EnglishНа русском

Переглянути у форматі pdf

МОДЕЛЮВАННЯ ПОРТРЕТІВ ПОТЕНЦІЙНИХ ШАХРАЯ ТА ЖЕРТВИ БАНКІВСЬКИХ ШАХРАЙСТВ
Г. М. Яровенко, В. О. Ковач

DOI: 10.32702/2307-2105-2018.10.61

УДК: 004.6:336.7

Г. М. Яровенко, В. О. Ковач

МОДЕЛЮВАННЯ ПОРТРЕТІВ ПОТЕНЦІЙНИХ ШАХРАЯ ТА ЖЕРТВИ БАНКІВСЬКИХ ШАХРАЙСТВ

Анотація

Статтю присвячено актуальній проблемі боротьби із шахрайствами у банках, яка набула глобального характеру за рахунок збільшення збитків банків та їх клієнтів у різних країнах. На це вплинула поява нових можливостей здійснення фінансових операцій за допомогою різних технологій – Інтернет, мобільних, безконтактних пристроїв, спеціальних програмних додатків, тощо. Для дослідження використано статистичні дані по шахрайствам в Великій Британії за 2015-2018 роки за різними видами фінансових продуктів, які було надано агентством звітності споживчого кредитування “Experian”. В статті запропоновано узагальнений підхід до моделювання портретів потенційного шахрая та жертви, який можна застосовувати для формування таких портретів в банківських установах різних країн.
Авторами проаналізовано шахрайства, які здійснюються від першої сторони та від третьої. До шахраїв першої сторони відносяться клієнти банку, які цілеспрямовано здійснюють протизаконні дії з банківськими кредитними, ощадними, платіжними рахунками, картками, іпотекою. Шахраями від третьої сторони вважаються сторонні особи, жертвою яких становиться саме клієнт банку. За останні роки спостерігається збільшення випадків шахрайств, які здійснюють сторонні особи.
Авторами було побудовано дві моделі у вигляді дерева рішень, які являють собою змодельовані портрети потенційного шахрая від першої сторони та потенційної жертви шахрайств з боку третіх сторін. Для побудови дерева було розподілено клієнтів з урахуванням ознак статі, віку та соціальної групи або становища та визначено ймовірності гілок. В результаті отримано дерево із 300 можливими варіантами розвитку подій, що дозволило виділити ймовірних шахраїв та жертв. При впровадженні даних моделей у практичну діяльність аналітичний відділ банку може самостійно відслідковувати різні групи та ознаки, за якими може виникати шахрайство. Це допоможе вирізнити тих клієнтів, для яких потрібно вжити додаткових заходів безпеки за всіма видами банківських продуктів, особливо поточних, кредитних, ощадних та карткових рахунків. Використання подібних портретів сприятиме більш ефективному прийняттю рішення з боку банківського персоналу та попередженню шахрайства у різних випадках.

Ключові слова: шахрайство; банк; портрет шахрая; портрет жертви; фінансова операція; дерево рішень; модель; моніторинг.

Література

1. Яровенко Г. М. Розробка інформаційної моделі виявлення ознак шахрайств у банках / Г. М. Яровенко // Інвестиції: практика та досвід. – 2018. – №14. – С. 23-28.
2. Ryan C. Hybrid Risk: The truth behind first party fraud [Електронний ресурс] / Chris Ryan // The official site of the company "Experian". – 2015. – Режим доступу до ресурсу: http://www.experian.com/blogs/insights/2015/10/hybrid-risk-the-truth-behind-first-party-fraud/.
3. Third Party Fraud [Електронний ресурс] // Open Risk Manual. – 2017. – Режим доступу до ресурсу: https://www.openriskmanual.org/wiki/Third_Party_Fraud.
4. #FraudStats [Електронний ресурс] // The official site of the company "Experian". – 2018. – Режим доступу до ресурсу: https://www.experian.co.uk/identity-and-fraud/fraud-statistics/.
5. What is Mortgage Fraud? [Електронний ресурс] // MortgageLoan.com. – 2015. – Режим доступу до ресурсу: https://www.mortgageloan.com

H. Yarovenko, V. Kovach

MODELING OF POTENTIAL FRAUDSTER'S PORTRAIT AND BANKING FRAUD VICTIM’S PORTRAIT

Summary

The article is devoted to the actual problem of a struggle against bank fraud, which has become global in the context of increasing bank losses and their clients in different countries. The problem was influenced by the emergence of new opportunities for financial transactions through various technologies - the Internet, mobile, contactless devices, special software applications, etc. For the research, the authors used fraud statistics for different types of financial products in the UK during 2015-2018, which was provided by the Consumer Credit Reporting Agency "Experian ". The article proposes a generalized approach to modeling the portraits of a potential fraudster and victim that can be used to create such portraits in banking institutions of different countries. The authors analyzed the frauds that are carried out from the first person and the third. The first person of fraudster includes bank clients, which deliberately makes illegal actions with bank credits, savings, payment accounts, cards, mortgages. The fraudsters of the third person are considered outsiders, whose victims are exactly bank clients. In recent years, there has been the cases of fraud increase that have carried out by outsiders. Authors constructed two models in the form of a decision tree that represent simulated portraits of a potential fraudster from the first person and a potential victim of fraud by third persons. For the construction of the tree, clients were distributed, taking into account gender, age and social group or status, and the probability of branches was also determined. As a result, the tree with 300 possible variants of the development of events has been obtained, which has made it possible to identify probable fraudsters and victims. An analytical bank department can independently track the various groups and signs, which may lead to fraud, with using these models in the practical activities. It will help to identify those bank clients whom need to take additional security measures for all kinds of banking products, especially current, credit, savings and card accounts for. The use of such portraits will contribute to more effective decision-making by bank staff and fraud prevention in different causes.

Keywords: fraud; bank; fraudster’s portrait; victim's portrait; financial transaction; tree decision; model; monitoring.

References

1. Yarovenko, H.M. (2018), “Development of the іnformation model for detection fraud signs in the banks”, Investytsii: praktyka ta dosvid, vol. 14, pp. 23–28.
2. Ryan, C. (2015), “Hybrid Risk: The truth behind first party fraud”, The official site of the company "Experian", [Online], available at: http://www.experian.com/blogs/insights/2015/10/hybrid-risk-the-truth-behind-first-party-fraud/ (Accessed 19 Oktober 2018).
3. The official site “Open Risk Manual” (2017), “Third Party Fraud”, available at: https://www.openriskmanual.org/wiki/Third_Party_Fraud (19 Oktober 2018).
4. The official site of the company "Experian" (2018), “#FraudStats”, available at: https://www.experian.co.uk/identity-and-fraud/fraud-statistics/ (19 Oktober 2018).
5. The official site “MortgageLoan.com” (2015), “What is Mortgage Fraud?”, available at: https://www.mortgageloan.com/ (19 Oktober 2018).

№ 10 2018

Дата публікації: 2018-10-31

Кількість переглядів: 76

Відомості про авторів

Г. М. Яровенко

к. е. н., доцент, доцент кафедри економічно кібернетики,Навчально-науковий інститут бізнес-технологій «УАБС»Сумського державного університету, м. Суми

H. Yarovenko

Ph.D., Associate Professor, Associate Professor of the Economic Cybernetics Department,Educational and Scientific Institute of Business Technologies "UAB" ofSumy State University, Sumy


В. О. Ковач

магістрант кафедри економічно кібернетики,Навчально-науковий інститут бізнес-технологій «УАБС»Сумського державного університету, м. Суми

V. Kovach

graduate student of the Economic Cybernetics Department, Educational and Scientific Institute of Business Technologies "UAB" of Sumy State University, Sumy

Як цитувати статтю

Яровенко Г. М., Ковач В. О. Моделювання портретів потенційних шахрая та жертви банківських шахрайств. Ефективна економіка. 2018. № 10. – URL: http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=6612 (дата звернення: 21.11.2018). DOI: 10.32702/2307-2105-2018.10.61

Yarovenko, H. and Kovach, V. (2018), “Modeling of potential fraudster's portrait and banking fraud victim’s portrait”, Efektyvna ekonomika, [Online], vol. 10, available at: http://www.economy.nayka.com.ua/?op=1&z=6612 (Accessed 21 Nov 2018). DOI: 10.32702/2307-2105-2018.10.61

Creative Commons License

Стаття розповсюджується за ліцензією
Creative Commons Attribution 4.0 Міжнародна.