölçüde daha yüksek kayıp oranları ile sonuçlanmaktadır

5 Başvuru sahteciliğini önlemeye yönelik en uygun stratejiler Başvuru anında sahteciliğe karşı aldığınız önlemleri güçlendirin Sahtecilikten kaynaklanan kayıplar ve sahtecilikten kaynaklanmayan kayıplar temelde farklı risklerdir; bu nedenle kredi tahsis süreçlerinin sahtecilikten kaynaklanan kayıpları ve sahtecilik olmayan kayıpları önlemeye yönelik ayrı süreçleri olmalıdır. Sahte başvuru sonrasında verilen kredilerin çoğu, verildikten sonra kurtarılamamaktadır. Bu nedenle, finans kuruluşlarının sahteciliği başvuru anında kontrol etmeye yönelik sağlam bir strateji uygulamaları gerekmektedir. Dolandırıcılar, en az direnç olan yola yönelmektedir. En zayıf güvenlik önlemlerine sahip bankalar en fazla saldırıya maruz kalır ve orantısız bir şekilde kayba uğrarlar. Kredi notu ve kredi politikası kuralları, başvuru sahteciliği kayıplarının önlenmesinde etkili değildir. Sahteciliği önlemek için, özel teknolojilerden, bilgi yapılarından ve tahmin modellerinden yararlanılmaktadır. Sahtecilik kayıpları, sahtecilik olmayan kayıplarla karşılaştırıldığında temelde farklı bir risktir. Kredi notu, başvuru sahteciliğinin önlenmesinde etkili değildir Sahteciliği önleme stratejilerinin işinize olan etkisini optimize edin Sahteciliği önlemek için, özel teknolojilerden, bilgi yapılarından ve tahmin modellerinden yararlanılmaktadır. Ancak tüm bu unsurlar, kredi tahsis biriminin sonuçlarına en uygun katkıyı sağlamak için belirlenen sahtecilik önleme stratejisinin bir parçası olarak kullanılmalıdır. Geliştirilen sahtecilik süreci, hem otomatik sistemler hem de personelin manuel çalışmaları için optimize edilmiş kararlar, aksiyonlar ve öncelikler sağlamaktadır. Sahteciliği önleme sürecinin amacı, sahteciliği önleme maliyetleri çıktıktan sonra sahtecilik kayıplarının önlenmesi ile yapılan tasarrufları en üst seviyeye çıkarmaktır. Kurumun sahtecilik önleme hedefine yönelik en uygun stratejiyi belirlemek için gelişmiş analitik yöntemler kullanmaktayız. Şekil 4'te sahtecilikten korunarak yapılan net tasarrufların en üst düzeye çıkarıldığı, sahteciliği önleme birimi için en uygun sahtecilik önleme seviyesini belirleyen (basitleştirilmiş) hedef fonksiyonu gösterilmektedir. Simülasyon: Sahtecilik kayıpları ve maliyetleri Simülasyon: Sahteciliği önlemenin net faydaları Sahtecilik Kaybını Önleme = L Sahteciliği Önlemenin Net Faydası = L - C Miktar Önleme Maliyeti = C Miktar En yüksek riskli vakaların %x'ini inceleyerek elde edilen maksimum fayda Yüksek sahtecilik olasılığı Sahtecilik skoru Düşük sahtecilik olasılığı Yüksek sahtecilik olasılığı Sahtecilik skoru Düşük sahtecilik olasılığı Şekil 4: İş Hedefi Fonksiyonu Dolandırıcılar, en az direnç olan yola yönelmektedir. En zayıf güvenlik önlemlerine sahip bankalar en fazla saldırıya maruz kalır ve orantısız bir şekilde kayba uğrarlar

6 Başvuru sahteciliğini önleme analitiğinin uygulanması Etkili bir sahtecilik önleme çözümü, sahte olması en olası olan başvuruları tespit eder. Her başvuru, sahte olma riskine göre derecelendirilir, böylece hangi başvurunun inceleneceği ve hangi başvurunun güvenli bir şekilde göz ardı edileceği bilinir. Bu durum, finans kuruluşlarının sahtecilik önleme kaynaklarını daha verimli bir şekilde tahsis etmelerini ve kaynaklarını sahte olma olasılığı en yüksek vakalara yönlendirmelerini sağlamaktadır. Experian ın sahteciliği önleme sistemi dört aşamada geliştirilmektedir (Şekil 5). Bu aşamalar, sahteciliğin en verimli şekilde tespit ve kontrol edilmesine yardımcı olan bir çözüm sunmak amacıyla her finans kuruluşunun iş hedeflerine ve veri varlıklarına göre uyarlanabilir. Bu sistem, tüm müşterilerin Experian'ın küresel deneyimlerinden yararlanmalarını sağlamaktadır GEÇMİŞ SAHTECİLİK VAKALARININ SAPTANMASI VE SINIFLANDIRILMASI SAHTECİLİĞİN TAHMİNİ İÇİN GEREKLİ BİLGİLERİN OLUŞTURULMASI SAHTECİLİK TESPİTİ İÇİN GELİŞMİŞ ANALİTİK KULLANILMASI DOĞRU SAHTECİLİK STRATEJİSİNİN SEÇİLMESİ Şekil 5: Experian ın başvuru sahteciliği sistemi geliştirme aşamaları Geçmiş sahtecilik vakalarının saptanması ve sınıflandırılması Öncelikle, geçmiş sahtecilik vakalarının doğru bir şekilde sınıflandırılması ve böylece önlenecek sahtecilik vakasının tanımlanması gerekmektedir. Experian danışmanları, finans kuruluşunun mevcut sahtecilik yönetim süreçlerinin, veri varlıklarının ve geçmiş sahtecilik vakalarının kapsamlı bir analizini gerçekleştirir. Sahteciliğin tespiti için geliştirilen modellerin kalitesi, büyük ölçüde önlenecek sahtecilik vakasının tanımına bağlıdır; ki bu tanım kurumun işleyişi ve uygulamaları ile uyumlu olmalıdır. Bu analiz, güçlü bir sahtecilik önleme çözümünün anahtarıdır. TÜM VAKALAR İYİ KÖTÜ SAHTE SAHTE DEĞİL Şekil 6: Geçmiş sahtecilik vakalarının sınıflandırılması

7 Sahtecilik tahmin bilgisinin oluşturulması Bu aşama, sahteciliği tahmin etmek amacıyla entegre bir bilgi seti oluşturmak için yeni ve mevcut veri kaynaklarının analiz edilmesini gerektirir. Başvuru skorlaması için mevcut olan tüm bilgilerin yanı sıra mevcut ve yeni verilerden daha fazla değer elde etmeye yönelik yeni yöntemler kullanılmaktadır. Sahtecilik tahmin modellerinde kullanılmak üzere oluşturulan bilgi örnekleri aşağıdaki gibidir: a) Bağlantılı sahtecilik vakalarının dinamik ve dinamik olmayan veritabanlarının oluşturulması (sahtecilik şebekeleri) b) Sahtecilik vakalarının coğrafi yoğunlukları ve şüpheli faaliyet görülen adresler hakkında bilgi edinilmesi c) Mevcut veritabanlarında güncel ve geçmiş bilgiler arasındaki tutarsızlıkları gösteren dinamik uyarı işaretleri oluşturulması (önceki başvurular, kredi kayıt bürosu verileri ve diğer kurum içi ve kurum dışı veri kaynakları) Experian, tüm dünyada sunduğu sahtecilik yönetimi çözümlerinde kullanmak üzere veriler elde etmek için bu alanlarda sürekli olarak araştırmalar yaparak yeni yöntemler saptamakta ve bunları test etmektedir. Başvuru sahteciliğinin tespiti için gelişmiş analitik yöntemlerin kullanılması Sahtecilik, gelişmiş çözümler gerektiren karmaşık bir sorundur. Gelişmiş sahtecilik analitiği, Experian çözümünün temelini oluşturmaktadır ve özgün yöntemimiz her finans kuruluşunun portföy özelliklerini ve mevcut verisini baz alır. Experian, en uygun analitik teknikleri tavsiye ederken aşağıdaki unsurları dikkate alır: Sahtecilik türü Mevcut geçmiş başvuru sayısı Mevcut geçmiş sahte başvuru sayısı Başvuru anındaki analitik sorunun ölçeği Mevcut veriler ile uygun analitik yöntemler arasındaki ilişki Şekil 7'de özetlenmiştir. Birkaç başvuru veya sahtecilik vakası varsa uzman modelleri veya gözetimsiz öğrenme kullanılması gerekmektedir. Sahteciliği anlık ve dinamik olarak tespit etmek için büyük miktarda bilginin incelenmesi durumunda, yüksek performanslı bir Sapta ve Azalt tipi NoSQL (Not only SQL) çözümü gerekli olabilir. Tahmin gücü Çok değişkenli İstatistiksel Teknikler Otomatik Öğrenme Teknikleri Hadoop/NOSQL ile etkinleştirilmiş Otomatik Öğrenme ve İstatistiksel Algoritmalar Gözetimsiz Öğrenme Uzman Sahtecilik Modelleri ve Kuralları Mevcut veri hacmi Şekil 7: Mevcut veri ve analitik yöntemler

8 Doğru sahtecilik stratejisinin seçilmesi Son olarak, sahtecilik önleme stratejisini belirlemek için kantitatif iş modeli (hedef fonksiyonu) kullanılır. Bu model, herhangi bir stratejinin sahtecilikten korunarak yapılan tasarruflar, önleme maliyetleri, tespit oranları, yanlış pozitif oranlar ve müşteri yanıtlarının gecikmesi üzerindeki etkisini simule eder. Bir strateji seçildikten sonra bu strateji tavsiye edilen aksiyonlar ve yüksek riskli başvurulara verilen öncelikleri kapsayacak şekilde stratejik segmentlere dönüştürülür. TÜM VAKALAR SAHTECİLİK SKORU YÜKSEK RİSK ORTA RİSK DÜŞÜK RİSK KAYNAK NAKİT KREDİ ONLINE SATIŞLAR PERAKENDE SATIŞLAR KREDİ TUTARI YÜKSEK DÜŞÜK-ORTA Şekil 8: Sahtecilik skoru ile yapılan segmentasyon örneği Experian Sahtecilik Analitiğinin Faydaları Experian ın sahteciliğin önlenmesine yönelik analitik çözümü yeni başvurularda en uygun sahteciliği önleme yönteminin kullanılmasını sağlar. Sahteciliği önleme çözümümüz daha hızlı ve daha karlı kararlar alınmasını sağlarken genel olarak daha iyi bir müşteri deneyimi sunar ve sahtecilik kayıplarını en aza indirir. Çözüm, sahtecilik ve yanlış pozitif oranlarına odaklanarak, işlem süresindeki gecikmeleri ve gelir kayıplarını en aza indirir. Experian ın sahteciliği önleme konusundaki uzmanlığı, verilerden en iyi şekilde yararlanma becerisi ve gelişmiş analitik yöntemleri bir araya geldiğinde, finans kuruluşlarına başvuru sahteciliği ile mücadelesinde yardımcı olan benzersiz ve güçlü bir çözüm oluşturmaktadır Experian Sahtecilik Analitiği Sahte olma olasılığı en yüksek olan başvuruları saptayıp bu başvurulara odaklanarak sahtecilik kayıplarını en aza indirir Yeni başvurularda en uygun sahtecilik önleme stratejisinin kullanılmasını sağlar Daha hızlı, daha karlı kararlar verilmesini ve daha iyi müşteri deneyimi sağlar

9 Vaka çalışması: Bir Avrupa bankası, en düşük sahtecilik skoruna sahip müşterilerin yalnızca %5'ine odaklanarak sahtecilik vakalarının %52'sini saptamaktadır Müşteri Büyük bir uluslararası bankacılık grubunun Avrupa'da bulunan bağlı kuruluşu Kurumun şikayetleri Kredi portföyünde sahtecilik nedeniyle giderek artan sorunlu kredi miktarı ve zarara atılan kayıplar Manuel sahtecilik önleme sürecinin yeterince hızlı olmaması ve operasyonel maliyetinin yüksek olması Experian'ın yardımı Verinin değerini artıran analitik uygulama Çok değişkenli istatistiksel teknikler ve otomatik öğrenme teknikleri kullanarak başarısı yüksek tahmin modelleri geliştirmiştir Simülasyon ve danışmanlık yoluyla sahteciliğin önlenmesi için en uygun stratejiyi belirlemiştir Kazanımlar Popülasyonun en düşük sahtecilik skorlarına sahip %5'lik kısmına odaklanarak sahtecilik vakalarının %52'si saptanmıştır İncelenen vakaların sahtecilik tespit oranı, portföy ortalamasından 9 kat daha yüksektir Manuel inceleme maliyetlerinin 19 katından fazlası geri kazandırılmıştır İşlem süresinin kısalması sayesinde müşteri hizmeti kalitesinde artış sağlanmıştır %100 %80 Tespit oranı %60 %40 %20 Sahtecilik vakalarının %50'sinden fazlası, yalnızca tüm başvuruların en düşük sahtecilik skorlarına sahip %5'lik kısmı incelenerek tespit edilebilir. Bu sonuç, başvuru sürecinde Experian Sahtecilik Analitiği uygulanarak elde edilir. %0 %0 %20 %40 %60 %80 Yüksek sahtecilik olasılığı İncelemeye gönderilen oranı %100 Düşük sahtecilik olasılığı Şekil 9: Karşılaştırma - tespit oranı ile incelemeye gönderilen başvuru oranı Sahtecilik sürecinin iyileştirilmesi, kararların, aksiyonların ve önceliklerin optimize edilmesini sağlar

10 Experian "EXPERIAN" adı ve grafik tasarımı, Experian'ın ve/veya bağlı şirketlerinin ticari markalarıdır ve AB, ABD ve diğer ülkelerde tescil edilmiş olabilir. Grafik tasarımı, AB'de tescilli bir Topluluk tasarımıdır. Tüm hakları saklıdır.