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在过去的十年中，在技术进步、互联网普及率的提高以及对无障碍金融服务的需求不断增长的推动下，墨西哥的数字贷款发生了重大转变。数字贷款的第一次重大繁荣发生在 2015-2017，当时金融科技初创公司开始填补传统银行留下的空白，特别是为服务不足的人群留下的空白。根据 国际贸易管理局，该行业实现了快速增长，超过 650 家金融科技公司 在该国开展业务，使墨西哥成为仅次于巴西和哥伦比亚的拉丁美洲第三大金融科技市场。
墨西哥数字贷款市场的一个独特特征是其盛行 短期贷款，还款期通常介于 两周到一个月。这种趋势主要是由需要快速获得现金以支付紧急情况或即时开支的借款人的需求所致，以及在非正规性和信贷不确定性高的市场中，贷款人的风险偏好相对较低。
在这种动态格局中，一家数字贷款公司采用了双品牌战略，以满足不同的客户群体，同时保持运营效率。该公司运营两个不同的贷款平台，每个平台均为满足特定的市场需求而量身定制：
平台 A
专注于还款期长达两周的快速小额贷款。该平台面向急需现金以应对紧急情况的借款人，提供简化的申请流程和快速的付款。
平台 B
专为稍大的贷款而设计，还款期限最长为一个月。该平台吸引了收入来源更稳定、需要资金用于短期项目或支出的借款人。
但是，双品牌策略虽然可以有效占领市场份额，但也使欺诈管理变得复杂。该公司面临重大挑战，尤其是在打击贷款申请欺诈方面——欺诈者经常利用系统中的相似之处同时瞄准两个平台。这种相互关联的风险凸显了进行彻底的风险调查和统一的欺诈预防方法的必要性。
在本案例研究中，我们将探讨TrustDecision如何使该公司能够解开其双平台上相互关联的欺诈风险，为可持续和健康的业务增长铺平道路。
挑战赛
通过我们的风险分析，我们确定了针对这两个贷款平台的明显且反复出现的欺诈团伙活动模式。这些有组织的欺诈网络系统地运作，利用身份验证、贷款审批流程和跨平台风险评估中的漏洞，大规模提取资金。他们的能力 操纵借款人资料、设备和应用程序模式 这给这家数字贷款机构带来了重大挑战。
1。防欺诈工具和设备欺骗
为了大规模实施欺诈，欺诈者依靠设备来促进其运营。他们通常不购买多台设备，而是操纵设备属性，使有限数量的设备显得独一无二，这种方法既经济实惠又更难检测。
通过我们的调查，我们发现欺诈团伙部署了恶意恶意软件，例如VPN、设备仿真器和自动化工具，这些恶意软件操纵借款人信号以掩盖欺诈意图。我们发现了诸如频繁切换 IP、多操作系统、更改系统参数和丢失 SIM 卡等模式，所有这些都表明欺诈者试图逃避标准风险控制。
2。交叉链接的身份和共享基础架构
有了必要的工具，下一步是生成新的身份以获得对该平台的访问权限。
欺诈者不是单独行动，而是作为结构化网络的一部分运作，利用电话号码、电子邮件地址和设备等共享资源来扩大其运营规模。
欺诈团伙依靠合成身份、被盗凭证和共享基础设施来策划大规模欺诈。通过循环浏览与相同设备关联的多个身份，他们可以绕过旨在识别个人欺诈企图的检测机制。我们的分析发现，大量账户表现出同步的活动，其中个人详细信息的细微差异（例如略有修改的电子邮件地址或回收的电话号码）使欺诈者能够以单独的借款人身份出现。
3.跨平台协调贷款堆叠
墨西哥较短的还款周期和较低的风险偏好为欺诈者快速申请贷款和套现提供了肥沃的土壤。在本案中，我们发现，欺诈团伙利用两者之间缺乏实时数据共享，经常在短时间内跨平台申请贷款。
在一些情况下，使用相同的身份在24小时内在两个平台上申请贷款，从而在风险信号跨系统传播之前最大限度地提高了他们的借贷能力。这种被称为贷款堆叠的策略会大大增加违约风险和财务风险。
4。早期欺诈检测方面的差距
最后但并非最不重要的一点是，值得注意的是，欺诈集团不仅利用信用评估阶段的弱点，而且还努力利用注册、登录和身份验证流程中的每一个漏洞，在进行贷款欺诈之前建立合法性。虽然风险评估主要集中在贷款发放阶段，但许多高风险应用程序已经通过了较早的验证步骤，这使得欺诈预防被动而不是主动。在某些情况下，最初看似合法的账户后来与更广泛的欺诈网络相关联，这暴露了单点风险评估的局限性。
如果没有全面的欺诈团伙检测框架，这些挑战将威胁到数字贷款平台的长期可持续性，导致违约增加、运营效率低下和声誉风险。更先进的方法——结合网络分析、行为建模和实时欺诈情报——对于在欺诈集团造成重大财务损失之前识别和摧毁它们至关重要。
解决方案
为了打击欺诈团伙采用的复杂策略，TrustDecision 应用程序欺诈检测 (AFD) 解决方案提供了一种多层防御策略，可以实时检测欺诈行为，重点是缩短时间范围，在欺诈者充分利用贷款平台之前捕获异常情况。通过分析身份元素、设备属性和行为模式，我们的解决方案有效地发现了传统风险模型经常忽视的欺诈团伙活动。
欺诈者通过冒充合法用户并提供误导性信息来欺骗决策系统来进行操作。仅仅分析这些数据而不验证其真实性就是浪费精力。考虑到这一点，TrustDecision 不仅限于表面分析，还利用先进的欺诈检测功能来消除欺骗行为并揭露隐藏的风险。
1。设备指纹
通过使用设备指纹识别技术，它为每台设备分配一个唯一的永久标识符，即使设备被操纵或操作系统发生变化，该标识符也保持不变。我们的研究表明，在墨西哥，移动设备在被丢弃之前往往会使用更长时间。因此，当我们进行分析时，我们发现较旧的设备（在某一年之前制造）更容易因欺诈活动而受到篡改。
基于这种风险偏好，TrustDecision 分析异常设备活动，包括：
- 被篡改的设备：检测已root/越狱的设备以及那些经过更改的系统设置以显示为新设备的设备。
- VPN 和代理的使用：确定欺诈者是否使用动态代理 IP 来申请来自不同地区的贷款。
- 设备欺骗应用程序：检测工具，使欺诈者能够伪装其设备以逃避关联检查。
通过实时识别这些风险指标，贷款人可以主动防止欺诈团伙利用基于设备的验证流程。
2。跨平台身份和行为分析
欺诈团伙操纵身份和设备来绕过验证流程。为了解决这个问题，TrustDecision 分析了身份元素和设备交互的用户模式，确定了高风险行为，例如：
- 身份数据共享：将单个文件或电话号码关联到多个借款人的案例。
- 基于设备的欺诈模式：与多个可疑身份关联的设备——所有这些都是欺诈团伙活动的有力指标。
- 随机身份信息：欺诈者经常将真实数据和合成数据混为一谈，在同一个欺诈网络中运作时显得合法。通过识别应用程序之间的不一致和相似之处，它可以标记应用程序之间的高风险连接。
3.通过网络分析发现欺诈团伙
欺诈团伙很少孤立运作。通过恢复真实的设备 ID、检测代理 IP 和分析可疑的接触点，我们可以确保为网络分析奠定更准确的基础。
一旦欺诈性伪装被渗透，我们就会绘制出申请人、设备、电话号码和应用程序之间的联系，揭示欺诈串通的隐藏关系。
- 如果多个借款人共享设备、IP 或身份元素，他们可能会与潜在的欺诈团伙相关联。
- 通过对这些异常进行聚类，我们的系统可以识别有组织的欺诈网络，而不是孤立的欺诈企图。
这种方法使贷款人能够主动封锁欺诈团伙，而不是对个人欺诈性申请做出反应。
4。在更短的时间内进行实时异常检测
TrustDecision结合了当地的风险偏好和还款期，而不是依赖长期交易趋势，而是战略性地专注于在欺诈最活跃的短时间内发现可疑活动。我们的系统会监控快速提交的申请、设备重复使用模式和异常登录行为，从而使贷款机构能够在付款前拦截欺诈行为。
通过将实时分析、行为监控和欺诈团伙检测相结合，我们帮助贷款机构加强防御，减少财务损失并维护平台完整性。
结果
通过实施全过程顺序分析模型、终端风险识别和网络分析，TrustDecision 显著提高了欺诈检测的效率和准确性：
更高的精度
实现了 改善 300% 在识别AFD决策模型标记的高风险应用程序方面，确保拦截更多欺诈性应用程序。
提高了效率
通过以下方式降低了手动审查成本 30%，简化了风险评估流程。
财务保护
1 万美元 对历史样本的回溯测试表明，直接的财务损失本来是可以避免的。
简而言之
随着拉丁美洲的欺诈策略变得更具结构性和适应性，数字贷款机构面临着越来越大的压力，要求他们及早发现风险并采取果断行动。通过实施TrustDecision的应用程序欺诈检测（AFD）解决方案，该贷款平台发现了隐藏的欺诈网络，阻止了欺诈性贷款尝试，并加强了其风险框架。短期异常检测和基于网络的分析在识别原本不会被发现的协调欺诈团伙活动方面发挥了关键作用。
随着欺诈者不断完善其方法，静态方法已不够了。通过关注实时风险信号、设备完整性和行为模式，TrustDecision 帮助贷款机构建立更具弹性的欺诈防御——这种防御措施的适应速度与威胁本身一样快。
