Get Fraud Risk & AML Compliance Software for Your KYC Business 🚀
Request Demo.svg)
تتزايد مخاطر احتيال الطلبات بشكل مستمر، مما يشكل تهديدًا جديًا بأبعاد خطيرة، كما أن هذه الظاهرة ليست مجرد مصدر قلق للمستخدمين فحسب، بل تشكل تحديًا جديًا يؤثر أيضًا على أعمال الشركات والأفراد، إذ يظهر احتيال الطلبات عندما يقدم الأفراد معلومات زائفة أو مضللة لتحقيق مكاسب شخصية غير مشروعة، مثل الحصول على قروض أو فرص عمل.
تتضمن الاستراتيجيات الفعَّالة لمكافحة احتيال الطلبات التحقق الدقيق من المعلومات المقدمة، واستخدام التحليلات البيانية والأدوات التكنولوجية المتقدمة لرصد وتحليل السلوكيات الاحتيالية المحتملة، كما ينبغي على الشركات اتخاذ إجراءات أمنية قوية لحماية بيانات المستخدمين وتقديم التدريب المناسب للموظفين لزيادة الوعي بمخاطر الاحتيال وكيفية التعامل معها.
نقدم فيما يلي نظرة شاملة حول احتيال الطلبات بهدف فهم الممارسات الخادعة التي تشكل تهديدًا للمنتجات المالية والمؤسسات.
يتضمن احتيال الطلبات ممارسات خادعة تهدف إلى الحصول على منتجات مالية مثل القروض أو بطاقات الائتمان، ويخلق قبول الطلبات عبر الإنترنت بشكل سريع بيئة مثالية للمحتالين. ببساطة، يحدث الاحتيال من خلال الطلبات عندما يقدم شخص معلومات زائفة في طلبات الائتمان أو الإسكان، مثل الكذب بشأن:
على الرغم من أن قبول المزيد من المستخدمين قد يبدو دليلا على نمو الأعمال، إلا أنها استراتيجية محفوفة بالمخاطر، إذ يمكن أن يؤدي احتيال الطلبات إلى:
يعد احتيال الطلبات عملية مكلفة، ففي عام 2021، اكتشفت شركات التأمين في المملكة المتحدة 72,600 مطالبة تأمينية غير قانونية تقدر بقيمة 1.1 مليار جنيه إسترليني، ويُقدَّر أيضًا أن مبالغ مماثلة من الاحتيال تمر دون اكتشاف كل عام. إضافة إلى ذلك، يتجاوز التأثير الناتج عن هذه الظاهرة الخسائر المالية ليؤثر أيضًا على الشركات والعملاء على حد سواء.
مع تطور وسائل المجرمين الإلكترونيين، أصبح للتكنولوجيا دورًا حاسمًا في كشف الاحتيال في طلبات الائتمان وأنظمة كشف التطبيقات الاحتيالية، حيث يتمثل في توفير وسائل فعالة للتحقق من صحة المعلومات المقدمة وتحليل البيانات للكشف عن أنماط الاحتيال، بالإضافة إلى استخدام التعلم الآلي والذكاء الصناعي لتحسين عمليات الكشف، كما توفر التقنيات الأمنية حماية إضافية لمنع الوصول غير المصرح به والاختراقات.
يجب أن تحمي الشركات أنفسها بوسائل تكتشف الأنشطة المشبوهة في وقت مبكر أو بشكل استباقي، ويمكن القيام بذلك من خلال استخدام التحقق من الهوية ومراقبة سلوك العملاء واتخاذ تدابير وقائية بناءً عليها.
يحدث احتيال الطلبات عندما يخدع الأشخاص المؤسسات المالية من خلال تقديم معلومات كاذبة عند التقدم بطلب للحصول على منتجات مالية مثل الرهون العقارية أو الحسابات المصرفية الجديدة. على سبيل المثال:
تختلف استراتيجيات احتيال الطلبات، إذ يلجأ المحتالون إلى تكتيكات متعددة ومتطورة لتحقيق أهدافهم بطرق غير مشروعة. فيما يلي بعض الطرق الشائعة والمتبعة في احتيال الطلبات:
في فهم سلوك المستخدم، تُعتبر اختبارات السرعة أدوات قيّمة للتحقيق، تُطبّق داخل إطار زمني مُحدد على صفحات التطبيق الخاصة بك، حيث تُساهم هذه الأدوات في كشف الأنماط غير الاعتيادية التي قد تُشير إلى وجود أنشطة غير مشروعة.
وفيما يلي بعض الأمثلة التوضيحية:
فيما يلي أهم 7 نصائح لاكتشاف احتيال الطلبات عبر الإنترنت، والتي تعزز جهودك في مكافحة هذا الظاهرة الخطيرة:
اقرأ أيضا: ما هو فحص وسائل الإعلام السلبية في مجال مكافحة غسل الأموال؟
فيما يلي ثلاث أمثلة توضيحية على احتيال الطلبات:
تعتمد المؤسسات المالية على محركات البيانات وتقنيات التعلم الآلي، سواء كان ذلك التعلم الذي يتطلب إشرافاً بشرياً أو التعلم الذي لا يتطلب إشرافاً. وبينما يتطلب التعلم الذي يتطلب إشرافاً تدخلاً بشرياً وتحديثات مستمرة، يتطور التعلم الذي لا يتطلب إشرافاً بشكل ذاتي. تعمل تقنيات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في الكشف عن الاحتيال، مثل منصة فوكال، على تسريع وتحسين عملية اتخاذ القرارات من خلال التحليل الآلي.
يقدم حل مكافحة الاحتيال المدعوم بالذكاء الاصطناعي من منصة فوكال حماية متقدمة في الوقت الفعلي ضد أشكال الاحتيال الجديدة، كما يعتمد على أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي للكشف الفوري عن عمليات الاحتيال والدفاع الاستباقي ضد المعاملات عالية الخطورة. ومن خلال التكامل السلس والعمليات الآلية، يقلل بشكل كبير من الجهود اليدوية وتكاليف التشغيل، مما يضمن تجربة سلسة للمستخدمين.
يمثل استكشاف التهديد المتنامي لاحتيال الطلبات جانباً أساسياً من استراتيجية الأمان للشركات والأفراد على حد سواء. يتضمن هذا المقال تحليلاً شاملاً لأنواع الاحتيال المحتملة، ويسلط الضوء على أساليب الكشف والوقاية المبتكرة المتاحة، كما يقدم المقال أيضا تفاصيل دقيقة حول الأدوات والتقنيات المستخدمة في مكافحة الاحتيال، بما في ذلك استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في هذا السياق.
بالإضافة إلى ذلك، يركز المقال على الأساليب الفعّالة لمراقبة سلوك المستخدم واستخدام البيانات في الوقت الفعلي لتحليل الأنماط غير العادية، مما يسهم في تعزيز جهود الوقاية والكشف عن هذا النوع من الاحتيال.
.svg)
Copyright ©2023 FOCAL By Mozn.