W erze cyfrowej, dane są nową walutą.
Szczególnie w branży telekomunikacyjnej, gdzie codziennie przetwarzane są ogromne ilości informacji. Coraz częściej w biznesie wykorzystuje się big data do analizy zdolności kredytowej oraz do identyfikacji i zapobiegania oszustwom. Jak to działa i jakie korzyści niesie dla sektora finansowego?
Analiza Wiarygodności Kredytowej za Pomocą Danych Telekomunikacyjnych
Dane telekomunikacyjne dostarczają cennych informacji, które mogą być użyte do oceny wiarygodności klientów. Każdy numer telefonu generuje dane o aktywności użytkownika, takie jak liczba i częstotliwość połączeń, wiadomości tekstowych oraz dane o połączeniach z siecią. Analiza tych informacji może dostarczyć dodatkowych wskaźników oceny ryzyka finansowego, wspomagając tradycyjne metody oparte na danych płatniczych.
Wykorzystanie Machine Learning do Wychwytywania Anomalii i Incydentów Fraudowych
Machine Learning (ML) jest nieoceniony w wykrywaniu nieprawidłowości i oszustw w czasie rzeczywistym oraz do monitorowania i analizowania wzorców zachowań użytkowników telefonów komórkowych. Dzięki temu można wychwytywać anomalie oraz próby wyłudzeń, takie jak nieautoryzowane zmiany karty SIM (SIM swap), aktywność na numerach wirtualnych czy geolokacja urządzenia odpowiadająca miejscu transakcji.
Kluczowe wymiary analizy
W celu dodatkowego zabezpieczenia i wzmocnienia procesów decyzyjnych w ramach oceny aplikacji, poniższe zakresy danych wydają się szczególnie cenne:
- Identyfikacja operatora
- Wystawienie duplikatu karty SIM
- Okres jaki upłynął od tego zdarzenia
- Geolokacja urządzenia
- Aktywność fraudowa na numerze: Identyfikacja podejrzanych działań zgłaszanych przez banki.
- Line busy: Sprawdzanie, czy dany numer jest w trakcie rozmowy.
- Pochodzenie ruchu: Analiza, czy połączenie pochodzi z kraju czy z zagranicy.
- Aktywność sieciowa numeru: Monitorowanie ogólnej aktywności numeru.
- Wykrywanie numerów wirtualnych: Identyfikacja i weryfikacja numerów wirtualnych używanych do oszustw.
Kierunki Rozwoju
W przyszłości CRIF w Polsce planuje wdrożyć szereg innowacyjnych rozwiązań, które jeszcze bardziej zwiększą bezpieczeństwo i efektywność weryfikacji klientów:
- Identyfikacja KYC: Kompletne rozwiązanie do weryfikacji tożsamości klientów na podstawie danych telekomunikacyjnych.
- Model scoringowy oceny wiarygodności właściciela numeru telefonu (np. bazując na historie opóźnień płatności) w oparciu o dane telekomów.
Trendy rozwoju usług zbudowanych na danych telco wskazują, iż kolejnymi krokami również będą:
- Autoryzacja zastępująca tradycyjne SMS-y i połączenia głosowe.
- Funkcja umożliwiająca bezpieczne udostępnianie numerów.
- Analiza historii aktywności numeru.
Podsumowanie
Wykorzystanie big data w telekomunikacji to przyszłość analizy zdolności kredytowej i zarządzania ryzykiem w sektorze finansowym. CRIF, dzięki swojej zaawansowanej technologii i współpracy z bankami, dostarcza narzędzia, które nie tylko poprawiają dokładność oceny zdolności kredytowej, ale także znacząco zwiększają bezpieczeństwo finansowe. Implementacja technologii Machine Learning wraz z uzupełnieniem o dane dotyczące historii płatniczej stanowią fundament nowoczesnego podejścia do zarządzania danymi i walki z oszustwami.
