Raport Specjalny | BEZPIECZENSTWO BANKÓW – BIK SA | Identyfikacja fraudu aplikacyjnego w bankowości metodami machine learning – doświadczenia z budowy modelu sektorowego | Ochrona przed wyłudzeniami w bankowosci 3.0

BANK 2022/05

Nowe technologie i modele biznesowe pozwoliły bankom wejść do ery 3.0 i zaproponować klientom usługi w wygodnej, spersonalizowanej formie cyfrowej, zaś pandemia SARS-CoV-2 tę transformację jeszcze przyspieszyła. Jednak tak gruntowna zmiana paradygmatu funkcjonowania nie tylko wymaga dostosowań po stronie systemów IT oraz procesów bankowych, ale również generuje dla banku nowe ryzyka. Zwłaszcza wirtualizacja klienta istotnie zwiększa jego ekspozycję na ryzyko wyłudzeń.

Nowe technologie i modele biznesowe pozwoliły bankom wejść do ery 3.0 i zaproponować klientom usługi w wygodnej, spersonalizowanej formie cyfrowej, zaś pandemia SARS-CoV-2 tę transformację jeszcze przyspieszyła. Jednak tak gruntowna zmiana paradygmatu funkcjonowania nie tylko wymaga dostosowań po stronie systemów IT oraz procesów bankowych, ale również generuje dla banku nowe ryzyka. Zwłaszcza wirtualizacja klienta istotnie zwiększa jego ekspozycję na ryzyko wyłudzeń.

dr Przemysław Gospodarczyk

dr Piotr Wojewnik

Na rynku można znaleźć zaawansowane rozwiązania zabezpieczające instytucje przed wyłudzeniami kredytów, jednak szczególną rolę odgrywają rozwiązania Biura Informacji Kredytowej, w których cały sektor kredytowy współdzieli informacje o weryfikowanym kliencie. Przykładem takiego rozwiązania jest Platforma Antyfraudowa BIK (PAF), dzięki której banki i inne podmioty sektora finansowego wykorzystują informacje o wyłudzeniach oraz identyfikują podejrzane zachowania klientów
– również tych, którzy próbują oszustwa po raz pierwszy. Uzupełnieniem PAF jest model antyfraudowy, który – na podstawie nowoczesnej analizy danych – tego rodzaju podejrzane zachowania identyfikuje.

SEKTOROWY MODEL WYKRYWANIA WYŁUDZEŃ APLIKACYJNYCH BIKSCO FRAUDRISK

BIK opracował model wspierający detekcję prób wyłudzenia kredytów i pożyczek w momencie składania wniosku kredytowego przez
klienta indywidualnego. Sektorowy charakter modelu BIKSco FraudRisk wynika z faktu, że jego prognoza opiera się na porównaniu danych ze składanego wniosku kredytowego z danymi przekazanymi na podobnych wnioskach złożonych w innych instytucjach kredytowych, jak również z innymi danymi przetwarzanymi przez BIK. Łącznie model korzysta z ok. 50 zmiennych, które wyłoniono z listy ok. 2800 zmiennych kandydujących.
Warto podkreślić, że dane wykorzystane do budowy modelu są bardzo rozległe, gdyż dotyczą informacji o historii kredytowej wszystkich Polaków. Zarówno pozytywnych, jak i negatywnych historii kredytowych, rachunków czynnych – ale również tych zamkniętych. Przy tym podlegają one ciągłej weryfikacji i aktualizacji przez banki i inne podmioty współpracujące z Biurem Informacji Kredytowej. Inne źródła danych nie mogą pochwalić się ani tak wysokim pokryciem, ani tak wysoką jakością i aktualnością.

Wysoką zdolność modelu BIKSco FraudRisk do wychwytywania wyłudzeń potwierdza wykres sporządzony na podstawie wyników modelu na próbie walidacyjnej. Przedstawiono na nim rozkład populacji według wartości scoringu antyfraudowego oraz związek pomiędzy ...

Artykuł jest płatny. Aby uzyskać dostęp można:

  • zalogować się na swoje konto, jeśli wcześniej dokonano zakupu (w tym prenumeraty),
  • wykupić dostęp do pojedynczego artykułu: SMS, cena 5 zł netto (6,15 zł brutto) - kup artykuł
  • wykupić dostęp do całego wydania pisma, w którym jest ten artykuł: SMS, cena 19 zł netto (23,37 zł brutto) - kup całe wydanie,
  • zaprenumerować pismo, aby uzyskać dostęp do wydań bieżących i wszystkich archiwalnych: wejdź na aleBank.pl/sklep.

Uwaga:

  • zalogowanym użytkownikom, podczas wpisywania kodu, zakup zostanie przypisany i zapamiętany do wykorzystania w przyszłości,
  • wpisanie kodu bez zalogowania spowoduje przyznanie uprawnień dostępu do artykułu/wydania na 24 godziny (lub krócej w przypadku wyczyszczenia plików Cookies).

Komunikat dla uczestników Programu Wiedza online:

  • bezpłatny dostęp do artykułu wymaga zalogowania się na konto typu BANKOWIEC, STUDENT lub NAUCZYCIEL AKADEMICKI

Udostępnij artykuł: