Personen of groepen plegen eerste-partijfraude wanneer ze zichzelf verkeerd voorstellen of hun eigen rekeningen manipuleren om financieel voordeel te behalen. Ze kunnen dit doen door valse identiteiten te creëren, hun inkomen op leningaanvragen te verhogen of opzettelijk een verandering in hun financiële situatie niet te melden om krediet of uitkeringen te blijven ontvangen. In tegenstelling tot derde-partijfraude, waarbij de dader de informatie van iemand anders misbruikt, plegen rekeninghouders zelf eerste-partijfraude tegen bedrijven of financiële instellingen.

Eerstepartijfraude kan grote verliezen en operationele kosten voor bedrijven veroorzaken, zowel door de fraude zelf als door de inspanningen die nodig zijn om dit soort fraude op te sporen en te voorkomen. Het komt ook veel voor: uit een Visa-enquête uit 2023 bleek bijvoorbeeld dat 9 op de 10 kleine bedrijven in het Verenigd Koninkrijk aangaven in een periode van 12 maanden slachtoffer te zijn geweest van eerstepartijfraude. In deze gids leggen we uit hoe eerstepartijfraude werkt, wat de gevolgen ervan kunnen zijn voor bedrijven en hoe je effectieve maatregelen kunt nemen om fraude te voorkomen.

Wat staat er in dit artikel?

• Hoe eerstepartijfraude werkt
  
• Hoe eerstepartijfraude bedrijven beïnvloedt
  
• Manieren om eerstepartijfraude te verminderen
  
• Hoe je goede maatregelen tegen fraude kunt nemen
  
• Uitdagingen bij het opsporen en bestrijden van eerstepartijfraude
  

Hoe fraude door de eerste partij werkt

Bij eerstepartijfraude geeft een frauduleuze persoon een verkeerde voorstelling van zijn identiteit of verstrekt hij valse informatie om een oneerlijk of illegaal voordeel te behalen. eerstepartijfraude kan de volgende vormen aannemen:

• Aanvraagfraude: De fraudeur geeft valse of onjuiste info op bij aanvragen voor financiële producten zoals leningen, creditcards en hypotheken. Deze info kan bestaan uit een overdreven inkomen, een verzonnen arbeidsverleden of een verkeerde voorstelling van de kredietgeschiedenis van de fraudeur.

• Chargeback-fraude: Een klant doet een legitieme aankoop, maar zegt dan tegen zijn creditcardmaatschappij dat de transactie frauduleus was om geld terug te krijgen en het product of de dienst te houden. Dit wordt ook wel vriendelijke fraude genoemd.

• Account-overname (ATO)-fraude: Oplichters manipuleren of dwingen accounthouders om hun accountgegevens te delen voor gebruik bij illegale activiteiten.

• Synthetische identiteitsfraude: Mensen die fraude willen plegen, maken valse identiteiten door echte en verzonnen info te combineren om accounts te openen en krediet te krijgen. Deze ingewikkelde fraude kan lastig te ontdekken zijn.

• Bust-out-fraude: Een klant bouwt een goede kredietgeschiedenis op bij een instelling door regelmatig aankopen te doen en betalingen te verrichten. Zodra hij vertrouwen heeft opgebouwd bij de instelling en deze zijn kredietlimiet verhoogt, maakt hij snel zijn beschikbare krediet op en verdwijnt hij zonder de schuld te betalen.

• Frauduleuze claims: Mensen die frauderen dienen valse claims in voor terugbetalingen of verzekeringsuitkeringen. Zo kan iemand bijvoorbeeld opzettelijk zijn eigendommen beschadigen of doen alsof ze zijn gestolen om verzekeringsgeld te claimen.

Hoe eerstepartijfraude bedrijven beïnvloedt

Eerstepartijfraude brengt grote financiële en reputatierisico's met zich mee. Dit heeft invloed op de directe winst en kan gevolgen hebben voor de levensvatbaarheid en strategische marktpositie van het bedrijf op de lange termijn. Hieronder volgt een overzicht van de negatieve gevolgen van eerstepartijfraude voor bedrijven:

• Financiële verliezen: Geldverlies is het meest directe gevolg van eerstepartijfraude. Wanneer mensen fraude plegen door leningen niet terug te betalen, kredietlimieten maximaal te benutten zonder de intentie om terug te betalen, of door valse verzekeringsclaims in te dienen, verliezen bedrijven geld.

• Chargebacks en terugbetalingen: Wanneer klanten legitieme transacties betwisten of beweren dat ze goederen niet hebben ontvangen, verliezen bedrijven de waarde van de verkoop en maken ze kosten voor chargebacks.

• Hogere operationele kosten: Bedrijven moeten vaak investeren in geavanceerde systemen voor fraudedetectie en -preventie om eerstepartijfraude op te sporen en te beperken. Deze investering omvat uitgaven voor technologie, opleiding van medewerkers en soms diensten van derden.

• Afgeleide middelen: Het aanpakken van fraude kan een aanslag zijn op de middelen. Het beheren van fraudegevallen en het implementeren van antifraudemaatregelen vergen tijd van het personeel en inspanningen van het bedrijf die ook kunnen worden gebruikt om de dienstverlening te verbeteren of het bedrijf verder te ontwikkelen.

• Hogere kosten voor klanten: Klanten moeten vaak de financiële last van fraude dragen door hogere kosten, rentetarieven of premies. Bedrijven kunnen minder concurrerend worden als potentiële klanten voor goedkopere alternatieven kiezen.

• Reputatieschade: Succesvolle gevallen van fraude, vooral als ze vaak voorkomen of veel publiciteit krijgen, kunnen de reputatie van een bedrijf schaden. Klanten kunnen hun vertrouwen verliezen in het vermogen van het bedrijf om hun gegevens te beschermen en hun rekeningen veilig te beheren.

• Regelgevende en juridische gevolgen: Afhankelijk van het rechtsgebied kunnen bedrijven te maken krijgen met regelgevende controle als ze er niet in slagen fraude effectief te voorkomen of te beheren. Dit kan leiden tot boetes, sancties en juridische kosten.

• Verzekeringspremies: Bedrijven met meer fraudeclaims moeten mogelijk hogere verzekeringspremies betalen.

• Verlies van goederen: Als fraudeurs goederen krijgen maar zeggen dat ze die niet hebben, verliezen bedrijven zowel de producten als de inkomsten.

• Klanttevredenheid: Vertraagde leveringen of strengere controles door fraudepreventiemaatregelen kunnen frustrerend of vervelend zijn voor legitieme klanten.

Manieren om fraude door de eerste partij te verminderen

Hier zijn een paar manieren waarop bedrijven het risico op eerstepartijfraude kunnen verminderen.

• Gedragsbiometrie: Gebruik gedragsbiometrie om te kijken hoe gebruikers omgaan met apparaten (bijvoorbeeld hoe ze typen, muisbewegingen, navigatiepatronen). Deze technologie kan afwijkingen in het gedrag van gebruikers ontdekken die op fraude kunnen wijzen, zelfs als de identiteit van de gebruiker legitiem lijkt.

• Kunstmatige intelligentie (AI) en deep learning: Gebruik geavanceerde AI- en deep learning-modellen die kunnen leren van een enorme hoeveelheid gegevens en zich in de loop van de tijd steeds verder verbeteren. Deze modellen kunnen subtiele patronen en verbanden ontdekken die mensen en eenvoudigere algoritmen misschien over het hoofd zien. Een AI-model kan bijvoorbeeld mogelijke fraude opsporen door verschillen te analyseren tussen de huidige applicatiegegevens van een gebruiker en zijn of haar financiële gedrag in het verleden in verschillende databases.

• Netwerkanalyse: Gebruik netwerkanalyse om de relaties en interacties tussen verschillende accounts, apparaten en IP-adressen te onderzoeken. Dit kan verborgen netwerken van frauduleuze activiteiten en synthetische identiteitsringen aan het licht brengen die met traditionele analyse misschien niet zichtbaar zijn.

• Sentimentanalyse: Gebruik natuurlijke taalverwerking en sentimentanalyse om communicatie en posts op sociale media met betrekking tot financiële transacties te onderzoeken. Dit kan helpen om de context van transacties te verduidelijken en inconsistenties of misleidend gedrag in tekstuele gegevens te identificeren.

• Blockchaintechnologie: Gebruik blockchain voor identiteitsverificatieprocessen. Door gebruik te maken van gedecentraliseerde systemen kunnen bedrijven de identiteit van klanten vaststellen en verifiëren op basis van een universeel toegankelijk en onveranderlijk register. Dit vermindert de kans op identiteitsmanipulatie en fraude.

• Geavanceerde anomaliedetectie: Gebruik geavanceerde statistische technieken en anomaliedetectiealgoritmen die zich richten op niet-lineaire en complexe frauduleuze activiteiten, die vaak over het hoofd worden gezien door conventionele modellen. Deze activiteiten kunnen plotselinge veranderingen in financieel gedrag omvatten die niet overeenkomen met het profiel of de historische patronen van de klant.

• Geïntegreerde dataomgevingen: Maak een geïntegreerde dataomgeving die data uit bronnen zoals externe en interne databases samenbrengt. Dit totaaloverzicht maakt het mogelijk om risico's beter in te schatten en kan geavanceerde pogingen tot fraude opsporen die gebruikmaken van inconsistenties tussen verschillende datasets.

• Real-time analyse en interventie: Zet systemen in die transacties in real-time kunnen analyseren en automatisch ingrijpen om mogelijk frauduleuze activiteiten te stoppen. Dit omvat het instellen van automatische triggers die worden geactiveerd wanneer bepaalde drempels worden bereikt of afwijkingen worden gedetecteerd.

• Samenwerkingsnetwerken voor fraude-informatie: Doe mee aan branchebrede netwerken voor fraude-informatie waar bedrijven inzichten delen over fraudetrends en de tactieken van daders. Deze collectieve kennis kan de voorspellende mogelijkheden en responsstrategieën van individuele bedrijven verbeteren.

• Regulatory technology (RegTech): Gebruik RegTech-oplossingen die voldoen aan bestaande regelgeving en zich ook snel kunnen aanpassen aan nieuwe uitdagingen op het gebied van regelgeving. Deze technologieën kunnen ervoor zorgen dat fraudebestrijdingsmaatregelen effectief zijn en voldoen aan wereldwijde normen.

Hoe je effectieve maatregelen tegen fraude kunt nemen

Je moet proactief en grondig te werk gaan en alle aspecten van de fraudecyclus aanpakken om effectieve maatregelen tegen fraude te nemen. Hier is een stapsgewijze handleiding om je op weg te helpen.

Een frauderisicobeoordeling uitvoeren

• Frauderisico's: Controleer je bedrijfsprocessen, systemen en interacties met klanten om te zien waar fraudeurs misbruik van kunnen maken.

• Kans op fraude en gevolgen: Kijk hoe groot de kans is dat verschillende soorten fraude gebeuren en wat voor financiële schade en reputatieschade dit kan veroorzaken.

• Risicoprioriteiten: Focus je middelen op het aanpakken van de grootste risico's.

Zorg voor een strategie om fraude te voorkomen

• Plan om fraude te voorkomen: Zet op wat je gaat doen om fraude te voorkomen, te ontdekken en erop te reageren.

• Rollen en verantwoordelijkheden: Maak duidelijk wie verantwoordelijk is voor het uitvoeren en controleren van de verschillende onderdelen van het plan.

• Meetbare doelen: Stel meetbare doelen op om fraudeverliezen te verminderen en de opsporingspercentages te verbeteren.

• Specialisten op het gebied van fraudepreventie: Vraag advies aan experts of gespecialiseerde bedrijven die je kunnen helpen bij het beoordelen van je risico's, het ontwikkelen van effectieve strategieën en het implementeren van passende maatregelen.

Maatregelen voor fraudepreventie implementeren

• Identiteitsverificatie: Maak je klantidentificatieprocessen sterker door multifactorauthenticatie, documentverificatie, adresverificatie en kennisgebaseerde authenticatie te gebruiken.

• Transactiebewaking: Zet realtime bewakingssystemen in om verdachte transacties op te sporen, zoals transacties met grote bedragen, meerdere aankopen in korte tijd of transacties vanuit risicovolle locaties.

• Gedragsanalyse: Gebruik gedragsanalyse om ongebruikelijke gedragspatronen van klanten te identificeren die op fraude kunnen duiden.

• Apparaatvingerafdrukken: Houd bij welke apparaten worden gebruikt om toegang te krijgen tot accounts en markeer verdachte activiteiten, zoals het gebruik van hetzelfde apparaat om toegang te krijgen tot meerdere accounts.

• Data-analyse: Bekijk gegevens uit verschillende bronnen om patronen en trends te ontdekken. Gebruik deze info om je strategieën voor fraudepreventie te verbeteren.

Informeer medewerkers en klanten

• Training van medewerkers: Leer medewerkers hoe ze verdachte activiteiten kunnen herkennen en melden. Maak ze bewust van veelvoorkomende fraudetactieken en het belang van fraudepreventie.

• Klanten voorlichten: Vertel klanten over eerstepartijfraude en hoe ze zichzelf kunnen beschermen. Tips geven over accountbeveiliging en hen aanmoedigen om verdachte activiteiten te melden.

Controleer en evalueer fraudepreventiemaatregelen

• Gegevensbeoordeling: Analyseer fraudegegevens om trends, patronen en kwetsbaarheden te identificeren.

• Prestatiecontroles: Kijk hoe goed je huidige strategieën werken en zoek naar elementen die beter kunnen.

• Updates: Pas je plan aan op basis van wat je hebt ontdekt en eventuele veranderingen in fraudetrends.

Uitdagingen bij het opsporen en bestrijden van eerstepartijfraude

Omdat eerstepartijfraude vaak lijkt op normale interacties, kan het best lastig zijn om dit te ontdekken en te voorkomen. Hier zijn de belangrijkste uitdagingen waar bedrijven meestal tegenaan lopen bij het aanpakken van dit soort fraude:

• Geavanceerde fraudetechnieken: Fraudeurs veranderen voortdurend hun methoden om ontdekking te voorkomen. Technieken zoals het creëren van synthetische identiteiten of het manipuleren van persoonlijke financiële informatie kunnen legitieme transacties nabootsen en de eerste fraudecontroles omzeilen. Deze technieken zijn moeilijk te identificeren zonder geavanceerde analytische mogelijkheden.

• Data-integratie: Voor een effectieve fraudedetectie is een holistisch beeld van de activiteiten van klanten vereist, maar het integreren van gegevens uit talrijke platforms, systemen en gegevensformaten kan technisch uitdagend zijn.

• Klantbeleving: Te strenge maatregelen om fraude te voorkomen kunnen de klantbeleving negatief beïnvloeden, bijvoorbeeld door legitieme transacties als frauduleus te markeren.

• Naleving: Er zijn wetten en regels voor hoe je fraude moet opsporen. Om ervoor te zorgen dat je aan de regels voldoet, moet je goed plannen en nadenken. Een bedrijf moet bijvoorbeeld zorgen dat strenge maatregelen tegen fraude de privacy van klanten niet schenden.

• Kosten: Effectieve fraudepreventie vraagt om flinke middelen, zoals investeringen in technologie en gespecialiseerd personeel.

• Technologie ontwikkelen: Fraudetools en -tactieken veranderen met de technologie, en bedrijven moeten hun systemen voor fraudedetectie en -preventie voortdurend updaten om nieuwe trends en bedreigingen aan te pakken.

• Kwaliteit en toegankelijkheid van gegevens: Effectieve fraudedetectie hangt af van de kwaliteit en volledigheid van de beschikbare gegevens. Onvolledige, verouderde of onnauwkeurige gegevens kunnen het moeilijk maken om fraudepatronen nauwkeurig op te sporen.

• Bedrijfscultuur: Een bedrijfscultuur die ethisch gedrag en risicobewustzijn stimuleert, is superbelangrijk voor het opsporen van fraude. Het veranderen van de cultuur en het gedrag van medewerkers kan een uitdaging zijn en vraagt om een constante, top-down inspanning en toewijding.