Verification of Payee: perché la verifica dei nomi è così complessa?

Questa verifica consiste principalmente in un processo di abbinamento tra il nome fornito e il nome del titolare del conto memorizzato. Questi controlli possono sembrare semplici, ma se si guarda più da vicino si scoprono molte complessità. Il seguente elenco mostra perché è necessario predisporre una serie di algoritmi sofisticati per ottenere risultati affidabili e corretti.

• Variazioni ortografiche: I nomi possono essere scritti in modo diverso a causa di errori di battitura, errori ortografici o variazioni nella traslitterazione, soprattutto in contesti multiculturali o multilingue.
• Alias, titoli e soprannomi: Spesso le persone hanno titoli ufficiali come "Dr." o usano pseudonimi/nickname che potrebbero non essere direttamente collegati ai loro nomi legali, complicando il processo di abbinamento.
• Differenze culturali: Le convenzioni culturali in materia di nomi variano notevolmente, il che comporta problemi di corrispondenza tra nomi di culture diverse. Ad esempio, l'ordine dei nomi e dei cognomi varia tra le culture occidentali e orientali.
• Dati mancanti, errati o incompleti: Dati incompleti, mancanti, errati o obsoleti, duplicati e incongruenze possono rendere difficile la corrispondenza accurata dei nomi.
• Omografi: Nomi che si scrivono allo stesso modo ma hanno pronunce o significati diversi (omografi) possono generare confusione e corrispondenze imprecise.
• Ambiguità contestuale: I nomi possono avere significati diversi o riferirsi a entità diverse a seconda del contesto. Ad esempio, il nome "John Smith" potrebbe riferirsi a più persone, rendendo difficile una corrispondenza accurata senza un contesto aggiuntivo.
• Bias culturali: I sistemi di abbinamento dei nomi possono inavvertitamente mostrare pregiudizi verso alcuni nomi o contesti culturali, causando disparità o imprecisioni nei risultati di abbinamento.
• Cambiamenti di nome: Le persone possono cambiare nome a causa di matrimoni, divorzi o altri eventi della vita, con il risultato di avere più nomi associati alla stessa persona.

Oltre ai problemi legati ai nomi individuali (persone), l'abbinamento dei nomi delle aziende presenta i seguenti problemi:

• Abbreviazioni e acronimi: Le aziende utilizzano spesso abbreviazioni o acronimi nei loro nomi, il che porta a discrepanze nella rappresentazione dei loro nomi. Ad esempio, "International Business Machines Corporation" può essere abbreviato in "IBM", "I.B.M. Corp." o "International Business Machines Corp.", complicando il processo di abbinamento.
• Alias e nomi commerciali: Le aziende possono operare con nomi commerciali o pseudonimi diversi, complicando ulteriormente il processo di abbinamento. Ad esempio, una società può essere legalmente registrata con un nome ma comunemente conosciuta con un nome diverso.
• Fusioni e acquisizioni aziendali: Fusioni, acquisizioni e operazioni di rebranding possono comportare la modifica dei nomi delle società o la creazione di nuove entità. Per una corrispondenza accurata dei nomi delle società è necessario tenere traccia di queste modifiche e mantenere aggiornati i database.
• Internazionalizzazione e localizzazione: Le aziende che operano a livello internazionale possono avere nomi diversi in varie lingue o regioni. Questo aggiunge complessità al processo di abbinamento, soprattutto quando si ha a che fare con set di dati multilingue.
• Tipi di entità legali: I diversi tipi di entità legali, come le società, le partnership e le imprese individuali, possono avere convenzioni di denominazione o suffissi distinti. Per una corrispondenza accurata dei nomi delle società è necessario comprendere queste convenzioni e tenerle in considerazione durante il processo di abbinamento.

I PSP dovranno essere in grado di gestire questo tipo di complessità per avere capacità di matching IBAN-nome affidabili. Alcuni di questi ostacoli possono essere risolti con attività come il data cleaning o l'utilizzo di fonti di dati aggiuntive (come nickname list o directory aziendali), altri richiederanno un approccio più avanzato come l'utilizzo dell'Intelligenza Artificiale.

In ogni caso, il successo del servizio di Verifica del beneficiario nel ridurre le frodi in arrivo dipende in larga misura dalla qualità degli algoritmi di corrispondenza sottostanti.

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