L’attività dei “money mule” è studiata per passare inosservata, utilizzando clienti reali, credenziali valide e dispositivi familiari per trasferire fondi illeciti attraverso conti che appaiono del tutto legittimi. Gli istituti che individuano per primi queste attività sono quelli che monitorano l’utilizzo dei conti nel tempo e non si limitano a verificare se l’accesso e le transazioni appaiano normali al momento del login.
La sfida
L’attività dei “money mule” assume molteplici forme, rendendo difficile per gli istituti finanziari individuare e contrastare le operazioni di riciclaggio di denaro. I profili dei “money mule” spaziano da complici consenzienti e autori di frodi d’identità deliberate a clienti indotti in errore che trasferiscono inconsapevolmente fondi illeciti, fino a venditori di account che cedono il controllo ai criminali. In ogni caso, i conti possono inizialmente apparire legittimi, poiché utilizzano clienti reali, credenziali valide e dispositivi familiari, consentendo all’attività dei “money mule” di eludere i tradizionali controlli basati su regole.


Come risolviamo il problema
BioCatch identifica sottili cambiamenti comportamentali che segnalano quando un conto viene utilizzato per il riciclaggio di denaro, anche quando i clienti, le credenziali e i dispositivi sembrano legittimi. Il monitoraggio continuo rileva cambiamenti nei modelli di transazione, nella velocità, nel comportamento di interazione e nella familiarità con i dati in diversi scenari di "mule". Quando i conti inattivi si attivano, i modelli di accesso al conto che indicano la presenza di più utenti, i ripetuti tentativi di accesso falliti, le richieste di reimpostazione della password e gli accessi rapidi con un’attività minima sul conto emergono come indicatori dell’utilizzo da parte di un “mulo”. BioCatch consente agli istituti finanziari di rilevare in modo proattivo l’attività dei “muli”, prima che avvengano i trasferimenti di denaro in entrata, riducendo i tempi di indagine e limitando i rischi finanziari, operativi e normativi.
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Come si manifesta l'intento
Cambiamento comportamentale
nel tempo
I cambiamenti nelle modalità di accesso, nella frequenza delle sessioni e nel comportamento interattivo segnalano una transizione dall'uso normale a un'attività coordinata.
Analisi della familiarità con i dati
Una fluidità di digitazione incostante, un aumento delle correzioni e/o comportamenti di copia-incolla nel corso del tempo suggeriscono che l'account possa essere gestito da utenti diversi.
Insolito
utilizzo dell'account
Modelli di interazione che differiscono dal comportamento storico suggeriscono che l'account non sia più utilizzato dal suo legittimo proprietario.
Intelligenza sintetizzata:
Raccolta unificata. Telemetria continua. Sequenziamento comportamentale. Analisi predittiva. Processo decisionale in tempo reale.
Nessun fornitore ha mai implementato l’intelligenza comportamentale alla scala che noi abbiamo dimostrato essere possibile. Analizziamo continuamente un numero maggiore di sessioni utente (16 miliardi e oltre), raccogliamo più segnali (oltre 3.000), forniamo informazioni più affidabili e proteggiamo un numero maggiore di clienti del settore bancario digitale (oltre mezzo miliardo) rispetto a qualsiasi altro fornitore di soluzioni per la prevenzione delle frodi digitali incentrate sul comportamento. E lo facciamo tenendo conto del dispositivo utilizzato, delle applicazioni impiegate e delle tendenze transazionali dei clienti, per fornire un segnale affidabile e accurato che garantisca un’esperienza cliente fluida e sicura.
Insieme possiamo prevenire le frodi e la criminalità finanziaria.
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