Fintechs如何在防止欺诈的同时吸引新客户

金融技术（Fintech）公司正在寻找新的方式来满足消费者的需求，并在全球范围内创造更多的金融包容性。尽管金融科技行业正在崛起，但这些公司仍必须处理传统金融机构面临的相同问题：欺诈。尽管欺诈行为几乎遍及金融交易的所有方面，但在启动时还是要关注的一个特定领域。

在#Fintechs不断崛起的同时，这些公司仍必须处理传统金融机构面临的相同问题：欺诈

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客户入职是指新客户开始与金融科技公司建立关系。公司自然希望简化和简化此过程，但是在金融界，这可能会很复杂。根据协议的级别，传统机构采用多种方式吸引新客户，并且过程非常复杂。 Forrester Consulting进行的一项研究发现，对于已经实施部分入职解决方案的机构，客户入职可能需要2到12周的时间。一个原因是由于需要多个接触点以及成为新客户所需的文档。就目前而言，入职已经花费了相当长的时间。

欺诈或对欺诈的恐惧无疑是造成这种拖延的原因。传统的金融机构和金融科技公司需要验证和验证新客户，这一验证过程称为KYC（了解你的客户）。公司希望快速安全地完成此过程。为了应对这一挑战，这些新技术正在涌现给新客户，同时防止了欺诈行为。

生物识别

生物识别技术（个人的身体特征）越来越多地用于验证金融界的个人。如今，许多金融科技公司都在引领这项技术的发展，而实施该技术的大型金融机构正在引起广泛关注。公司有时会使用各种生物识别技术进行识别；许多人使用指纹和语音识别，但是新技术包括面部识别，在个体中使用独特的静脉模式，虹膜识别和视网膜扫描。

将生物识别技术用于安全性是一种增长的趋势。例如，iPhone X现在带有人脸ID，这在五年前就不那么典型了，当时客户对使用生物识别技术进行识别感到谨慎。但是，随着在线欺诈行为的增长以及个人识别标记（例如社会安全号码）在网上的大量销售，越来越多的消费者正在接受并希望获得生物识别安全性的好处。

公司必须测试生物识别技术，以降低错误接受率和错误拒绝率。这不仅会助长欺诈行为，还会使用户沮丧。此外，例如，如果顾客生病，面部识别可能会触发错误的拒绝率。为了克服这一点，金融机构通常使用多个生物识别符。

人工智能/机器学习

深度学习为面对验证打开了大门。使用这项技术，Fintechs可以拍摄该人的自拍照以及其传统ID来验证客户。人工智能还可以通过使其更具动态性来改善入职流程。通常，金融机构会创建一份统一的清单以供新客户入职。但是，人工智能可以使此清单变得动态，并根据消费者的反应调整问题。

机器学习允许在入职期间进行实时异常检测，从而降低了欺诈风险。该技术还可以使大量的入职流程实现自动化，使其更加有效，高效，并减少了人员支出。

深度学习为面对验证打开了大门。使用这项技术，＃Fintechs可以拍摄该人的自拍照以及他们的传统ID，以验证客户

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区块链

鉴于其透明性，公司正在众多行业中实施区块链协议。诸如此类的分布式分类帐技术可为个人的数字身份提供更高的安全性。尽管一些全球银行已经完成了概念验证，但基于区块链的KYC仍处于早期阶段。

新客户的信息将在共享分类帐中加密货币，这意味着可以更容易地由征信机构，政府组织等验证。金融科技公司和银行都可以使用分类帐存储整个入职和验证过程的数字记录，以简化整个系统。

入职的未来

汤森路透（Thomson Reuters）的一项调查显示，KYC的入职支出持续增加。大型公司在2016年在KYC上花费了大约1.42亿美元，到2017年增加到1.5亿美元。该调查还预测，未来几年支出将增加。原因之一是新帐户欺诈（NAF）的数量正在上涨。仅在2017年，NAF就上涨了70％。

生物识别，人工智能和区块链技术都提供了在客户入职过程中提高安全性并减少欺诈的方法。他们还实现了KYC的自动化和简化，从而降低了公司的成本并缩短了消费者的上线时间。金融科技在为KYC生产新技术方面处于领先地位，大小金融机构都在寻求合作伙伴关系和内部实施这些技术的方法。随着金融科技公司和银行希望提高用户便利性并提高入职安全性，技术投资可能会继续增加。

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AndrésAbumohor是OmniBnk的联合创始人兼首席运营官，这是一家为拉丁美洲的中小企业提供金融服务的新银行。

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编译者/作者：不详

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