Synthetic Identity Fraud in Banking: Detection & Prevention
Synthetic Identity Fraud in Banking: Detection & Prevention
Description
Pelatihan ini membahas secara mendalam fenomena synthetic identity fraud, yaitu bentuk penipuan yang menggunakan kombinasi data identitas palsu dan valid untuk menciptakan identitas baru yang tampak sah dalam sistem perbankan. Kejahatan ini semakin berkembang seiring digitalisasi layanan keuangan, terutama pada proses onboarding nasabah digital, kredit, dan layanan berbasis API.
Peserta akan memahami bagaimana fraud ini bekerja, bagaimana pelaku membangun identitas sintetis secara bertahap, serta bagaimana bank dapat mendeteksinya sejak dini menggunakan pendekatan data analytics, machine learning, dan kontrol internal yang kuat. Selain itu, pelatihan ini juga menekankan strategi pencegahan end-to-end mulai dari proses KYC, monitoring transaksi, hingga fraud governance framework di industri perbankan.
Objectives
- Memahami konsep synthetic identity fraud dan perbedaannya dengan identity theft tradisional.
- Mengidentifikasi tahapan pembentukan identitas sintetis dalam ekosistem perbankan digital.
- Menganalisis dampak risiko fraud terhadap kredit, reputasi bank, dan stabilitas sistem keuangan.
- Mempelajari indikator awal (red flags) dalam proses onboarding dan transaksi nasabah.
- Mengembangkan kemampuan deteksi fraud berbasis data analytics dan pola perilaku nasabah.
- Memahami peran sistem KYC, AML, dan credit scoring dalam pencegahan fraud.
- Mendorong implementasi framework fraud prevention yang terintegrasi dan berbasis teknologi.
Course outline
1. Konsep Dasar Synthetic Identity Fraud
- Definisi synthetic identity vs identity theft
- Komponen identitas sintetis (gabungan data nyata dan palsu)
- Motivasi dan pola pelaku fraud
- Evolusi fraud di era digital banking
2. Mekanisme dan Lifecycle Fraud
- Tahap pembuatan identitas sintetis
- Proses building credit history secara bertahap
- Abuse terhadap sistem credit scoring
- Exit strategy pelaku (bust-out fraud)
3. Dampak Risiko pada Industri Perbankan
- Kerugian kredit macet akibat fraud
- Distorsi data risiko nasabah
- Dampak terhadap model credit scoring
- Risiko reputasi dan kepatuhan regulator
4. Deteksi Fraud Berbasis Data dan Analitik
- Pattern recognition pada data onboarding
- Anomaly detection pada transaksi dan perilaku nasabah
- Network analysis untuk identifikasi hubungan identitas
- Device fingerprinting dan digital behavior analytics
- Use case machine learning untuk fraud detection
5. Penguatan Sistem KYC & AML
- KYC digital dan e-KYC validation
- Integrasi data pihak ketiga (credit bureau, government ID)
- Customer due diligence (CDD) dan enhanced due diligence (EDD)
- Monitoring transaksi berbasis AML rules engine
6. Strategi Pencegahan dan Kontrol Internal
- Multi-layer fraud prevention framework
- Kontrol pada proses onboarding nasabah
- Credit limit dan exposure control untuk nasabah baru
- Real-time monitoring dan alert system
- Audit trail dan forensic readiness
7. Fraud Governance dan Best Practice di Bank
- Peran fraud risk management framework
- Kolaborasi antara risk, compliance, IT, dan bisnis
- Penggunaan AI/ML dalam fraud prevention system
- Continuous monitoring dan model improvement
- Studi kasus synthetic fraud pada industri keuangan global
Participants
- Risk Management
- Audit Internal
- Compliance & APUPPT
- Banking
- Information Technology
- Credit
- Law
- Finance
- Leadership Program
- Corporate Secretary & Humas
Method
- Pre-test
- Presentation
- Discussion
- Case study
- Post-test
Facilities
- Ruang Meeting Representatif
- Sertifikat Pelatihan Resmi
- Instruktur Profesional & Berpengalaman
- Training Kit Eksklusif
- Souvenir
- Pick Up Participant (Yogyakarta)
