【疫情新常態】善用數據分析 助金融保險業制定防欺詐機制

科技 08:30 2020/12/31

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網上消費及電子交易數量在疫情下與日俱增,雖為香港金融服務業帶來機遇,但亦令欺詐份子有機可乘。有國際調查機構分析,本港不同行業的疑似詐騙行為在全球疫情爆發前後的變化,香港金融服務業面對的疑似詐騙案急劇上升六成,反觀同期在全球相關業界中只有約一成的升幅。

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當中,金融機構及銀行成為網絡罪犯的攻擊目標,不法分子透過帳戶侵權、無卡支付欺詐及錢騾活動等方式謀取暴利。而業界為提升客戶體驗,簡化由申請、審核至成交的流程,令交易風險大增。另一方面,疫情令本港失業率達16年高位,不少市民向保險公司尋求相關保障,甚至有不法之徒透過保險賠償欺詐。

啟動3防欺詐機制
金融防欺詐從交易、申請、信用風險到反洗錢環環相扣,金融服務業可利用進階分析(Advanced Analytics)、人工智能(AI)及機器學習(Machine Learning),結合公司業務營運規則,啟動以下防欺詐機制:

實時監測系統:由帳戶的提存匯轉、申請開戶,到每項交易活動及信用卡風險審查,涵蓋客戶與銀行的每一個接觸點,即時及準確地偵測可疑交易活動。

即時風險評分:將業務規則結合AI和機器學習模型,開發即時風險評分系統,計算帳戶活動風險指數,當檢測出可疑活動,便可立即中斷帳戶交易,或轉介個案至調查人員跟進。

欺詐關聯網絡視覺化圖表:透過分析客戶、帳戶、交易等數據,迅速組成與欺詐相關的潛在網絡,並轉化數據為圖表,讓調查人員進行分析,加快審查進度,並深入掌握潛在的欺詐手法。

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同時,保險業界的賠償審核一直缺乏系統化分析,只能依賴長期經驗判斷賠償個案可疑度,在疫情下正面對更高的賠償欺詐風險。而透過AI建立各類風險評估及客戶分析,保險公司便能作出更精準的判斷,減低誤賠及欺詐風險。例如,台灣新光人壽與SAS共同合作設置的「理賠防欺詐風險預測系統」,在一年內提高了15% 的欺詐破案率。透過詳盡分析市場環境及保險從業員的行為數據,系統縮短調查賠償個案的時間,判斷出如內部欺詐及保費侵佔等犯罪行為。

面對瞬息萬變的數碼新時代,金融服務及保險業亦迅速發展,金管局因而重點推動RegTech,致力透過科技提升監管及合規效益。金融機構、銀行及保險公司應與值得信賴、並擁有相關經驗及人才的科技供應商合作,方可有效利用最新科技以配合監管要求,偵測可疑活動,減低欺詐風險,把握新常態下的機遇。

撰文 : 鄭國強 SAS香港總經理

欄名 : Smart World

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