10 min lezen

Fraudedetectie en -preventie in bankieren en FinTech onder de knie krijgen

Banking

FinTech

Stel je dit eens voor: Je hebt een videogesprek met je CFO en een paar collega's. Alles lijkt normaal totdat je je realiseert dat niemand er echt bij was. Alles lijkt normaal totdat je je realiseert dat niemand van hen er echt bij was. En tegen die tijd heb je al gevoelige informatie gedeeld of geld overgemaakt naar een derde partij. Dat is precies wat er gebeurde in januari 2024, toen een werknemer van een bedrijf in Hong Kong bedrogen om $25 miljoen over te maken aan fraudeurs. De oplichters gebruikten deepfake technologie om de CFO en anderen tijdens het gesprek na te bootsen, gezichten, stemmen en alles.

De realiteit is dat dit nu iedereen kan overkomen. Fraude in bankieren en FinTech is veel verder geëvolueerd dan gestolen kaarten en phishing e-mails. We hebben het over AI-gegenereerde stemmen, synthetische identiteiten en deepfake leidinggevenden die miljoenen dollars oplichten.

Als dat je niet aan het denken zet over je fraudestrategie, dan zou het dat wel moeten doen. In deze gids loop ik met je door de De belangrijkste soorten fraude, hoe opsporing tegenwoordig werkt en de beste manieren om fraude een stap voor te blijven.

$40B

aan fraudeverliezen worden verwacht in de VS tegen 2027, aangewakkerd door GenAI.

Bron: Deloitte

1 op 4

banken en FinTechs alleen al in 2023 meer dan $1M aan fraude verliezen

Bron: Alloy

Veelvoorkomende soorten fraude in bankieren en FinTech vandaag de dag

Je kunt niet bestrijden wat je niet volledig begrijpt. En hoewel fraude zich voortdurend ontwikkelt, mogen we niet vergeten dat sommige van de oudste trucs uit het boek nog steeds worden toegepast. Wij zijn volwassener geworden, maar zij hebben zich ook aangepast. Dus laten we, voordat we in preventie duiken, eens kijken naar de meest voorkomende fraudetechnieken die banken en FinTechs vandaag de dag bedreigen en waarom een sterke, adaptieve fraudedetectie in de financiële dienstverlening belangrijker is dan ooit.

Diefstal van referenties & accountovername (ATO)

Diefstal van referenties en ATO doen zich voor wanneer fraudeurs gestolen referenties gebruiken om in te loggen op gebruikersaccounts. Ze gebruiken trucs zoals AI-gestuurde phishing, credential stuffing en malware om langs de beveiliging te sluipen. Met geavanceerdere tactieken zoals session hijacking, man-in-the-middle (MitM)-aanvallen en SIM-swapping kunnen ze verificatiecodes onderscheppen en accounts leeghalen voordat iemand het merkt.

Synthetische identiteitsfraude

Fraudeurs mixen echte en valse persoonlijke gegevens - vaak met behulp van AI - om identiteiten te creëren die eigenlijk van niemand zijn. Deze synthetische profielen komen door de veiligheidscontroles heen, waardoor criminelen bankrekeningen kunnen openen, leningen kunnen afsluiten en geld kunnen witwassen. Zonder een echt slachtoffer om de fraude te melden, blijven frauduleuze activiteiten vaak onopgemerkt tot het te laat is. Om dit te detecteren zijn geavanceerde AI en een sterk fraudebeheersysteem in het bankwezen nodig.

Real-time betalingsfraude

Met onmiddellijke betalingssystemen maken fraudeurs gebruik van de snelheid en onomkeerbaarheid van transacties om gestolen geld te verplaatsen voordat het wordt ontdekt. Veelgebruikte tactieken zijn fraude met geautoriseerde pushbetalingen (APP) en mule-netwerken die illegaal geld snel verspreiden. Als het geld eenmaal weg is, kan het niet meer worden teruggeboekt en banken hebben geavanceerde bewaking van bankfraude nodig om bedreigingen op te sporen voordat ze escaleren.

Creditcard- en card-not-present (CNP)-fraude

Fraudeurs ontfutselen kaartgegevens door skimming, datalekken en phishing en gebruiken ze voor louche online aankopen waarvoor geen fysieke kaart nodig is. Ze halen oplichterspraktijken uit zoals chargebackfraude, credential stuffing en bot-gestuurde aanvallen, waarbij ze kosten opstrijken voordat iemand het doorheeft. Nu gestolen kaartgegevens het dark web overspoelen, moeten banken en winkeliers het hoofd bieden aan de gevolgen.

API & open bankieren exploits

Naarmate banken en fintech-bedrijven meer vertrouwen op open banking API's, zoeken fraudeurs naar gaten in de beveiliging om gegevens te stelen en transacties te kapen. Zwakke authenticatie, verkeerd geconfigureerde API's en blootgestelde endpoints stellen aanvallers in staat accounts te manipuleren, ongeautoriseerde betalingen te initiëren of gevoelige financiële gegevens te scrapen. Met meer integraties met derden dan ooit kan één zwakke schakel de deur openen naar grootschalige fraude.

Malware en banktrojans

Fraudeurs gebruiken malware en banktrojaanse paarden om accounts binnen te sluipen, gegevens te stelen en transacties te verstoren. Ze verspreiden zich via phishingmails, nep-apps en louche browserextensies en geven aanvallers volledige toegang tot banksessies. Sommige trojans zijn zo geavanceerd dat ze zelfs multifactorauthenticatie (MFA) kunnen omzeilen, wat ze een nachtmerrie maakt voor zowel banken als gebruikers.

AI-gestuurde fraude & Fraud-as-a-Service (FaaS)

AI helpt criminelen bij het automatiseren van oplichtingspraktijken, het omzeilen van beveiligingscontroles en het genereren van nepstemmen en -video's om banken en klanten op te lichten. Ondertussen heeft FaaS cybercriminaliteit tot een bedrijf gemaakt, met kant-en-klare phishingkits, tools voor het vullen van referenties en AI-gestuurde bots die te huur zijn op het dark web. Hierdoor kunnen zelfs laaggeschoolde fraudeurs geavanceerde aanvallen uitvoeren, waardoor financiële fraude moeilijker te vangen en te stoppen is.

Crypto- & DeFi-fraude

Terwijl banken en FinTechs in crypto duiken, evolueert fraude met hen mee. We hebben het niet alleen over het af en toe weghalen van het tapijt - aanvallers maken gebruik van zwakke plekken in slimme contracten, flitsleningen en cross-chain trucs om gestolen activa te verplaatsen voordat iemand het merkt. Nu transacties snel en anoniem plaatsvinden, is de druk op instellingen om in realtime te detecteren en te reageren groter dan ooit.

Laat fraude niet winnen - neem nu het heft in handen!

Hoe moderne fraudedetectie werkt

Fraude is niet altijd luidruchtig, duidelijk of gemakkelijk te ontdekken - het kan subtiel zijn, zich aanpassen en er vaak tussendoor glippen waar niemand kijkt. Daarom draait het bij moderne fraudedetectie in het bankwezen niet alleen om het herkennen van rode vlaggen. Het gaat erom dat je weet hoe fraudeurs denken, waar systemen zwak zijn en wanneer je moet handelen. Hoe blijven de beste systemen in het spel? Laten we dat eens nader bekijken.

Gedragsanalyse

AI-gestuurde systemen houden typesnelheid, muisbewegingen, transactiegewoonten en locatiepatronen bij om normaal gedrag vast te stellen. Als een account zich plotseling anders gedraagt - bijvoorbeeld een overboeking van grote bedragen vanaf een ongebruikelijke locatie - wordt dit door het systeem gemarkeerd en worden er beveiligingsmaatregelen genomen.. Dit helpt bij het detecteren van account takeovers, botactiviteiten en synthetische identiteitsfraude.

Modellen voor machinaal leren

Supervised ML leert van fraudegevallen uit het verleden om transacties te classificeren, terwijl unsupervised ML afwijkingen detecteert zonder vooraf gedefinieerde regels. Deze modellen herkennen plotselinge uitgavenpieken, risicovolle verkopers en inconsistenties bij het inloggen. Reinforcement learning helpt de detectie te verfijnen door zich aan te passen aan veranderende fraudetactieken.

Real-time transactiemonitoring

In plaats van fraude op te sporen nadat het is gebeurd, analyseren moderne systemen transacties terwijl ze plaatsvinden. Ze controleren de frequentie van transacties, bedragen en de geschiedenis van ontvangers in milliseconden. Ongebruikelijke activiteiten, zoals snelle geldopnames of inconsistente uitgavenpatronen, kunnen beveiligingsmaatregelen activeren voordat de transactie is voltooid.

Risicoscores en patroonanalyse

Fraudedetectie-engines beoordelen meerdere risicofactoren tegelijk, waaronder locatie, apparaatgeschiedenis, eerdere transacties en aanmeldgedrag. In plaats van te vertrouwen op een enkele waarschuwing, maakt modern fraudebeheer in de bankwereld gebruik van multifactorscores om het risico te beoordelen. Op basis van deze risicoscore kunnen bedrijven extra authenticatiestappen toepassen of verdachte activiteiten volledig blokkeren.

Netwerkgebaseerde fraudedetectie

Veel fraudeconstructies omvatten gecoördineerde inspanningen via muilezelrekeningen of gestolen identiteiten. Door verbanden tussen rekeningen, apparaten en transactiegeschiedenissen te analyseren, kunnen fraudedetectiesystemen verborgen relaties blootleggen die wijzen op georganiseerde fraude.. Als meerdere accounts hetzelfde apparaat delen of geld doorsluizen naar dezelfde ontvanger, kunnen ze worden gemarkeerd als onderdeel van een groter fraudenetwerk.

Tools en technologieën voor fraudedetectie

Fraudedetectie draait niet om één magische oplossing - het gaat om het combineren van de juiste technologieën om fraude op te sporen voordat het zich verspreidt. Nu we hebben bekeken hoe verschillende detectiemethoden werken, gaan we de technologie verkennen die ze in echte bankomgevingen aanstuurt.

Technologie	Hoe het werkt	Belangrijkste kenmerken	Populaire oplossingen
Fraudebeheersystemen (FMS)	Gecentraliseerde platforms die fraudegegevens verzamelen, transacties analyseren en waarschuwingen in realtime activeren	Transactiemonitoring, casemanagement en realtime risicoscoring	NICE Actimize, FICO Falcon, SAS Fraudebeheer
AI & ML	Detecteert frauduleuze activiteiten door patronen, anomalieën en gedragsveranderingen te analyseren	Voorspellende analyses, anomaliedetectie, adaptieve leermodellen	Feedzai, Darktrace, IBM Trusteer, DataVisor.
Blockchain	Voorkomt fraude door onveranderlijke transactieregistraties en gedecentraliseerde identiteitsverificatie	Cryptografische beveiliging, slimme contracten, fraudebestendige grootboeken	Vertrouwensstempel, Evernym, IBM Blockchain Fraudepreventie
Biometrische en risicogebaseerde verificatie (RBA)	Gebruikt fysieke en gedragsbiometrie om identiteiten te verifiëren en risico's dynamisch in te schatten	Vingerafdrukscanning, gezichtsherkenning, gedragsbiometrie, dynamische risicoscoring	BioCatch, Nuance Gatekeeper, Jumio, Onfido
Apparaatintelligentie en vingerafdruk	Identificeert frauduleuze gebruikers door apparaatkenmerken, geolocatie en verbindingspatronen te analyseren	IP-tracering, apparaatbinding, afwijkingsdetectie	ThreatMetrix, iovation, vingerafdrukJS
Detectie van synthetische identiteit	Gebruikt AI om valse identiteiten te detecteren die echte en nepgegevens combineren voor fraudeconstructies	Identiteitsclustering, AI-gestuurde patroonherkenning, detectie van documentvervalsing	Socure, Sift, Experian CrossCore
Op grafieken gebaseerde fraudedetectie	Brengt relaties tussen rekeningen, apparaten en transacties in kaart om frauderende bendes en geldezels op te sporen	Sociale netwerkanalyse, analyse van entiteitkoppelingen, detectie van frauderende ringen	Quantexa, Linkurious, GraphAware
Donker web monitoring	Scant ondergrondse forums, marktplaatsen en gelekte databases op gecompromitteerde referenties en frauduleuze activiteiten	Informatie over bedreigingen met AI, waarschuwingen voor lekken van referenties, realtime bewaking	Opgenomen toekomst, SpyCloud, CybelAngel

"De grootste misvatting is het behandelen van fraude als een kwestie van na een incident - detecteren, reageren, herhalen. Maar tegen de tijd dat een waarschuwing afgaat, is de schade vaak al aangericht. Echte bescherming betekent systemen bouwen die fraude vanaf het begin vrijwel onmogelijk maken. Bij Innowise helpen we verborgen kwetsbaarheden bloot te leggen en uw strategie te verfijnen voordat fraude ooit de kans krijgt er doorheen te glippen."

Dzianis Kryvitski

Delivery Manager in Fintech

De bouwstenen van FinTech-fraudepreventie

Fraude oppakken is goed. Het stoppen voordat het begint? Nog beter. Echte fraudepreventie in de banksector begint lang voordat een transactie wordt gesignaleerd - het begint bij toegang, intentie en risico. En er is een solide strategie nodig om deze punten met elkaar te verbinden. Dit is hoe vooruitdenkende teams voorop blijven lopen.

Naleving van regelgeving en fraudebestrijding

Naleving van regelgeving is een belangrijke pijler van fraudepreventie. KYC zorgt ervoor dat gebruikers zijn wie ze zeggen dat ze zijn, AML schaduwtransacties in de gaten houdt, PSD2 en SCA extra beveiligingslagen toevoegen voor online betalingen, en PCI DSS vergrendelt betalingsgegevens. Door deze voorschriften op te volgen, verminderen bedrijven hun kwetsbaarheden, versterken ze de beveiliging en voorkomen ze proactief fraude.

Toegangscontrole op basis van risico's

Fraude voorkomen begint met wie krijgt toegang. In plaats van alle gebruikers hetzelfde te behandelen, evalueren risicogebaseerde toegangscontroles factoren zoals locatie, apparaatgeschiedenis en aanmeldgedrag voordat toegang wordt verleend. Verdachte aanmeldingen worden extra geverifieerd. Vertrouwde gebruikers krijgen naadloze toegang. Dat is slimme bancaire fraudedetectie in actie.

AI-gestuurde voorafgaande goedkeuring van transacties

AI detecteert niet alleen fraude - het voorkomt het door te blokkeren transacties met een hoog risico voordat ze worden verwerkt. AI-modellen beoordelen de legitimiteit van transacties in realtime en analyseren factoren zoals uitgavenpatronen, geolocatie en de reputatie van de handelaar. Als een transactie verdacht lijkt, kan deze worden geweigerd voordat het geld de rekening verlaat.

Biometrische verificatie en verificatie op basis van gedrag

Wachtwoorden worden gemakkelijk gestolen, maar biometrische en gedragsverificatie maken fraudepreventie veiliger. Daarom wordt anti-fraude software steeds meer gelaagd met vingerafdrukscans, gezichtsherkenning en gedragskenmerken zoals het ritme van toetsaanslagen en de druk op het scherm.

Tokenization en versleuteling van betalingen

Een van de beste manieren om fraude te voorkomen is nooit gevoelige betalingsgegevens blootgeven. Tokenization vervangt kaartgegevens door een veilig, eenmalig te gebruiken token, waardoor ze onbruikbaar worden voor hackers. Encryptie zorgt ervoor dat zelfs als gegevens worden onderschept, ze niet kunnen worden gebruikt.

Consortiumgegevens delen & real-time fraudewaarschuwingen

Fraudeurs hergebruiken gestolen referenties vaak bij verschillende bedrijven. Door gegevens van consortia te delen, kunnen banken, betalingsproviders en winkeliers informatie over fraude delen, waardoor frauduleuze activiteiten worden geblokkeerd voordat ze zich verspreiden.. Bedrijven kunnen zich ook abonneren op realtime fraudewaarschuwingsnetwerken om transacties met gecompromitteerde referenties te blokkeren.

Preëmptieve transactielimieten & snelheidsregels

Fraudeurs beginnen vaak met kleine testtransacties voordat ze een grotere aanval doen. Preëmptieve limieten en snelheidsregels beperken bepaalde transacties met een hoog risico voordat fraudeurs de volledige controle hebben. Dit omvat beperkingen op snelle opnames, meerdere inlogpogingen of grensoverschrijdende overschrijvingen.

Veilige API's & meerlagige betalingsbeveiliging

API-beveiliging is een groeiende prioriteit nu fraudeurs zich steeds meer richten op betalingsintegraties en API's voor financiële diensten. Veilige API's maken gebruik van Authenticatie, versleuteling en fraudedetectielagen om onbevoegde toegang te voorkomen voordat gegevens worden geschonden.

Vergrendel uw verdediging met topstrategieën voor fraudebeheer.

Uitdagingen in de echte wereld bij fraudebeheer

Fraudebeheer is een bewegend doelwit. Telkens als de verdediging slimmer wordt, worden de fraudeurs sluwer. Voeg daar veranderende regelgeving, UX-afwegingen en beperkte middelen aan toe en het is eenvoudig te begrijpen waarom zelfs topinstellingen het moeilijk hebben. Dit is waar de opsporing en het beheer van fraude bij banken vandaag de dag echt mee te maken heeft.

Navigeren door compliancevereisten

Voortdurend veranderende wetten zoals KYC, AML en PSD2 maken het een uitdaging om compliant te blijven en tegelijkertijd fraude te voorkomen. Bedrijven moeten flexibele, geautomatiseerde compliance-oplossingen implementeren om zich snel aan te passen en te voldoen aan de eisen van de regelgeving.

Een evenwicht vinden tussen beveiliging en gebruikerservaring

Strenge beveiliging is cruciaal, maar te veel authenticatiestappen kunnen echte klanten frustreren en wegjagen. De sleutel is het gebruik van slimme, risicogebaseerde authenticatie die alleen extra lagen toevoegt als er iets mis lijkt te zijn.

Beperkte middelen en budgettaire beperkingen

Investeren in geavanceerde fraudepreventie kan lastig zijn met krappe budgetten en kleine teams. Prioriteit geven aan AI-gestuurde automatisering en schaalbare oplossingen helpt bij het maximaliseren van bescherming zonder te veel uit te geven.

Wereldwijde transacties beheren

Grensoverschrijdende betalingen brengen hogere frauderisico's met zich mee als gevolg van verschillende regelgeving, valutaproblemen en veranderende fraudetactieken. Met behulp van AI-gestuurde monitoring en regiospecifieke fraudecontroles kunnen bedreigingen worden opgespoord zonder transacties te vertragen.

Privacy en grenzen aan het delen van gegevens

GDPR en CCPA beperken de manier waarop fraudegegevens kunnen worden gedeeld, zelfs tussen vertrouwde systemen. Daarom vertrouwen veel instellingen nu op secure data management om gevoelige gegevens te beschermen en tegelijkertijd veilige, compliant fraudedetectie mogelijk te maken.

Interne fraude en bedreigingen van binnenuit

Fraude komt niet altijd van buitenaf; insiders kunnen toegang misbruiken voor persoonlijk gewin of samenspannen met externe criminelen. Regelmatige training van medewerkers, realtime activiteitmonitoring en strenge toegangscontroles op basis van rollen helpen om het frauderisico verminderen.

Geavanceerde fraudetactieken

Fraudeurs zijn fraudeurs altijd een stap voor en gebruiken AI, deepfakes en synthetische identiteiten om de beveiliging te omzeilen. Proactief blijven met AI-gestuurde bedreigingsdetectie en voortdurende updates van fraudemodellen helpt om de verdediging sterk te houden.

Opkomende betalingstechnologie

Real-time betalingen, crypto en digitale portemonnees creëren gaten in de beveiliging voordat de regelgeving dit inhaalt. Het implementeren van fraudepreventietools met realtime monitoring en adaptieve risicocontroles helpt om nieuwe bedreigingen voor te blijven.

Fraudeautomatisering tot leven brengen met Innowise

Wij weten welke tools de moeite waard zijn en hoe we ze voor u kunnen laten werken. Met onze diepgaande expertise in platforms als Samsub en SDK.finance helpen we banken en FinTechs om geweldige platforms om te zetten in naadloze, schaalbare oplossingen voor fraudebeheer.

Samsub: identiteitscontrole en compliance

Fraudeurs zijn snel, maar de regelgeving is nog sneller. Tussen KYC, KYB en AML kan compliance aanvoelen als een fulltime baan. Samsub klaart de klus met AI-gestuurde risicoscores die identiteitscontroles sneller en slimmer maken. Maar waar het meestal misgaat is integratie - die rommelige middenweg waar de tool niet helemaal past bij je systeem, je workflows of je team. Daar komen wij om de hoek kijken. Bij Innowise "implementeren" we Samsub niet alleen, we gaan samen met u aan de slag. We maken het op maat, verbinden het en zorgen ervoor dat het in de echte wereld werkt, niet alleen op papier.

SDK.finance: kernbeveiliging voor bankieren en betalen

SDK.finance biedt je de infrastructuur om serieuze financiële producten te bouwen. Het zit boordevol functies zoals Fraudedetectie, KYC/AML-modules en real-time analyse, allemaal ontworpen om veilige transacties met hoge volumes te ondersteunen.. Maar zelfs het beste platform sluit zichzelf niet aan. Innowise helpt teams om van basisproduct tot volledig functioneel ecosysteem te komen, SDK.finance verbinden met tools van derden, aangepaste workflows vormgeven, beveiligingsmaatregelen inbouwen en alles aanpassen om te voldoen aan de eisen van zowel regelgevende instanties als bedrijven.

De volgende stap in fraudedetectie en -preventie

2025 maakt één ding duidelijk: de toekomst van fraudepreventie is samenwerking, aanpassing en realtime. Het gaat niet langer om achteraf reageren, maar om anticiperen voordat er iets gebeurt. Voor fintechs en banken betekent dit dat ze technologie, teams en partners moeten afstemmen op strategieën die altijd leren, altijd evolueren en altijd een stap voor zijn.

Gedecentraliseerde identiteitsverificatie (DID)

DID krijgt steeds meer voet aan de grond, vooral in ruimten met een hoog vertrouwen, zoals grensoverschrijdend bankieren en DeFi. Aangedreven door blockchain en frameworks zoals W3C verifiable credentials en eIDAS 2.0, geeft het gebruikers controle over hun identiteit en maakt het fraude zoals phishing en imitatie moeilijker. Naarmate het gebruik toeneemt, zullen bedrijven DID gebruiken om onboarding te vereenvoudigen, KYC-fricties te verminderen en vertrouwen op te bouwen zonder de privacy in gevaar te brengen.

Realtime controles voor fraudebeheersing

Proactieve beveiligingsfuncties winnen terrein, waardoor fraudepreventie verschuift van passieve waarschuwingen naar real-time actie. Met tools zoals ANZ's "digital padlock" kunnen gebruikers accounts direct vergrendelen, waardoor fraude wordt gestopt voordat het escaleert. Naarmate het gebruik toeneemt, zullen meer bedrijven gebruikersgestuurde controles in apps en platforms integreren om klanten onderdeel van het verdedigingssysteem te maken.

Cloud-gebaseerde transformatormodellen

Naarmate de transactievolumes toenemen, wenden fraudeteams zich tot AI-modellen op basis van transformatoren die in de cloud draaien om bij te blijven. Deze modellen subtiele fraudepatronen in meerdere kanalen in realtime opsporen zonder systemen te overweldigen of gebruikers te frustreren. Naarmate de prestaties zich bewijzen, zullen meer bedrijven ze gaan gebruiken om fraudedetectie op te schalen zonder in te leveren op snelheid of nauwkeurigheid.

Gedeelde fraude-informatienetwerken

Samenwerking wordt steeds belangrijker: banken, FinTechs en zelfs telco's beginnen samen te werken. realtime fraudesignalen via veilige, privacybeschermende technologie zoals federatief leren. Deze netwerken zijn nog in opkomst, maar ze veranderen de manier waarop fraude wordt opgespoord en zetten geïsoleerde inzichten om in collectieve verdediging. Naarmate het gebruik toeneemt, zullen bedrijven ze gebruiken om gaten sneller te dichten, gecoördineerde aanvallen eerder te stoppen en fraudebestrijding tot een teamprestatie te maken.

Laatste gedachten

Laten we eerlijk zijn: fraude gaat nergens heen. Het ontwikkelt zich, wordt brutaler en leert net zo snel als wij. De vraag is: passen uw systemen zich aan of reageren ze alleen maar? Van AI-gestuurde systemen voor fraudedetectie tot gedecentraliseerde identiteit en gedeelde intelligentie, de tools zijn er. Maar ze zijn zo goed als de strategie erachter. Als u echt voorop wilt blijven lopen, is het tijd om te stoppen met denken in silo's en fraudepreventie op te bouwen als een levend, evoluerend onderdeel van uw bedrijf.

Siarhei Sukhadolski FinTech Expert

Datum: 11 apr 2025

Siarhei Sukhadolski FinTech Expert

Datum: 11 apr 2025

Inhoudsopgave

Contacteer ons

Boek een gesprek of vul het onderstaande formulier in en we nemen contact met je op zodra we je aanvraag hebben verwerkt.

Naam

Bedrijf

E-mail

Telefoon

Bericht

Stuur ons een spraakbericht

Documenten bijvoegen

Bestand uploaden

Je kunt 1 bestand van maximaal 2 MB bijvoegen. Geldige bestandsformaten: pdf, jpg, jpeg, png.

Door op Verzenden te klikken, stemt u ermee in dat Innowise uw persoonsgegevens verwerkt volgens onze Privacybeleid om u van relevante informatie te voorzien. Door je telefoonnummer op te geven, ga je ermee akkoord dat we contact met je opnemen via telefoongesprekken, sms en messaging-apps. Bellen, berichten en datatarieven kunnen van toepassing zijn.