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SAS偵測協助CNG Holdings成功打擊金融詐欺
 

【CTIMES/SmartAuto 陳玨 報導】   2023年08月30日 星期三

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消費金融服務公司CNG Holdings在美國擁有聯合信用卡取現、即付即走和租購業務,自2019年部署SAS詐欺偵測解決方案以來,不僅誤報率接近於零,詐欺調查效率從以往兩小時大幅縮短到現在只需要兩到三分鐘且高度精準,也降低詐欺管理成本30%以上。從實體零售店、網路貸款業務,到後來租購業務,透過打破資訊孤島的窘境,展現CNG的企業級反詐欺策略獲得更大的成功,並全面管理CNG旗下所有品牌與客戶之關係。

CNG詐欺與身分管理副總裁Rick Cooney表示,看好SAS擁有的一流詐欺分析和機器學習能力、強大的決策引擎以及與執行速度,SAS解決方案在數個月已開始服務於CNG的線上貸款業務和大約1000家零售商店提供身分認證的詐欺管理決策。SAS詐欺偵測解決方案協助CNG彙整七個不同來源的資料,使第三方詐欺在90天內下降80%以上;此外,隨著多因素驗證、生物特徵識別和資料充實(Data enrichment)等功能的加入,CNG進一步提高詐欺識別的成功率,不僅誤報率接近為零,更大幅縮短審核判斷時間。透過標記潛在的身分操縱和資料差異,該解決方案還可用於識別第一方詐欺行為。CNG在反詐欺方面獲得巨大成功,Cooney將這一切歸功於SAS。

CNG反詐欺平台從對新客戶稽核迄今已擴展成為整合式雲端系統,技術服務包括新客戶與既有客戶的稽核,還延伸到貸款發放、帳戶管理、信用風險分析等各項功能,此策略可說是近期金融服務領域的熱門話題。金融機構決策部門、基礎資料和技術部門通常獨立執行,專注於各自不同的領域。專業部門整合,無論整合到單獨的通用資料框架上,還是共用決策架構上,皆可以降低詐欺管理的複雜性,同時更快地做出更準確的決策。因此,CNG採用SAS「身分認證優先」策略成功打擊詐欺,並將詐欺決策貫穿整個客戶使用流程。

SAS詐欺管理與安全智能資深副總裁Stu Bradley表示,CNG建構許多金融機構嚮往的系統。在單一科技架構上使用相同資料來源和一致的模型與分析,除了簡化其技術足跡,降低成本之外,CNG還進一步提升旗下品牌產品服務之差異化與客戶使用經驗。

關鍵字: 詐欺識別  機器學習  SAS  CNG Holdings 
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