Страховой сектор, финансовые учреждения и клиенты по всему миру сталкиваются с серьезными проблемами страхового мошенничества и отмывания денег. Когда физическое лицо, бизнес или организация предъявляет ложные требования или заверения с целью получения страховых выплат, имеет место страховое мошенничество.
Отмывание денег - это процесс выдачи незаконно полученных средств за законный заработок. Как страховое мошенничество, так и отмывание денег потенциально могут привести к крупным финансовым потерям, нанесению ущерба репутации и юридическим последствиям. Поэтому для стабильности и целостности финансовой системы крайне важно выявлять и пресекать эти преступления.
К счастью, технологии полностью изменили методы борьбы со страховым мошенничеством, ПОД/ФТ и профилактикой. В этой статье будет рассмотрено использование как устоявшихся, так и передовых технологий при выявлении страхового мошенничества и ПОД/ФТ
Традиционные методы выявления страхового мошенничества и борьбы с отмыванием денег
Традиционно выявление и предотвращение мошенничества в сфере страхования и борьбы с отмыванием денег основывалось на ручном просмотре и анализе данных. Проверка вручную включает в себя проверку претензий или транзакций на предмет несоответствий, красных флажков или подозрительных действий.
Этот метод отнимает много времени трудоемок и может не выявлять изощренные или комплексные схемы мошенничества. Анализ данных предполагает использование статистических моделей, алгоритмов и методов интеллектуального анализа данных для выявления закономерностей, тенденций или аномалий в больших наборах данных. Анализ данных может дать ценную информацию и выявить потенциальные риски мошенничества или борьбы с отмыванием денег. Однако это требует обширного сбора, обработки и анализа данных и может привести к ложноположительным или ложноотрицательным результатам.
Новые технологии для выявления страхового мошенничества и борьбы с отмыванием денег
Новые технологии значительно помогли в борьбе со страховым мошенничеством и ПОД/ФТ. Машинное обучение - один из таких инструментов, который может анализировать огромные объемы структурированных и неструктурированных данных для выявления тенденций, отклонений и других признаков возможного мошенничества или угроз ПОД/ФТ. Алгоритмы машинного обучения создаются для извлечения уроков из прошлых данных и шаблонов, тем самым повышая их точность и эффективность.
Другим инструментом, который предсказывает случаи мошенничества или ПОД/ФТ на основе прошлых данных, поведения потребителей или других переменных, является прогностическое моделирование. Прогностические модели могут выявлять потенциальные опасности и помогать в предотвращении мошеннических действий путем оценки этих переменных.
Еще одна технология, позволяющая выявлять подозрительную активность по мере ее возникновения, - это мониторинг в режиме реального времени, который позволяет предприятиям быстро устранять любые проблемы. Немедленно уведомляя предприятия о потенциально подозрительных транзакциях, эта технология может помочь в предотвращении мошеннических действий
Примеры технологий в действии для выявления страхового мошенничества и борьбы с отмыванием денег
- Анализ социальных сетей позволяет выявить потенциальные риски мошенничества или борьбы с отмыванием денег путем анализа постов, профилей и действий в социальных сетях.
- Телематические устройства могут отслеживать и анализировать данные об автомобиле для проверки точности страховых выплат.
- Программное обеспечение для обнаружения мошенничества может обнаруживать аномалии в данных о претензиях и помечать потенциально мошеннические претензии.
- Автоматизированная обработка претензий позволяет проверить данные о претензиях, их приемлемость и покрытие, а также ускорить процесс рассмотрения претензий.
- Автоматизированный мониторинг транзакций позволяет отслеживать финансовые транзакции и выявлять подозрительные действия.
- Инструменты Know Your Customer (KYC) и Customer Due Diligence (CDD) позволяют проверять личность клиента, оценивать риски и соблюдать правила борьбы с отмыванием денег.
Преимущества использования технологий для выявления мошенничества и борьбы с отмыванием денег
Использование технологий для выявления страхового мошенничества и ПОД/ФТ имеет различные преимущества, в том числе:
- Большая эффективность и точность: По сравнению с ручным просмотром или аналитикой данных, технология анализирует большие объемы данных быстрее и точнее, чтобы выявить потенциальные риски мошенничества или борьбы с отмыванием денег.
- Время обработки и затраты: их можно сократить, используя технологии для автоматизации и рационализации процедур выявления и предотвращения мошенничества или ПОД/ФТ.
- Улучшенное обнаружение сложных схем мошенничества: Современные технологии позволяют выявлять изощренные и комплексные схемы мошенничества или борьбы с отмыванием денег, которые могут быть недоступны обычным методам.
- Комплаенс: Это помогает соблюдать положения и законы о борьбе с отмыванием денег и позволяет избежать юридических проблем и проблем с репутацией, что приводит к улучшению соблюдения правил и законов.
- Снижение риска мошенничества за счет улучшения качества обслуживания клиентов: технология может предложить клиентам более практичный, эффективный и индивидуальный подход.
Внедрённая система комплаенс поможет сократить риски, а комплаенс-менеджеры проведут все необходимые процедуры для уменьшения рисков мошенничества. Чтобы внедрить систему комплаенс на Ваше предприятие – обращайтесь в Национальную Ассоциацию Комплаенс. Заполняйте форму внизу экрана или звоните по телефону горячей линии для консультации с нашим специалистом.
