Giuliani (Genio Diligence): Contro i furti di identità, l’onboarding è un tema cruciale

 

Nel settore finanziario, esistono diversi rischi associati all'erogazione di finanziamenti. Un rischio significativo riguarda l'alterazione dei documenti necessari per valutare la bontà creditizia di un soggetto, che può compromettere la valutazione e la correttezza dell'allocazione di un importo rispetto alla capacità di rimborso del richiedente. Da oltre 10 anni, Genio Diligence supporta banche e mediatori creditizi nella certificazione delle domande di mutuo, validando le informazioni fornite. I rischi più comuni che incontriamo includono il furto di identità e la manomissione dei documenti reddituali. Ad esempio, un contratto dichiarato come a tempo indeterminato risulta essere a tempo determinato dai nostri controlli; oppure, le dichiarazioni presenti nelle buste paga non coincidono con le verifiche effettuate presso gli enti di competenza; o, ancora, il soggetto non risulta registrato come dipendente presso il datore di lavoro indicato. Attraverso processi di verifica e validazione, la nostra soluzione antifrode mira a proteggere gli istituti creditizi da potenziali perdite. Un esempio concreto: una banca che utilizza il nostro servizio antifrode di due diligence ha evitato una perdita stimata di 9 milioni di euro, con un tasso di non conformità del 2% riscontrato nei primi 6 mesi del 2024 su un ticket medio di richiesta mutuo di circa 140 mila euro.  

Le aree di rischio più insidiose riguardano certamente la cybersecurity e la capacità di riconoscere documenti falsi o manomessi. Con l’aumento dei servizi erogati da remoto, i punti di debolezza si sono moltiplicati. La facilità con cui condividiamo i nostri dati sensibili nell’uso quotidiano di app o durante la navigazione sul web rende questi dati vulnerabili ai furti di identità. Diventa quindi cruciale la fase di onboarding per valutare correttamente l'identità e l'autenticità di un soggetto. Nella nostra esperienza nell'ambito dell'antifrode, abbiamo identificato due fattori decisivi per lo sviluppo: l’approfondimento delle metodologie di antifrode e l’utilizzo di tecnologie avanzate per un servizio più efficiente. Per quanto riguarda il primo aspetto, abbiamo sviluppato modelli di aggregazione dei dati che ci permettono di definire cluster e fornire una stima di confidenza sull’identità dichiarata di un soggetto. Questo si integra con il secondo elemento: l’uso di tecnologie innovative come il Readoc, una soluzione di Machine Learning sviluppata per rendere le operazioni ripetitive e operative più veloci ed efficienti. Ad oggi, Readoc è in grado di elaborare un’enorme mole di documenti anagrafici e reddituali in soli 4 minuti. Immaginate di avviare una domanda di mutuo con intestatario, cointestatario e garante, caricando i relativi documenti. Con un semplice click, l'intelligenza artificiale può imputare automaticamente le informazioni, velocizzando e verificando il processo. Questa nuova esperienza di richiesta di mutuo si avvicina sempre più a quella di un prestito. I fattori vincenti su cui fare leva sono la combinazione di tecnologia avanzata e competenze ed esperienze dei team dedicati produce soluzioni di alta qualità per supportare le banche in modo efficace.

L’evoluzione dell’antifrode si sta spostando da un approccio passivo, imposto ai soggetti, a uno proattivo, dove anche l’utente finale può contribuire attivamente per confermare la sua idoneità a ricevere un finanziamento. Questo strumento può diventare anche un mezzo di inclusione finanziaria, permettendo ai soggetti meno esperti nelle dinamiche delle richieste di mutuo di garantire l'accesso a finanziamenti competitivi. Rivolgendosi a più istituti, possono trovare quelli che meglio rispondono al loro profilo. Questo tipo di azione insieme a quella tradizionale può aprire a modelli di analisi e monitoraggio più consistenti, aumentando la trasparenza e garanzia delle informazioni alla base di una corretta allocazione di credito.