Jeff Scott, VP, Fraudtech Solutions sa Q2 Holdings – Series ng Panayam

Jeff Scott ay ang VP ng Fraudtech Solutions sa Q2 Holdings. Sa karanasan sa pamumuno ng mga koponan sa mga organisasyon na may kita mula $4M hanggang $6B, nakabuo si Jeff ng matibay na rekord sa pagpapabuti ng pagganap, pagpapataas ng pagiging miyembro at pagpapanatili, at pagpapalago ng kolaboratibong pamamahala. Sa Q2, malaki ang kanyang kontribusyon sa pamamagitan ng pangunguna sa mga inisyatiba sa fraud, seguridad, at mga digital na solusyon, kabilang ang kanyang dating tungkulin bilang VP ng Corporate Strategy at General Manager ng Innovation.

Q2 Holdings ay isang nangunguna sa digital banking, na nagbibigay ng komprehensibong solusyon upang matulungan ang mga institusyong pinansyal at mga fintech na kumpanya na pasimplehin ang kanilang operasyon, pagbutihin ang seguridad, at itulak ang digital transformation. Ang kumpanya ay dalubhasa sa fraud detection, digital banking, at relationship pricing, at nakatuon sa paglikha ng matibay na pakikipagtulungan sa loob ng ekosistema ng serbisyong pinansyal upang maghatid ng mga makabagong solusyon

Sa panayam na ito, tatalakayin ni Jeff Scott ang kanyang paglipat sa fintech, ang pag-unlad ng fraud prevention gamit ang AI at real-time analytics, at kung paano tumutulong ang pinagsamang mga tool ng Q2 sa mga institusyong pinansyal na balansehin ang seguridad at karanasan ng gumagamit.

Nagsilbi ka sa mga posisyon ng pamumuno sa iba’t ibang sektor—mula sa paggawa ng aerospace hanggang sa mga nonprofit, at ngayon ay fintech. Ano ang nagbigay inspirasyon sa iyong paglipat sa fraud prevention at sa larangan ng digital banking?

Sa bawat posisyon ng pamumuno na aking hinawakan—maging sa aerospace, nonprofit, o fintech—isang bagay ang nanatiling pareho: isang misyon na nakatuon sa paglilingkod sa mga komunidad. Sa aking panahon sa isang institusyong pinansyal, nakita ko mismo kung gaano kahalaga ang mga central bank at credit union sa katatagan ng komunidad. Sa Q2, ang aming misyon na palakasin ang mga komunidad sa pamamagitan ng digital banking ay lubos na tumutugma sa layuning iyon.

Ang fraud ay isa sa pinakamalaking banta sa tiwalang iyon. Pinapahina nito ang mga relasyon na pinagsikapan ng mga bangko na buuin. Sa aking karanasan sa digital banking at sa aking pagkahilig sa trabahong nakahanay sa misyon, ang pagpasok sa fraud prevention ay naramdaman ko bilang natural na pag-unlad. Ito ay isang pagkakataon upang protektahan ang pinakamahalaga: tiwala at pag-access.

Paano nag-evolve ang mga cyber threat sa mga nagdaang taon kasabay ng pag-usbong ng real-time payments at digital banking, at aling mga bagong vector ng pag-atake ang pinaka-nakababahala ngayon?

Ang fraud ay naging mas mabilis, mas matalino, at mas target. Sa pag-aampon ng real-time payments, ang oras para matuklasan at mapigilan ang fraud ay lubos na lumiit. Nakakakita kami ng pagtaas ng mga banta batay sa pagkakakilanlan—account takeover (ATO), business email compromise (BEC), synthetic identities, at mga social engineering attack—marami sa mga ito ay nangyayari na ngayon sa real time.

Higit pa rito, inaangkop ng mga fraudster ang tradisyonal na mga channel tulad ng tseke at ACH upang lampasan ang mga digital na depensa. Ayon sa Federal Reserve, ang check fraud lamang ay nagdulot ng higit sa $800M na pagkalugi noong 2022 at patuloy na tumataas. Ito ay paalala na kailangang ipagtanggol ng mga institusyong pinansyal ang parehong legacy at umuusbong na mga rail nang sabay.

Ano ang kasalukuyang papel ng AI at machine learning sa fraud prevention, at paano mo nakikita ang pag-unlad nito sa susunod na 3–5 taon?

Ang AI at machine learning ay ngayon pangkaraniwang sangkap para sa modernong fraud prevention. Ginagamit ito ng mga institusyon upang matuklasan ang mga behavioral anomaly, iangkop ang mga risk rule sa halos real time, at bawasan ang mga false positive.

Ngunit ito ay simula pa lamang. Sa susunod na 3–5 taon, inaasahan kong makikita ang paglago ng behavioral biometrics, AI-powered fraud ring detection, at “explainable AI” na nagpapabuti ng transparency at tiwala kasama ang mga regulator at risk officer. Tutulungan din ng Gen AI ang mga institusyon na magsiyasat at tumugon nang mas mabilis, na nagbibigay kapangyarihan sa mga koponan na magpokus sa mga high-risk na kaso nang hindi nalulunod sa mga alert.

Gaano kaepektibo ang real-time analytics sa pagtuklas at pagpigil ng fraud sa mga instant na digital na transaksyon?

Ang real-time analytics ay lubos na kritikal—ngunit ito ay epektibo lamang kung kayang i-operationalize ito ng isang institusyon. Madalas naming nakikita ang puwang sa pagitan ng intensyon at pagpapatupad. Bagaman halos lahat ng institusyon ay kinikilala ang pangangailangan para sa real-time decisioning, mas kaunti kaysa sa kalahati ang ganap na nagpatupad nito sa buong lifecycle ng customer—mula sa onboarding hanggang sa risk ng transaksyon.

Ang mga hadlang tulad ng data silos, luma na imprastruktura, at latency ay patuloy na naglilimita sa pagiging epektibo. Ngunit para sa mga nagpatupad ng tunay na real-time analytics, ang epekto ay makabuluhan: mas mahusay na pagtuklas, nabawasang pagkalugi, at pinahusay na tiwala ng customer.

Maaari mo bang ilahad ang mga uri ng fraud detection tool na ibinibigay ng Q2 Holdings sa mga banking partner nito?

Nagbibigay ang Q2 ng isang layered, integrated na estratehiya sa fraud defense na pinagsasama ang aming native na digital banking tools sa isang extensible na partner ecosystem—lahat ay nakabaon direkta sa mga workflow ng gumagamit.

Ang aming native na produkto, Patrol at Sentinel, ay nagbibigay ng real-time risk response sa mga mahahalagang sandali. Ang Patrol ay gumagamit ng Event-Driven Validation (EDV) upang beripikahin ang mga high-risk na pangyayari tulad ng pag-login at pagbabago ng profile. Ang Sentinel ay nag-aaplay ng machine learning upang i-flag ang mga kahina-hinalang transaksyon at makialam bago umalis ang pondo mula sa account.

Nagbibigay din kami ng Centrix suite (ETMS, DTS, PIQS) upang suportahan ang positive pay para sa mga tseke/ACH at pamahalaan ang mga workflow ng Reg E dispute—lahat ay mahigpit na integrated sa digital banking.

Bukod dito, nag-aalok kami ng partner integrations sa mga nangungunang fraud at identity provider tulad ng Alloy sa pamamagitan ng Reseller at Innovation Studio programs—ginagawang madali para sa mga institusyon na i-deploy ang best-in-class na mga tool nang native sa kanilang mga platform.

Ang nagbubukod sa amin ay ang aming pilosopiya: ang fraud prevention ay dapat nakabaon, hindi basta idinagdag. Pinahihintulutan nito ang mas matalinong, real-time na desisyon na hindi nakakaabala sa karanasan ng customer.

Paano mo pinapantayan ang seguridad at karanasan ng gumagamit kapag nagpapatupad ng fraud mitigation?

Ang ideya na ang seguridad at karanasan ng gumagamit ay magkasalungat ay lipas na. Ang susi ay adaptive fraud management—pagpapakilala ng friction lamang kapag kinakailangan ng antas ng panganib. Sa pamamagitan ng pag-uugnay ng mga desisyon sa panganib sa mga tiyak na aksyon at signal, maaaring iangkop ng mga institusyon ang kanilang mga kontrol nang hindi isinasakripisyo ang usability.

Ito ay tungkol sa pagbibigay sa mga bangko at credit union ng flexibility na nakabase sa polisiya. Hindi nila dapat piliin sa pagitan ng paglilingkod at pagprotekta sa kanilang mga account holder. Ang tamang data, sa tamang sandali, ay nagbibigay-daan sa pareho.

Sa mabilis na pag-unlad ng mga fraud solution, paano nananatiling sumusunod ang mga institusyong pinansyal sa mga inaasahang regulasyon at nananatiling agile?

Ang presyur mula sa regulasyon—lalo na sa usapin ng liability at reimbursement—ay nagdudulot ng pangangailangan. Ang pinaka-agile na mga institusyon ay lumilipat sa mga orchestration platform na nagbibigay-daan sa mabilis na pagbabago ng mga patakaran, transparent na audit trail, at pinagsama-samang decisioning.

Ang mga tool tulad ng continuous authentication, adaptive analytics, at identity orchestration ay tumutulong na mapanatili ang balanse sa pagitan ng pagsunod at performance. Mahalaga, ang pag-align sa regulasyon ay hindi na isang afterthought—ito ay isang real-time, integrated na function ng modernong fraud strategy.

Paano mo nakikita ang pag-shift ng mga fraud strategy habang nagbabago ang payment infrastructure (CBDCs, open banking)?

Ang CBDCs at open banking ay magpaparami ng mga entry point at magpapataas ng bilis ng paggalaw ng halaga—lumilikha ng mga bagong vector ng pag-atake. Kailangan ng mga institusyon na i-validate ang mga pagkakakilanlan at tasahin ang panganib sa mas maraming endpoint at third-party na kapaligiran.

Ang pag-shift na ito ay mangangailangan ng mas mabilis, mas matalinong mga tool: real-time behavioral analytics, network-based fraud detection, at mas matibay na orchestration layer. Ngunit mangangailangan din ito ng kolaborasyon—sa pagitan ng mga bangko, data provider, at mga technology partner. Ang fraud ay hindi na humihinto sa iyong hangganan, at gayon din dapat ang iyong depensa.

Sa iyong karanasan sa pamumuno sa iba’t ibang sektor, paano mo nilalapitan ang change management at alignment sa fraudtech?

Ang pagbabago sa fraudtech ay patuloy, at ang alignment ay lahat. Ang aking approach ay pinaghalo ang kalinawan ng misyon, cross-functional transparency, at front-line feedback loops.

Una, itama ang “why”—ang fraud prevention ay hindi lamang tungkol sa risk mitigation; ito ay tungkol sa pagpapalakas ng tiwala. Pagkatapos, bigyan ang mga koponan ng iisang wika at KPIs upang magkasamang umusad. Sa huli, isali ang field nang maaga—ang customer support, fraud ops, at risk analyst ay madalas nakaka-detect ng mga pagbabago bago pa man makita sa dashboard.

Ang change management ay epektibo kapag lahat ay nauunawaan kung ano ang nagbabago, bakit ito mahalaga, at kung paano sila nag-aambag sa tagumpay.

Anong mga KPI o success metric ang iyong pinaprayoridad kapag sinusuri ang epekto ng isang fraud prevention program?

• Ang isang balanseng fraud program ay nagtataguyod ng pagiging epektibo, kahusayan, at epekto sa customer. Patuloy kaming nagbabago at nagsusumikap na tingnan ang:
• Rate ng pagkawala dahil sa fraud (bilang % ng volume o ng mga gumagamit)
• Rate ng detection ayon sa channel at uri ng fraud
• Rate ng false positive at user friction score
• Average na oras para matuklasan at maresolba ang mga insidente
• Reg E compliance turnaround time
• Produktibidad ng analyst (alerts per case closed)

Ang mas advanced na mga programa ay sinusubaybayan din ang prevented fraud velocity—ibig sabihin, kung gaano kabilis mong matukoy ang mga bagong pattern at mag-deploy ng mitigation. Ito ay isang malakas na leading indicator ng hinaharap na resilience.

Salamat sa mahusay na panayam, ang mga mambabasa na nais pang matuto ay dapat bumisita sa Q2 Holdings.