洗钱和欺诈对英国经济构成严重威胁。欺诈占所有犯罪的近 40%，而国家犯罪局估计，英国每年仅通过洗钱活动就超过 100 亿英镑——代表恶意行为者通过干净的银行账户转移犯罪资金的行为，无论是在以报酬或通过剥削为回报。
虽然这些数字确实令人担忧，但它们并没有反映出欺诈的真正成本——对人的影响。欺诈可能会给受害者带来精神上的毁灭性打击，并可能毁掉他们的生活，在极端的情况下，人们被骗而失去了毕生的积蓄。除此之外，欺诈者还针对我们社会中最弱势的群体； 据报道，年仅 11 岁（小学年龄）的儿童都在进行金钱交易活动。
趋势表明，欺诈行为在各个地区和行业中迅速蔓延，并且由于技术的进步，其形式也发生了变化。尽管仍然存在大量机会主义欺诈，但欺诈已成为一门大生意，有组织的犯罪集团以工业化规模实施欺诈攻击。 我们最近对欧洲各地的欺诈预防专业人士进行了调查，近五分之四的人表示，他们发现过去一年中欺诈企图的复杂性显着增加。
为了应对英国日益增加的欺诈行为，我们看到了新的监管规定，金融机构有责任更好地识别和防范欺诈。本月早些时候生效的针对授权推送支付 (APP) 诈骗报销的新监管保护措施就是一个例子。
从第一接触点预防欺诈
在这种背景下，金融组织需要从与新客户接触的第一点起就确保其身份验证和欺诈预防策略是稳健的。对于那些审查其欺诈预防流程的组织来说，一个好的起点是：我们是否提出了正确的了解您的客户 (KYC) 问题？
了解您的客户 (KYC)——收集和评估客户相关信息以确认客户的真实身份——对于金融行业至关重要。 KYC 不仅可以确保监管合规性，帮助金融机构避免巨额罚款和处罚，而且通过评估每个新潜在客户的相关风险因素，对于防止洗钱、身份盗窃和恐怖主义融资等金融犯罪至关重要。
通过正确进行 KYC 并确保客户是其所声称的身份，金融组织可以与客户建立信任，保护其机构免受潜在损失，并通过防止非法和有害活动为金融生态系统的整体稳定性和完整性做出贡献。
提出正确的 KYC 问题
正确的 KYC 问题取决于各种因素，例如业务类型、客户类型、产品细分、价值、位置和销售渠道以及风险评估。企业的客户引导应反映这些风险并适应任何风险或欺诈信号，确保安全性和速度之间的平衡。虽然检查可能会有所不同，但当新身份出现时，请务必询问以下四个关键问题：
- 这个人是真实存在的吗？
由于身份欺诈的威胁始终存在，因此在新客户入职之前验证身份真实性是任何 KYC 客户尽职调查流程中的重要步骤，这一点也就不足为奇了。
但随着生成式人工智能落入欺诈者手中，身份欺诈比以往任何时候都更加复杂，也更难发现。网络犯罪分子经常通过创建合成身份来伪装自己，即利用被盗个人数据和真实个人数据混合而成的虚假身份。这对金融业来说是一个代价高昂的威胁，合成身份欺诈估计每年给美国银行业造成 60 亿美元的损失。
KYC 检查使用身份数据验证来确认身份是否已被看到并接受。他们将姓名、出生日期和身份证号码等信息与信用机构和选民登记等可信来源进行匹配。然而，随着创新将新的身份信心评分技术推向市场，企业现在可以采取更准确的基于风险的入职方法。通过增加匹配的准确性、完整性和频率，他们可以根据风险级别优化和自动化客户引导。
- 这个人真的是他们所说的那个人吗？
虽然身份证件可能是真实的，但证明所有者是同一个人是 KYC 流程的第二阶段。这就是身份证明和生物识别技术发挥作用的地方。这通常包括对文件和活体进行法医防篡改测试或对个人进行“演示攻击”检测，以确保声称该 ID 的人的真实存在。
生成式人工智能的使用既带来了威胁，也带来了机遇。通过在 KYC 流程中使用人工智能，金融组织可以检测并防御深度伪造视频。例如，人工智能驱动的视频分析可以检测语音期间的任何同步问题，这表明深度伪造技术已被使用。
- 我可以合法地与他们做生意吗？
针对全球制裁、政治公众人物 (PEP) 和不良媒体名单进行筛查以识别高风险个人对于稳健的多层 KYC 流程至关重要。
为了满足监管标准并避免遗漏高风险个人或实体，筛选过程中使用了模糊匹配——使用人工智能和机器学习来识别相似但不相同的记录，以考虑姓名、别名和地址的变化。虽然它可以识别良好的前景和高风险，但最好的 KYC 解决方案可以消除误报。
对于高风险客户，请在入职前执行强化尽职调查 (EDD) 检查。此外，建议持续监控客户关系，因为这些列表在不断发展，并且可以标记风险状况的变化。
- 这个人应该加入吗？
金融组织需要详细说明并记录基于风险的 KYC 和客户引导方法，以确保合规性。有大量可用的指导，例如金融行动特别工作组 (FATF) 为会计服务、银行、加密货币、法律和房地产行业发布的建议。
然而，为了更细致地了解潜在客户，金融行业应该利用其他可用的身份资源来支持其 KYC 流程，例如入职情报。入职智能是使用由来自不同行业的多个企业的共享身份见解组成的网络来提供身份及其相应信任级别的细致入微的实时视图。
通过将 KYC 检查与网络中的积极数据匹配或可疑异常联系起来，企业可以在第一次接触时就识别出优秀、良好、中等和不良的客户前景。这使得企业可以根据潜在客户的信心水平为他们提供个性化的旅程。例如，企业可能会对具有中等信任评分的客户增加更多检查和摩擦，同时快速跟踪具有出色信任评分的客户。
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