When it comes to fraud prevention, the shift to digital channels and applications by customers and organisations has created new expectations and challenges for telco organisations to meet and overcome.
Scroll down to read this article in Dutch.
Stolen or synthetic identity data is being used to make fraudulent applications and the move from face-to-face to online applications has seen a rise in ‘credit muling’ – where bad actors convince genuine customers to give them their details.
Meanwhile, customers now expect a quick and smooth onboarding process when dealing with telco companies as society becomes more digitally savvy, services become more sophisticated, and market disruptors offer effective alternatives.
This has left telcos in a catch-22 situation. On the one hand, they need to combat fraudsters with effective and thorough fraud prevention strategies. But they do not want to alienate customers by providing a slow and friction-filled onboarding and application process.
A pressing need
There is an acute need to find a solution because the cost of fraud is rising across the industry and traditional tactics to combat it are negatively impacting the customer experience, as the results of Experian’s Priorities, challenges and the role of data and analytics as an accelerator of strategy report revealed.
39% of respondents within the telecoms industry reported fraud losses had increased or remained static in 2021. And increased exposure to fraud is one of the three most pressing challenges prohibiting companies from achieving their main initiatives. Meanwhile, 43% said their current fraud prevention strategy required improvement to reduce friction for the customer.
Preventing fraud and keeping customers are both critical to remaining competitive in an industry built on trust and efficiency. It is why most organisations are already investing money in their fraud prevention strategy and 71% of Dutch businesses have increased fraud prevention budgets. It is important this money is being spent on tools and technological advances that can streamline and secure fraud prevention.
Analytics and machine learning
Implementing sophisticated data analytics and machine learning technology can support fraud prevention and better customer experiences in a number of ways, while creating a seamless customer journey. Experian’s PowerCurve platform also helps you to make better-informed decisions at speed and scale to adapt to our dynamic business environments.
Data mining, behavioural biometrics and AI modelling are already helping businesses access more accurate risk decisioning and risk profiles and identify fraud before it is too late. Bringing together multiple data sources to cross-check individuals is helping them answer the questions at the core of fraud prevention – is a customer real, and do they intend to pay – and tackle everything from application to account takeover fraud, whilst keeping the customer engaged.
The result is a better onboarding experience that does not sacrifice security. Shifting from static rules and processes to a multi-layered fraud prevention system can be the critical difference (and differentiator) and have a direct impact on fraud losses.
Experian’s research found that more than half of telcos have increased fraud prevention budgets – aiming to overhaul their current strategies and introduce scalable and sophisticated systems that can combat increasingly advanced fraud techniques. It is clearly a priority for most organisations. But not everyone has taken this approach yet. Surprisingly, 25% of organisations believe there is ‘no or limited’ use of machine learning when it comes to preventing fraud.
Save time, save money
At the end of the day, telcos are at risk of losing money if they cannot identify fraud. And they are going to lose customers if they cannot do it without adding friction.
Updating their fraud prevention strategies by using new data types and machine learning technologies can turn a potential weakness into a strength. Whether that is by reducing future attacks by spotting suspicious activity early or by introducing scalable and seamless ways to complete important identity checks without adding time to the customer journey.
Frictionless fraud checking is the future for telcos that want to stay ahead of the competition and increase revenue. Allocating budget, time, and expertise to leverage the power of fraud data and analytics is the best way for organisations to prove that they are reliable and secure.
Data en analyse: de basis van fraudepreventie in het digitale tijdperk
Wanneer het aankomt op fraudepreventie, heeft de verschuiving naar digitale kanalen en applicaties door klanten en organisaties nieuwe verwachtingen en uitdagingen gecreëerd waaraan telco-organisaties moeten voldoen en die zij moeten overwinnen.
Gestolen of vervalste identiteitsgegevens worden gebruikt om frauduleuze aanvragen in te dienen en de verschuiving van persoonlijke naar online aanvragen heeft geleid tot een toename van ‘credit muling’ – waarbij cybercriminelen echte klanten overhalen om hun gegevens te verstrekken.
Terwijl de maatschappij steeds digitaler wordt, diensten steeds geavanceerder, en nieuwe spelers op de markt effectieve alternatieven bieden, verwachten klanten nu een vlot onboarding proces wanneer ze met telcobedrijven te maken hebben.
Dit plaatst telecomproviders in een tweeledige situatie. Enerzijds moeten zij fraudeurs bestrijden met effectieve en grondige strategieën voor fraudepreventie. Anderzijds willen zij hun klanten niet van zich vervreemden door een traag en frustrerend onboarding- en aanvraagproces aan te bieden.
Noodzaak
Er moet dringend een oplossing worden gevonden nu de kosten van fraude in de hele sector stijgen en traditionele manieren om fraude te bestrijden een negatieve invloed hebben op de customer experience, zo blijkt uit de resultaten van het Experian-rapport Priorities, challenges and the role of data and analytics as an accelerator of strategy.
39% van de respondenten binnen de telecomsector meldde dat het fraudeverlies in 2021 was toegenomen en 29% gaf aan dat het gelijk was gebleven. De toegenomen kans op fraude is een van de drie meest urgente uitdagingen die bedrijven ervan weerhouden hun belangrijkste initiatieven te realiseren. Daarnaast zegt 43% dat hun huidige strategie voor fraudepreventie verbetering nodig heeft om irritaties bij de klant te voorkomen.
Fraude voorkomen en klanten behouden zijn beide van cruciaal belang om competitief te blijven in een sector die gebaseerd is op vertrouwen en efficiëntie. Daarom investeren de meeste organisaties al hun geld in fraudepreventie, waarvan 71% van de Nederlandse bedrijven hun budget voor fraudepreventie voor het komende jaar heeft verhoogd. Het is belangrijk dat dit geld wordt besteed aan hulpmiddelen en technologische vooruitgang die fraudepreventie kunnen stroomlijnen en beveiligen.
Analytics en machine learning
De invoering van geavanceerde data analytics en machine learning technologie kan op verschillende manieren bijdragen aan fraudepreventie en betere customer experience. Zo kan er tegelijkertijd een naadloze customer journey worden gecreëerd. Ook Experian’s PowerCurve platform kan u helpen om beter geïnformeerde beslissingen te nemen op snelheid en schaal om u aan te passen aan onze dynamische bedrijfsomgevingen.
Datamining, gedragsbiometrie en AI-modellering helpen bedrijven nu al bij het vaststellen van risicobeslissingen en risicoprofielen, en bij het opsporen van fraude. Het combineren van meerdere databronnen helpt hen de vragen te beantwoorden die centraal staan bij fraudepreventie, namelijk bestaat de klant echt en is hij van plan te betalen, en alles aan te pakken van aanvraag tot accountovernamefraude, terwijl de klant betrokken blijft.
Het resultaat is een betere onboarding-ervaring die niet ten koste gaat van de beveiliging. De overstap van regels en processen naar een gelaagd systeem voor fraudepreventie kan het doorslaggevende verschil (en het onderscheid) zijn. Bovendien heeft deze overstap een directe impact op het fraudeverlies.
Uit het onderzoek van Experian blijkt dat meer dan de helft van de telecomproviders hun budgetten voor fraudepreventie hebben verhoogd – met als doel hun huidige strategieën te herzien en schaalbare en geavanceerde systemen in te voeren die complexe fraudetechnieken kunnen bestrijden. Een dergelijke aanpak is duidelijk een prioriteit voor de meeste organisaties. Maar nog lang niet iedereen heeft voor deze aanpak gekozen. Verrassend genoeg is 25% van de organisaties van mening dat er ‘geen of beperkt’ gebruik wordt gemaakt van machine learning als het gaat om fraudepreventie.
Bespaar tijd, bespaar geld
Telecomproviders lopen nou eenmaal het risico geld te verliezen als zij fraude niet kunnen vaststellen. Daarnaast zullen ze klanten verliezen als ze dit niet kunnen doen zonder bijkomende irritaties.
Het updaten van hun fraudepreventiestrategieën door gebruik te maken van nieuwe datatypes en machine learning technologieën kan van een mogelijke zwakte een sterkte maken. Of dat nu is door toekomstige aanvallen te verminderen door verdachte activiteiten vroeg te signaleren of door schaalbare en naadloze manieren te introduceren om belangrijke identiteitscontroles uit te voeren zonder tijd toe te voegen aan de customer journey.
Fraude op een efficiënte wijze aanpakken is de toekomst voor telecomaanbieders die de concurrentie voor willen blijven en hun inkomsten willen verhogen. Het toewijzen van budget, tijd en expertise om de kracht van fraudegegevens en analyses te benutten, is de beste manier voor organisaties om te bewijzen dat ze betrouwbaar en veilig zijn.