Penipuan Bank: Strategi untuk Melindungi Lembaga Keuangan Anda

Survei Penipuan Perbankan Global tahun 2019 mengungkapkan bahwa lebih dari setengah lembaga yang disurvei mengalami peningkatan kasus penipuan, baik dalam frekuensi maupun dampak keuangan secara keseluruhan dalam skala global. Selanjutnya, Laporan Tren Penipuan Perbankan Digital APAC 2023 menjelaskan eskalasi penipuan bank yang mengkhawatirkan, dengan penipuan merupakan 54% dari kasus yang dilaporkan. Khususnya, ada lonjakan 200% yang mengejutkan dalam penipuan suara dari 2022 hingga 2023.

Di tengah latar belakang tantangan global yang lebih luas, mulai dari akibat pandemi hingga konflik geopolitik, penipu telah menyesuaikan taktik mereka. Mengeksploitasi tingkat stres dan kecemasan yang meningkat, mereka menggunakan paksaan yang berpusat pada manusia dan memanipulasi alat akses jarak jauh, secara efektif mengakali bahkan solusi keamanan siber yang paling canggih sekalipun.

Pada artikel ini, mari kita periksa lanskap bernuansa penipuan bank untuk melengkapi lembaga keuangan dalam memperkuat pertahanan mereka. Kami kemudian akan menyelami bagaimana kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dapat memainkan peran penting dalam deteksi dan pencegahan penipuan perbankan.

‍

Jenis Penipuan Bank

Dalam lanskap perbankan yang rumit, ancaman penipuan tampak besar, menimbulkan beragam tantangan yang harus dinavigasi oleh lembaga keuangan. Dari manuver cyber yang menipu hingga taktik rekayasa sosial yang licik, berbagai skema penipuan mengancam sektor keuangan. Bagian ini menyelidiki berbagai jenis penipuan bank, mengungkap seluk-beluk masing-masing dan menjelaskan implikasi yang mereka bawa bagi bank dan klien mereka.

‍

Penipuan Kartu

Penipuan kartu kredit adalah salah satu jenis penipuan perbankan yang paling umum. Penipu mendapatkan akses tidak sah ke kartu pembayaran seperti kartu kredit, debit, hadiah atau prabayar untuk keuntungan finansial. Terkadang, penipuan yang dilakukan termasuk skimming dan kloning kartu.

Kerugian global dari penipuan kartu mencapai $34 miliar pada tahun 2023 dan diperkirakan akan mencapai $43 miliar pada tahun 2026 (sumber: https://www.clearlypayments.com/blog/credit-card-fraud-in-2023/).

Periksa Penipuan

Penipuan cek muncul ketika orang yang menipu menggunakan cek kertas atau digital untuk memperoleh dana secara ilegal.

Pelaku dapat terlibat dalam berbagai kegiatan penipuan, seperti menulis cek palsu pada akun mereka sendiri atau ditutup, memalsukan tanda tangan, atau membuat cek yang sepenuhnya fiktif.

Menurut Laporan Penipuan dan Kontrol Pembayaran AFP® 2022, penipuan pembayaran yang paling terkena dampak adalah cek sebesar 66% dan transfer bank sebesar 37% pada tahun 2021.

‍Penipuan Ramah

Biasanya disebut sebagai penipuan chargeback, penipuan ramah terjadi ketika pembayaran asli yang dilakukan melalui kartu kredit, kartu debit, atau metode pembayaran lain menjadi subjek sengketa.

Berbeda dari skenario penipuan konvensional yang melibatkan pelaku pihak ketiga yang tidak dikenal, penipuan ramah merupakan bentuk penyalahgunaan kartu kredit/debit pihak pertama.

Dalam situasi ini, pelanggan memulai transaksi, hanya untuk kemudian menegaskan bahwa tagihan itu curang atau tidak sah.

Penipuan Akun Baru

Penipuan akun baru, juga dikenal sebagai pembuatan akun atau penipuan akun palsu, terjadi ketika penipu membuka akun dengan maksud melakukan penipuan, sering menggunakan identitas yang dicuri atau sintetis.

Mereka dapat memperoleh identitas melalui pelanggaran atau phishing, bahkan menggunakan informasi dari anak-anak, almarhum, atau tunawisma. Terkadang, penipu dapat menggunakan identitas mereka untuk kegiatan penipuan, yang merupakan penipuan pihak pertama.

Metode lain melibatkan pembuatan identitas sintetis dengan menggabungkan detail nyata dan curian. Setelah akun baru disiapkan, penipu mengajukan tuntutan atau mengeluarkan cek atas nama korban.

Pengambilalihan Akun (ATO)

ATO terjadi ketika penipu mendapatkan akses tidak sah ke akun, seringkali melalui kredenSIAL yang dicuri. Teknik yang digunakan biasanya adalah

• Serangan phishing: Upaya menipu, penipu mengirim email palsu atau pesan teks yang mengarahkan pelanggan ke halaman login bank palsu, untuk memperoleh informasi sensitif dan kredenSIAL.
• Isian kredensiJuga dikenal sebagai serangan “brute force”, penipu menggunakan bot canggih untuk secara otomatis menguji kredenSIAL acak, dicuri, atau dibeli di web gelap sampai mereka mendapatkan akses ke akun.
• Rekayasa sosialManipulasi yang menipu, penipu atau penipu yang disewa menerapkan manipulasi fisiologis atau taktik menakut-nakuti untuk membuat individu membocorkan informasi rahasia.
• Masalah keamanan siberPenipu dapat mengeksploitasi kerentanan infrastruktur keamanan bank dengan serangan malware, ransomware, dan pelanggaran data.
• Penipuan call center: Metode yang digunakan oleh geng penipuan untuk mengekstrak informasi sensitif dari pusat panggilan atau individu menggunakan peniruan identitas dan rekayasa sosial. Terutama beroperasi dari negara-negara Asia Tenggara seperti Indonesia, Thailand, Malaysia, Kamboja dan Myanmar, jenis penipuan ini telah meningkat. Dengan margin keuntungan yang lebih tinggi daripada perdagangan seks, jaringan kriminal telah bergeser ke pusat panggilan penipuan.

Pencucian Uang

Ini melibatkan melegitimasi dana yang diperoleh secara tidak sah melalui bank asing atau bisnis yang sah.

Dana ini, yang dikenal sebagai “uang kotor,” berasal dari kegiatan ilegal seperti perdagangan narkoba, perdagangan manusia, korupsi, penggelapan, atau perjudian ilegal, sering diatur oleh jaringan penipuan terorganisir atau geng.

Proses pencucian terdiri dari tiga tahap:

• PenempatanSejumlah kecil uang dimasukkan ke dalam sistem keuangan secara bertahap di bawah ambang pelaporan Anti-Pencucian Uang (AML), sebuah taktik yang dikenal sebagai “smurfing.”
• PelapisanDana tersebut mengalami berbagai transaksi, seperti pembelian atau investasi, sering dialihkan melalui perusahaan induk atau entitas yang berbeda untuk mengaburkan asalnya dan menciptakan tingkat pemisahan.
• Integrasi/Ekstraksi: Dana diintegrasikan ke dalam perekonomian dengan berinvestasi di real estat, usaha bisnis, membeli barang atau jasa, mempekerjakan karyawan fiktif, dan cara lainnya.

Penipuan Pembayaran P2P

Dalam beberapa tahun terakhir, ledakan aplikasi tunai seperti Paypal, Venmo, Google Pay, Apple Pay, Zelle, Alipay, dan lainnya dalam lanskap pembayaran peer-to-peer (P2P) telah menciptakan taman bermain yang ideal bagi penipu. Mereka mengeksploitasi data dan wawasan yang sering terbatas yang tersedia untuk platform pembayaran digital ini untuk pencegahan penipuan.

Penipu menjual barang yang tidak ada atau menggunakan kartu kredit curian untuk membuat akun P2P baru untuk transaksi yang tidak sah.

Forbes melaporkan perkiraan kerugian penipuan P2P sebesar $1.7 miliar pada tahun 2022, meningkat 90% dari tahun 2021.

Penipuan Aplikasi

Penjahat terlibat dalam penipuan aplikasi dengan menggunakan ID yang dicuri atau sintetis untuk mengajukan pinjaman atau jalur kredit.

Contoh termasuk

• Skema Kartu Kredit BertahapSeorang penjahat mengajukan permohonan kartu kredit, secara bertahap membangun kredit selama berbulan-bulan atau bertahun-tahun sebelum memaksimalkan kartu tanpa niat untuk membayar kembali.
• Penumpukan PinjamanPenipu mengirimkan beberapa aplikasi kredit atau pinjaman secara bersamaan di berbagai lembaga keuangan menggunakan bot otomatis dan mesin virtual, menghilang bersama uang sebelum terdeteksi.
• Identitas SintetisPenipu memadukan informasi nyata dan palsu untuk membuat identitas sintetis untuk penipuan aplikasi pihak ketiga, sementara penipuan pihak pertama melibatkan penggunaan identitas asli dengan detail palsu seperti tempat tinggal palsu atau pendapatan yang meningkat.

Penipuan Pinjaman

Subset dari penipuan aplikasi, penipuan pinjaman mengalami peningkatan yang mengkhawatirkan, dengan hampir 1% aplikasi hipotek mengandung penipuan pada Q2 2022 (1 dari 131 aplikasi), seperti yang dilaporkan oleh CoreLogic.

Formulir ini mencakup penipuan hipotek, penipuan pinjaman, dan penipuan gajian, semua melibatkan penjahat menggunakan informasi pribadi untuk mengamankan pinjaman.

Lonjakan penipuan pinjaman sebagian dikaitkan dengan popularitas pemberi pinjaman online, sering melewatkan pemeriksaan latar belakang menyeluruh dan mengandalkan informasi yang mudah diperoleh seperti nama, alamat, nomor jaminan sosial, dan pendapatan, membuatnya rentan terhadap pencurian atau akuisisi penipuan.

‍

Strategi untuk Memerangi Penipuan Perbankan

Mengungkap Kekuatan Pembelajaran Mesin dan AI

Dalam pertempuran tanpa henti melawan penipuan perbankan, integrasi teknologi mutakhir menjadi yang terpenting.

Di antara pembela garis depan adalah sistem Machine Learning (ML) dan Artificial Intelligence (AI), menggunakan mekanisme canggih yang membentuk kembali lanskap pencegahan penipuan.

Menguraikan Fortifikasi

Inti dari ML dan pencegahan penipuan bertenaga AI terletak mekanisme canggih yang dirancang untuk memperkuat sistem perbankan terhadap ancaman yang terus berkembang.

Prosesnya dimulai dengan teliti konsumsi data dan pra-pemrosesan, di mana kumpulan data yang beragam, termasuk profil pengguna, data transaksional, metrik perilaku pengguna, dan informasi perangkat, menjalani perjalanan transformasional.

Normalisasi menjadi kunci utama, memastikan bahwa fitur dengan skala dan varians yang bervariasi selaras, mencegah dominasi oleh fitur tunggal mana pun.

• Menangani nilai yang hilang memperkenalkan ketahanan, menggunakan teknik seperti imputasi, penghapusan, atau pemodelan prediktif untuk memastikan ketahanan, yang sangat penting dalam bidang data keuangan.
• Rekayasa fitur meningkatkan proses, mengubah data mentah menjadi indikator perilaku penipuan yang berarti.

Langkah rumit ini menuntut pengetahuan domain yang substansif, memastikan pembuatan fitur terkait yang disesuaikan dengan tantangan deteksi penipuan yang bernuansa.

Dalam perbankan tradisional, ruang lingkup meluas melampaui saluran online untuk memasukkan transaksi offline di ATM dan konter, membutuhkan proses integrasi yang mulus untuk kewaspadaan holistik.

Pengembangan Model Pembelajaran Mesin

Gudang model ML yang digunakan mencakup pohon keputusan untuk pengambilan keputusan berurutan, jaringan saraf untuk mengidentifikasi pola non-linier yang kompleks, dan metode ansambel seperti mengantongi dan meningkatkan akurasi dan ketahanan terhadap kelebihan pemasangan.

• Pohon Keputusan: Putuskan risiko penipuan secara berurutan berdasarkan atribut data.
• Jaringan SarafMengidentifikasi pola rumit dalam kumpulan data besar, terutama efektif melawan skema penipuan yang canggih.
• Metode Ensemble: Gabungkan beberapa algoritma untuk akurasi yang unggul, memanfaatkan bagging dan peningkatan untuk prediksi yang kuat.

Model-model ini diterapkan secara strategis, memanfaatkan pembelajaran yang diawasi untuk mendeteksi pola penipuan yang diketahui dan pembelajaran tanpa pengawasan untuk mengidentifikasi anomali dalam data, penting untuk mengungkap jenis penipuan baru dan berkembang.

Dengan menggabungkan kedua jenis pembelajaran mesin, solusi penipuan menjadi alat yang ampuh, efisien, dan akurat untuk mendeteksi dan mencegah spektrum skenario penipuan yang luas, baik itu ancaman potensial saat ini maupun di masa depan.

‍

Keuntungan: Memberdayakan Bank dengan Presisi

Pemantauan Waktu Nyata: Menavigasi Lanskap Dinamis

Pemantauan waktu nyata muncul sebagai pengubah permainan, menawarkan evaluasi transaksi yang dinamis menggunakan model ML terlatih.

Parameter seperti jumlah transaksi, lokasi, perilaku pengguna, dan informasi perangkat berkontribusi pada skor risiko, memungkinkan identifikasi instan potensi penipuan.

Selain menangani volume data real-time yang substansif dengan mulus, model ML dapat secara dinamis beradaptasi dan mengasimilasi data baru, memberdayakan mesin keputusan untuk terus berkembang dan meningkatkan kemampuannya dalam mendeteksi penipuan dari waktu ke waktu.

Pendekatan dinamis ini memastikan kemampuan beradaptasi terhadap tren penipuan yang muncul, aspek penting untuk mengurangi kerugian finansial.

Penipuan Komprehensif & Manajemen Risiko: Efisiensi Operasi Dilepaskan

Pendekatan holistik untuk manajemen penipuan terintegrasi secara mulus dengan manajemen risiko yang komprehensif.

Pada setiap tahap proses kredit atau pinjaman, indikator, aturan, model, strategi, dan alur kerja dapat diatur dari penyaringan awal hingga penjaminan, pemantauan dan pengumpulan berkelanjutan.

Mengatasi tantangan solusi mandiri, gambaran ujung ke ujung memastikan efisiensi operasional dan efektivitas biaya.

Di luar solusi mandiri, setiap bank beroperasi di bawah kebijakan kreditnya yang khas. Keuntungan kustomisasi memberdayakan bank untuk menyesuaikan proses penilaian risiko, menyelaraskannya secara tepat dengan persyaratan, aturan, kebijakan, dan tingkat toleransi risiko tertentu sesuai kebutuhan.

Mengintegrasikan saluran offline, termasuk ATM dan counter, berkontribusi pada pertahanan yang kuat terhadap aktivitas penipuan.

‍

Kesimpulan

Sikap Proaktif dalam Menghadapi Ancaman yang Meningkat

Karena momok penipuan perbankan tampak besar di lingkungan dinamis saat ini, adopsi strategi berbasis ML dan AI muncul sebagai sikap proaktif.

Penilaian risiko real-time, pengambilan keputusan otomatis, dan pemantauan dan pembaruan model yang waspada menggarisbawahi komitmen untuk tetap berada di depan ancaman yang berkembang sambil mempertahankan keunggulan operasional.

Sorotan Utama

• Keseimbangan Akurasi dan Kecepatan: Memproses volume transaksi besar dalam milidetik tanpa mengorbankan akurasi.
• Pemantauan dan Pembaruan Model: Pengawasan berkelanjutan, menggunakan metrik AUC-ROC dan pemeriksaan rutin untuk penyimpangan data dan model. Pelatihan ulang dan pembaruan yang dijadwalkan memastikan kemampuan beradaptasi terhadap ancaman yang muncul.
• Kompleksitas dan Ahli DomainMembangun sistem manajemen risiko kredit ujung ke ujung dengan strategi penipuan sangat kompleks dan membutuhkan tim besar ahli domain, dengan R&D bertahun-tahun, dan model pelatihan untuk mencapai akurasi dan kecepatan.

Dalam mengejar keamanan tanpa henti, pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan menjadi suar yang memandu lembaga keuangan melalui lanskap rumit pencegahan penipuan perbankan.

Jika Anda ingin memahami cara kerjanya secara detail, hubungi kami untuk demo gratis hari ini: https://trustdecision.com/#getDemo.