Das Singapore Anti-Fraud Centre hat sich mit sechs Banken zusammengetan, um mithilfe der RPA-Technologie erfolgreich Verluste in Höhe von 17,1 Millionen US-Dollar zu vermeiden

Das Anti-Fraud Centre (ASC) der Polizei von Singapur hat mit sechs Banken zusammengearbeitet, darunter DBS Bank, United Overseas Bank, Oversea-Chinese Banking Corporation, HSBC Bank, SC Bank und GXS Bank, um gemeinsam die Robotic Process Automation (RPA)-Technologie zu nutzen um diejenigen zu identifizieren, die Opfer von Job-, Investitions- und anderen Betrügereien werden könnten. Sobald potenzielle Opfer identifiziert sind, verschicken sie SMS-Benachrichtigungen in der Hoffnung, größere finanzielle Verluste zu verhindern.

Im einmonatigen Zeitraum vom 15. August bis 15. September 2023 wurde eine gemeinsame Aktion von Polizei und Genossenschaftsbanken gestartet. In diesem Zeitraum verschickten sie mehr als 5.000 Warn-SMS an mehr als 4.000 mögliche Betrugsopfer. Durch diesen Schritt konnten mehr als 800 laufende Betrügereien erfolgreich gestoppt und potenzielle finanzielle Verluste in Höhe von über 17,1 Millionen US-Dollar vermieden werden. Gleichzeitig haben sie auch mehr als 600 PayNow-Konten (eine Interbank-Überweisungszahlung in Singapur) auf die schwarze Liste gesetzt und so potenzielle finanzielle Verluste in Höhe von 70.000 US-Dollar durch den Informationsaustausch verhindert.

Beamte des Zentrums für Betrugsbekämpfung schlossen sich mit sechs Banken zusammen, um eine einmonatige gemeinsame Aktion zu starten

Der gemeinsame Polizeieinsatz mit Partnerbanken spiegelt ihre anhaltenden Bemühungen wider, innovative Methoden einzusetzen, um Bankkunden zu schützen und Verluste für Betrugsopfer zu reduzieren. Sie nutzten die Robotic Process Automation (RPA)-Technologie, um den Informationsaustausch, die Informationsverarbeitung und den groß angelegten Versand von SMS-Benachrichtigungen zu automatisieren. Diese gemeinsame Aktion von Polizei und Banken erweitert den Umfang der externen Intervention der Polizei erheblich und ermöglicht es ihr, in kurzer Zeit mehr Opfer zu alarmieren und so weitere finanzielle Verluste zu verhindern. Tatsächlich merken viele Opfer erst, dass sie betrogen wurden, nachdem sie eine SMS-Benachrichtigung von der Polizei erhalten haben, und ihnen wird geraten, weitere Überweisungen sofort zu stoppen.

Die Rolle der RPA-Technologie bei gemeinsamen Operationen:

1. Datenerfassung und -integration: Die Arbeit von RPA-Robotern beginnt mit dem Sammeln von Informationen aus verschiedenen Datenquellen. In diesem Szenario können diese Quellen Banktransaktionsaufzeichnungen, Polizeiberichte, Anrufaufzeichnungen beim Kundensupport usw. umfassen. RPA-Roboter können aus diesen Quellen Daten wie Transaktionszeit, Betrag, Begünstigter usw. extrahieren und zu einem vollständigen Datensatz zusammenfügen, was die anschließende Analyse und Verarbeitung komfortabler macht.

2. Identifizieren Sie verdächtiges Verhalten: Sobald die Daten konsolidiert sind, können RPA-Bots mit der Analyse der Daten beginnen, um möglichen Betrug zu identifizieren. Dabei kann es sich um voreingestellte Regeln und Algorithmen handeln, etwa um die Suche nach ungewöhnlichen Transaktionsmustern (z. B. eine große Anzahl kleiner Transaktionen in kurzer Zeit) oder um die Prüfung auf Merkmale, die mit bekanntem Betrug übereinstimmen (z. B. ein Empfängerkonto, das als betrügerisch gilt). Konten). Diese Regeln und Algorithmen können basierend auf Erfahrungen und Daten kontinuierlich aktualisiert und optimiert werden.

3. Warnungen automatisch senden: Wenn ein RPA-Bot einen möglichen Betrug erkennt, kann er automatisch Warnungen an mögliche Opfer senden. Dazu kann das Versenden von Textnachrichten, E-Mails oder Benachrichtigungen über Apps gehören. Dieses automatisierte Warnsystem kann viele potenzielle Opfer stoppen, bevor es zu einem Betrug kommt, da sie Warnungen erhalten können, bevor das Opfer weitere Transaktionen durchführt.

4. Blacklist aktualisieren: Mit RPA-Robotern lassen sich auch betrugsrelevante Blacklists automatisch aktualisieren. Wenn beispielsweise ein PayNow-Konto als potenziell in Betrug verwickelt identifiziert wird, kann der RPA-Bot es automatisch zu einer Blacklist hinzufügen. Auf diese Weise können andere Kunden, die versuchen, Geld auf dieses Konto zu überweisen, benachrichtigt und die Transaktion blockiert werden.

5. Kontinuierliche Überwachung und Lernen: RPA-Roboter können nicht nur einmalige Aufgaben ausführen, sondern auch kontinuierlich neue Daten überwachen. So können beispielsweise kontinuierlich neue Transaktionsdaten erfasst und analysiert werden, um neue Betrugsmuster zu erkennen. Darüber hinaus können RPA-Roboter ihre Erkennungsmuster an neue Informationen und Trends anpassen. Dadurch können RPA-Systeme kontinuierlich dazulernen und sich verbessern, um Betrug effektiver zu erkennen und zu verhindern.

Auf diese Weise kann die RPA-Technologie die Effizienz und Geschwindigkeit der Betrugserkennung und -prävention deutlich steigern. Der erfolgreiche Einsatz der RPA-Technologie ermöglicht es der Polizei außerdem, wichtige Informationen über kompromittierte PayNow-Konten mit Partnerbanken zu teilen. Mithilfe dieser Informationen kann die Bank ihre einzigartigen technischen Fähigkeiten und Ressourcen nutzen, um kompromittierte PayNow-Konten schnell zu beheben. Diese direkte, proaktive Gemeinschaftsaktion ist eine wirkungsvolle Reaktion auf den anhaltenden Anstieg des PayNow-Missbrauchs.

Die Polizei plädiert außerdem dafür, dass sich die Öffentlichkeit aktiv an der Betrugsbekämpfung beteiligt. Sie hat einen Aktionsplan namens „ACT“ vorgeschlagen, der der Öffentlichkeit helfen soll, sich vor Betrug zu hüten und darauf zu reagieren. ACT steht für Sicherheitsfunktionen hinzufügen (Add), auf mögliche Anzeichen von Betrug prüfen (Check) und Betrug melden (Tell).

Die erste besteht darin, Sicherheitsfunktionen hinzuzufügen. Der Öffentlichkeit wird empfohlen, Sicherheits-Apps wie ScamShield zu verwenden und die Zwei-Faktor-Authentifizierung für persönliche Konten wie Bank-, Social-Media- und Singpass-Konten zu aktivieren. Darüber hinaus können Transaktionslimits für das Online-Banking (einschließlich PayNow) festgelegt werden, um den Geldbetrag zu reduzieren, der im Falle eines Betrugs verloren gehen kann.

Der zweite Schritt besteht darin, nach Anzeichen eines möglichen Betrugs zu suchen. Dies kann durch das Stellen von Fragen, die Überprüfung der Echtheit persönlicher Daten und Geldtransferanfragen sowie die Überprüfung der Legitimität von Online-Einträgen und -Bewertungen erreicht werden. Die Öffentlichkeit muss sich etwas Zeit nehmen, um zu prüfen. Wenn etwas zu gut erscheint, um wahr zu sein, handelt es sich wahrscheinlich um Betrug.

Der letzte Schritt besteht darin, (Tell-)Betrug zu melden. Wenn sie auf einen Betrug stoßen, sollten Mitglieder der Öffentlichkeit dies ihrer Bank, ScamShield oder der Polizei melden und andere über laufende Betrügereien und vorbeugende Maßnahmen informieren, die sie ergreifen können. Darüber hinaus sollten mutmaßliche betrügerische Seiten und/oder Spitznamen auch der entsprechenden Plattform gemeldet werden.

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