Fintech-də fırıldaqçılıq aşkarlanması: Kredit sənayesində saxtakarlıqları necə aşkar etmək və qarşısını almaq olar?

Bu illər ərzində fintech sənayesi möhtəşəm şəkildə inkişaf etdi. İnternetdə maliyyə əməliyyatlarının bir çeşidinə səbəb olan süni intellekt və maşın öyrənməsi ilə sənayenin illər ərzində gördüyü inanılmaz bir artım var. Bu, onlayn maliyyə əməliyyatları sahəsində ixtisaslaşmış iş adamlarının heyrətləndirici artımına və onlayn əməliyyatlarla məşğul olan hər bir iş və müştəri üçün əlverişli olduğunu sübut edən onlayn fırıldaqçılığın artmasına səbəb oldu. Sənayedəki irəliləyişlər böyüdükcə, şəbəkədəki fırıldaqçılar, fırıldaqçılıq və aldatma iş təşkilatlarının strategiyalarını artırdılar və beləliklə milyonlarla dollar talan etdilər. Bu gün gördüyümüz onlayn fırıldaqçılığın ən yaygın növləri - fişinq və ya ərköyünlük, şəxsiyyət fırıldaqlığı, hesab saxtakarlığı, əməliyyat fırıldaqçılığı, siyahı da davam edir.

Spoofing və ya fişinq, bilinən və etibarlı bir şəbəkə olaraq bilinməyən bir hilekar şəbəkəni maskalamaq üçün zərərli bir hərəkətdir. Zərər çəkmə qurbanın şəxsi məlumatlarına və ya bir təşkilatın kompüter şəbəkələrinə daxil olmaq üçün edilir. Xəyanət bir insanın vacib şəxsi məlumatlarını itirməsinə səbəb ola bilər və təşkilatlar üçün bu, kiber hücumlar və şəbəkə infeksiyaları üçün bir fürsətdir.

Sintetik şəxsiyyət fırıldaqçılığı, fırıldaqçılar saxta məlumatları oğurlanmış orijinal məlumatlarla birləşdirərək yeni şəxsiyyətlər yaradan bir fırıldaqçılıq növüdür. Fırıldaqçılar sosial şəbəkələr vasitəsi ilə ünvanlar, şəxsiyyət vəsiqələri, telefon nömrələri və s. Kimi istifadəçilərin məlumatlarını oğurlayır və saxta məlumatlarla birləşdirirlər. Bu, müəyyən edilə bilən qurban tapılmayan və tez-tez aşkarlanmayan və biznes təşkilatları üçün çox təhlükəli olan saxta məlumatların inandırıcı növünə səbəb olur.

Hesab fırıldaqları fintech dünyasında başqa bir misilsiz fırıldaqçılıq növüdür. Fırıldaqçılar bankdan külli miqdarda pul talan etmək üçün hesab saxtakarlığı texnikasından istifadə edir və pulları oğurladıqdan sonra yox olurlar. Bu cür fırıldaqçılar adətən uzun müddət saxlanılan yaxşı bir kredit hesabına sahibdirlər və sonra bir anda çoxlu miqdarda kredit götürürlər və ümumiyyətlə kredit verən şirkətdə pis borclara və nəticədə itkilərə səbəb olurlar.

Sövdələşmə fırıldaqları, biznesə ciddi itki verə biləcəyi digər təhlükəli bir fırıldaqçılıq növüdür. Əməliyyat fırıldaqçıları, böyük alış-veriş etmək və pul ödəmək üçün oğurlanmış kredit kartlarından və ya şəxsiyyətlərindən istifadə edərək fırıldaqçılar tərəfindən baş verir. Ödənişlər üçün tələb olunan dəqiqə əməliyyat müddəti adətən iş üçün istifadəçinin həqiqiliyini yoxlamaq üçün çox az vaxt verir. Qurban öz hesablarında pul itkisini bildirdikdə, fırıldaqçılıq aşkarlanır və şirkət zərərçəkmişə kompensasiya ödəməyi başa çatdırır, fırıldaqçı ümumiyyətlə müəyyən edilmir.

Bu gün fintech sənayesinin borc verən hissəsində ən çox görülən fırıldaqçılıq, fırıldaqçılar tərəfindən şəxsi məlumatların saxtalaşdırılmasıdır. Bu gün fırıldaqçılar başqalarının şəxsiyyət vəsiqələri, fotoşəkilləri, telefon nömrələri və ünvanları kimi saxta sənədləri saxtalaşdırmaq çox asandır. Fırıldaqçılar üçün bu cür şəxsi məlumatları müştərinin həyati və həssas məlumatlarının əksəriyyətinə sahib olan sosial şəbəkələrdən tapmaq qədər asandır. Fırıldaqçılar üçün daha əlverişli olan şey, fintech müəssisələrinin kredit müraciətlərinin tez bir zamanda işlənməsi istiqamətində çalışmasıdır, çünki hər kəs pullarını mümkün qədər tez istəyir. Bu, borc verənlərə müştərilərin müraciətlərini qiymətləndirmək üçün çox az vaxt verir və fırıldaqçıların öz fırıldaqçılıqlarını asanlaşdırır.

Fırıldaqçılar ən çox yayımlanan səhvlər və ya gəlirləri ilə əlaqəli real olmayan məlumatlar, bütün bunlar oğurlanmış şəxsiyyət kimi bir çox uydurma məlumatı olan kreditlərə müraciət edərək öz fırıldaqçılıqlarını həyata keçirirlər. Müəssisələr bir növ kredit verəndə məlum olur ki, aldadılmışlar və böyük itkilərlə üzləşirlər. Maşın öyrənmə və qabaqcıl məlumat analitikasının inkişafı, onlayn fırıldaqçılıqla mübarizə və fintech müəssisələri tərəfindən pul itkisinə nəzarət etməkdə olduqca uğurlu olduğunu sübut etdi. Bu, adətən, müştərilərin banklar və kreditlər ilə münasibətlərinin tarixini araşdırmaq və borc vermək üçün əhatə dairəsini müəyyənləşdirmək üçün, həqiqi və ya saxta olduqda borclarını qaytarmaq üçün kifayət qədər ardıcıl olub olmadığını müəyyən etmək üçün müxtəlif API-lərdən istifadə etməklə edilir. Fırıldaqçılığın qarşısını almağın bu yolu çox bahalı və vaxt aparır.

Fırıldaqçılığın aşkarlanmasının və qarşısının alınmasının digər yolu ərizəçinin fırıldaqçı olmaq üçün potensialını qiymətləndirməkdir. Bu daha çox elmi və iqtisadi. Bu, ərizəçinin kredit qabiliyyəti və mənəviyyatının standart ölçülməsi ölçüsü qurmaqla işləyir. Qiymətləndirmə modelləri, ərizəçinin kredit qabiliyyətini və Genəlliyini hesablayan xüsusi alqoritmlərdir. Bu modellər ərizəçinin nəticələrini standart miqyasla müqayisə edir və ərizəçinin kredit almağa layiq olub olmadığını müəyyənləşdirir. Bu cür qabaqcıl məlumat analitikası saxtakarlığı böyük ölçüdə azaltdıqlarını sübut etdi və xərcləri də azaltdı. TrustCheckr'in kredit qabiliyyətini hesablayan API'ləri bu gün bir fırıldaqçılıq detektorlarının elit və müvəffəqiyyətli bir dəstidir.

Eyni barədə daha çox məlumat üçün www.trustcheckr.com saytına baxın.