Traitement des prêts via l’analyse comportementale

La fraude a atteint des niveaux record au cours de l’année écoulée dans un contexte d’engagement numérique sans précédent, chaque interaction en ligne donnant aux mauvais acteurs la possibilité de se faire passer pour des clients légitimes et d’accéder à leurs fonds personnels ou à des données précieuses. La Commission fédérale du commerce (FTC) reçu plus de 2,2 millions de signalements de tentatives de fraude l’an dernier, représentant des pertes totalisant 3,3 milliards de dollars.

Les entreprises se bousculent pour des méthodes d’authentification client robustes et le comportementles outils d’analyse réelle apparaissent comme certaines des options les plus prometteuses. Ces systèmes sont capables non seulement d’arrêter les tentatives de fraude, mais également de fonctionner complètement dans les coulisses, car ils n’examinent que les informations que les clients sont déjà tenus de saisir. Ils peuvent également réduire considérablement les faux positifs, une préoccupation majeure pour les équipes anti-fraude, d’autant plus qu’un tiers des consommateurs le feraient. changer entreprises après une seule expérience négative telle qu’une fausse accusation de fraude.

Le Mai/Juin Monétiser Digital Intent Tracker® : Utiliser le comportement en tant que service pour stimuler la croissance du chiffre d’affaires explore les dernières nouveautés dans le monde de l’analyse comportementale, y compris les applications de ces systèmes en matière de prévention de la fraude, comment ils fonctionnent pour réduire les faux positifs et comment les FinTech les exploitent dans leurs processus de demande de prêt.

Développements du monde de l’analyse comportementale

Les inconvénientsLa dépendance accrue des consommateurs à l’égard des canaux numériques a entraîné une forte se lever en fraude au cours de l’année écoulée. Les experts attribuent cette augmentation à diverses causes, 79 % des banques britanniques déclarant que les modèles de travail à distance ont eu un impact majeur sur l’efficacité de leurs stratégies de lutte contre la fraude et 49 % déclarant qu’il était difficile de gérer plusieurs systèmes de prévention de la fraude simultanément. Certaines entreprises tentent d’atténuer la menace en utilisant des systèmes complets qui simplifient les flux de travail de prévention de la fraude, certains de ces systèmes tirant parti de l’analyse comportementale pour détecter la fraude et le blanchiment d’argent.

Les méthodes d’authentification évoluent également rapidement, les clients commençant à éviter les mots de passe en raison de leurs inconvénients et de leur vulnérabilité au bourrage d’informations d’identification. Une récente enquête ont constaté que les consommateurs du monde entier n’avaient pas réussi à classer les mots de passe parmi leurs trois méthodes d’authentification les plus sécurisées pour la première fois en quatre ans. Ils ont plutôt répertorié la biométrie, les codes PIN envoyés à leurs appareils mobiles et l’analyse comportementale comme leurs options préférées. Cette dernière méthode est devenue préférée parmi les consommateurs en partie à cause de leurs inquiétudes concernant la confidentialité des données, car les systèmes d’analyse comportementale ne collectent aucune donnée et évaluent plutôt les comportements et les interactions des clients au niveau de la surface.

Prestataire de comportement en tant que service Neuro-ID et plateforme de décision d’identité Alliage récentment en partenariat sur l’un de ces systèmes d’analyse comportementale, en déployant une plate-forme de détection des fraudes pour les banques et autres institutions financières (IF). Le système analyse plusieurs variables pour déterminer les intentions des clients potentiels et évalue la probabilité qu’ils soient de mauvais acteurs, en scrutant des détails tels que leur vitesse de frappe et leur propension à mal orthographier des informations cruciales comme leurs noms. La solution est également discrète, ce qui lui permet d’éviter de créer des frictions excessives avec les clients en s’appuyant sur les informations que les clients sont déjà tenus de saisir plutôt que d’empiler des champs d’authentification pour les codes de sécurité ou les questions.

Pour en savoir plus sur ces actualités et d’autres sur l’analyse comportementale, téléchargez le Tracker de ce mois-ci.

OppFi sur l’exploitation de la puissance de l’analyse comportementale pendant le processus de demande de prêt

Faire une demande de prêt peut être compliqué pour les personnes ayant des cotes de crédit ou des revenus faibles, car les offres de prêt traditionnelles se concentrent presque exclusivement sur les cotes de crédit. L’analyse comportementale a le potentiel de traiter les demandes de ces consommateurs en toute sécurité et rapidement sans toutefois exclure ceux qui sont par ailleurs financièrement solides. Dans le reportage de ce mois-ci, PYMNTS s’est entretenu avec Jared Kaplan, PDG de OppFi, sur la façon dont la FinTech utilise l’analyse comportementale pour examiner les méthodes de saisie des données des clients et déterminer leur légitimité et leur risque de crédit. Découvrez les faits saillants de l’interview ci-dessous.

Approfondissement : Comment l’analyse comportementale peut réduire les faux positifs tout en maintenant l’authentification des clients en douceur

L’intégration des clients est un exercice d’équilibre périlleux pour les banques et les entreprises, qui sont chargées de jongler entre sécurité et transparence. Les frictions clients peuvent avoir des conséquences désastreuses si elles aboutissent à un abandon ou, pire encore, si les clients sont identifiés à tort comme des fraudeurs. Le Deep Dive de ce mois-ci examine comment l’analyse comportementale peut aider les entreprises à mieux équilibrer la sécurité numérique et la commodité du client.

À propos du traqueur

le Monétiser Digital Intent Tracker® : Utiliser le comportement en tant que service pour stimuler la croissance du chiffre d’affaires, un PYMNTS et Neuro-ID collaboration, est la ressource mensuelle incontournable pour les mises à jour sur les tendances et les changements dans l’analyse comportementale.


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