Revelando la amenaza: Un análisis profundo sobre el fraude sintético y la alteración de documentos

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El fraude sintético es uno de los delitos financieros de más rápido crecimiento contra los que las startups fintech están luchando en los Estados Unidos.

Las identidades sintéticas se crean al combinar información real, como números de seguro social verdaderos, y datos ficticios, como nombres o direcciones falsas. Los estafadores de todo el mundo están defraudando a las instituciones creando identidades sintéticas que actúan como cuentas legítimas y que a menudo pueden pasar desapercibidas por los sistemas de detección de fraude heredados.

Hay varios obstáculos para detener este tipo de fraude; el mayor problema es que los estafadores se "suben" a una cuenta real de un usuario legítimo. Muchas veces, los actores maliciosos realizarán movimientos financieros pequeños que podrían pasar desapercibidos y luego eventualmente usarán el número de seguro social robado para defraudar al verdadero usuario de grandes sumas de dinero.

La alteración de documentos es exactamente lo que parece: es un proceso en el que se alteran las propiedades físicas de un documento oficial. Esto podría incluir borrado, alteración o sustitución.

Cómo detectamos la alteración de documentos

Con más de 9,500 documentos gubernamentales en nuestra base de datos, Veriff puede verificar documentos en casi cualquier lugar del mundo. Nuestra tecnología impulsada por inteligencia artificial puede detectar si un documento de identidad emitido por el gobierno tiene ciertas características correctas que podrían indicar un documento falso o alterado.

Por ejemplo, las siguientes son algunas de las partes más prominentes de las identificaciones que analizamos para detectar falsificaciones:

• Características de seguridad
• Integridad del material
• Inconsistencias en la foto del retrato
• Referencia cruzada de datos
• Validación de formato
• Dependencias de datos
• Detección de fuentes
• Validación de manuscritos
• Y más

Nuestra IA se basa en un modelo de Aprendizaje Automático entrenado internamente que detecta y compara el documento presentado durante la sesión con el ejemplar en nuestra base de datos. Cuando un documento es falso o ha sido alterado, la sesión es rechazada.

Cómo podemos detectar el fraude sintético

Veriff utiliza una solución múltiple para prevenir el fraude sintético. Usamos huellas digitales de dispositivos y redes, lo que permite a Veriff aplicar análisis de comportamiento para detectar el fraude

Además, vinculación cruzada lleva el análisis de comportamiento más allá. Veriff agrupa las sesiones de verificación y señala factores de riesgo basados en el comportamiento del usuario que pueden parecer anormales y proporciona esos datos a nuestros clientes. La vinculación cruzada analiza a la persona, la red y más.

Además, el abuso de velocidad previene que la misma persona, dispositivo o documento (dependiendo de la configuración del motor de decisiones) abra múltiples cuentas, lo cual es común en los servicios financieros

¿Qué hace Veriff?

Veriff es un líder del mercado en verificación de identidad en servicios de KYC. Nuestra tecnología aprovecha más de 1,000 puntos de datos para proporcionar respuestas transparentes y ofrecer seguridad y confianza para los negocios. Mientras que nuestros competidores se han enfocado en la extracción de datos de documentos, Veriff ofrece el servicio de verificación de identidad en línea más preciso. Los clientes de Veriff, incluidas las plataformas bancarias, están incorporando sin fricciones a clientes genuinos mientras mantienen el cumplimiento de KYC y luchan contra el fraude. Los bancos solo digitales siempre han hecho de la seguridad una de sus principales prioridades y, como tal, han adoptado protocolos mucho más innovadores y seguros tecnológicamente que muchos bancos tradicionales

Aprovechamos la información del dispositivo, la red, el documento, el video, los datos biométricos y el comportamiento para utilizar adecuadamente la velocidad, la precisión y la prevención de fraude en el proceso de verificación.