Pagnanakaw ng Pagkakakilanlan at Pagkakamali ng Credit Card: Aling mga Estado ang Karamihan sa mga Mahihirap
How overspending on credit cards can affect your finances for years to come
Talaan ng mga Nilalaman:
- Mga reklamo ng pagnanakaw ng pagkakakilanlan kada 100,000 residente
- Key findings
- Ang hinaharap ng pandaraya sa credit card
- Paano tumutulong ang CFPB sa mga mamimili?
- Pag-aaral ng Investmentmatome
- Subukan ang iyong kaalaman sa pandaraya sa credit card
- Pamamaraan
- Mga rate ng pagnanakaw ng pagkakakilanlan ayon sa estado
- Ang mga rate ng pagnanakaw ng pagkakakilanlan sa pinakamalaking mga lugar ng metropolitan ng U.S.
Ang mga residente sa ilang mga estado ay mas mahina sa pagnanakaw ng pagkakakilanlan, ayon sa pagsusuri ng pederal na datos ng Investmentmatome, isang personal na website ng pananalapi.
Noong 2014, mayroong 332,646 reklamo sa pagnanakaw ng pagkakakilanlan sa U.S., ang data mula sa palabas ng Federal Trade Commission. Kabilang sa figure na ito ang mga reklamo ng mga mamimili sa FTC pati na rin ang mga ulat na natanggap ng mga ahensya ng pagpapatupad ng batas pederal at estado, mga organisasyon ng proteksyon ng pambansang consumer at mga non-government organization.
Ang pinaka-karaniwang uri ng pagnanakaw ng pagkakakilanlan ay pandaraya na kinasasangkutan ng mga dokumento ng gobyerno, tulad ng mga card ng Social Security, pasaporte at mga lisensya sa pagmamaneho, at mga pandaraya sa benepisyo ng pamahalaan. Ang iba pang mga uri ng pagnanakaw ng pagkakakilanlan ay pandaraya sa credit card, pandaraya sa telepono o mga kagamitan, pandaraya sa bangko at pandaraya na may kaugnayan sa trabaho.
Mga reklamo ng pagnanakaw ng pagkakakilanlan kada 100,000 residente
Ipinapakita ng mapa kung paano naiiba ang pagnanakaw ng pagkakakilanlan sa kabuuan ng U.S. Upang makita ang mga rate ng mga pagnanakaw ng pagnanakaw ng pagkakakilanlan sa bawat 100,000 residente, mag-click sa mga kategorya ng pandaraya at mag-hover sa isang estado o mag-scroll sa listahan ng lahat ng 50 na estado at Washington, D.C.
Tingnan ang buong data para sa mga rate ng pagnanakaw ng pagkakakilanlan ayon sa estado at ng metropolitan area sa mga talahanayan sa ibaba. Alamin kung magkano ang alam mo tungkol sa pandaraya sa credit card sa pamamagitan ng pagkuha ng aming pagsusulit.
Ang Florida ay No. 1. Ang Sunshine State ay humahantong sa pangkalahatang reklamo sa pagnanakaw ng pagkakakilanlan per capita, na mayroong 186 bawat 100,000 residente. Ang Washington, Washington, D.C., Oregon at Missouri ay may mas mataas na mga rate ng pagnanakaw ng pagkakakilanlan. Samantala, ang pinakamababang rate ng mga reklamo sa pagnanakaw sa pagkakakilanlan ay nasa South Dakota, Hawaii at North Dakota. Sa paghahambing, ang data ay nagpapakita na ang per capita, mayroong halos limang beses na maraming mga reklamo sa pagnanakaw ng pagkakakilanlan sa Florida tulad ng sa Hawaii. Ang pandaraya sa credit card ay nag-ulat ng higit pa sa mga baybayin. Pinamunuan ng Florida ang bansa sa mga reklamong pandaraya sa credit card per capita habang ang Washington, D.C., California, Nevada at New York ay may mataas na rate. Ang mga residente sa Hilagang Dakota, South Dakota, Vermont, Wyoming at Iowa ang nag-file ng mga kakaunting reklamo sa credit card. Ang mga reklamo sa pandaraya sa credit card ay binubuo ng 17.4% ng 332,646 kabuuang reklamo sa pagnanakaw ng pagkakakilanlan sa 2014. Hindi nalutas ang mga reklamo ng mga mamimili. Ang ilang 9% ng mga reklamo sa mga credit card ng mga mamimili ay isinara nang walang anuman na lunas mula sa mga kumpanya na kasangkot, ayon sa Consumer Financial Protection Bureau. Sinuri namin ang data ng data ng CFPB mula Disyembre 2011 hanggang Setyembre 14, 2015, upang masuri kung paano tinutugunan ng mga kumpanya ang mga reklamo ng mga mamimili. Ang isa sa mga misyon ng ahensiya, na nilikha ng Kongreso noong 2010, ay upang turuan ang mga mamimili tungkol sa mga kasunduang pinansyal para sa kanilang mga mortgage, mga pautang sa pautang at iba pang paghiram, tulad ng mga credit card. Ang teknolohiya ng EMV, isang paraan upang gawing mas ligtas ang mga pagbabayad ng credit card sa pamamagitan ng pagbuo ng isang natatanging code para sa bawat transaksyon ng credit card sa loob ng tao, ay malawak na pinagtibay sa buong US Pagkatapos ng Oktubre, ang mga merchant o vendor na hindi sumusuporta sa teknolohiya ng EMV ay mananagot para sa pandaraya transaksyon na nangyari sa tao. Sean McQuay, Ang aming expert credit card ng site, nagbabala na mayroong ilang mga limitasyon sa teknolohiyang ito. "Mahalaga para sa mga mamimili na malaman na ang EMV chips ay hindi isang magic bullet para sa seguridad ng credit card," sabi ni McQuay. "Mahalaga para sa mga mamimili na malaman na ang EMV chips ay hindi isang magic bullet para sa seguridad ng credit card," sabi ni Sean McQuay, eksperto sa credit card ng Investmentmatome. Habang ang teknolohiya ng EMV ay dapat magbawas sa pandaraya sa credit card sa katagalan - ibig sabihin, pekeng pandaraya - ang mga reklamo na nagmumula sa online na panloloko ay malamang na tumaas. Ang online shopping at iba pang mga anyo ng tinatawag na pandaraya sa card-not-present ay nadagdagan ng 120% sa loob ng isang dekada sa United Kingdom mula 2004, nang ang teknolohiya ng EMV ay pinagtibay, hanggang 2014. May pagkakataon na makita ng mga residente ng Florida, Washington, D.C., at California ang kanilang mas mataas na rate ng pandaraya sa credit card na mas malaki sa mga darating na buwan kapag gumawa sila ng mga pagbili online. Bawat linggo, ang CFPB ay nagtala ng libu-libong mga reklamo tungkol sa mga produkto at serbisyo sa pananalapi upang matulungan ang mga mamimili na makakuha ng mga tugon mula sa mga kumpanya. Narito ang isang halimbawa ng isa sa libu-libong mga narrative ng consumer na nagrereklamo tungkol sa pandaraya sa credit card sa database ng CFPB: "Pinuntahan ko ang [tagapagbigay ng] para sa tulong at tinanggihan sila upang tulungan ako. Inupahan ko ang isang imbestigador upang tulungan ako na nauunawaan ang mga tuntunin at regulasyon ng bangko. Ipinadala namin ang impormasyon sa [tagapagbigay ng] para sa tulong at nagpadala sila ng isang sulat na nagsasabing hindi pa nila ako matutulungan upang ibalik ang aking pera." "Pinuntahan ko ang [tagapagbigay ng] para sa tulong at tinanggihan sila upang tulungan ako. Inupahan ko ang isang imbestigador upang tulungan ako na nauunawaan ang mga tuntunin at regulasyon ng bangko. Ipinadala namin ang impormasyon sa [tagapagbigay ng] para sa tulong at nagpadala sila ng isang sulat na nagsasabing hindi pa nila ako matutulungan upang ibalik ang aking pera." Ang mamimili na ito ay hindi nag-iisa. Sinuri ng Investmentmatome ang 4,607 reklamo tungkol sa pandaraya sa credit card sa CFPB mula Disyembre 2011 hanggang Setyembre 14, 2015, upang makita kung paano tumutugon ang mga kumpanya sa mga mamimili. Nalaman namin na ang 58% ng lahat ng mga reklamo sa credit card sa CFPB ay sarado na may paliwanag mula sa bangko, na nangangahulugang natugunan nito ang nais na resolusyon ng mamimili o ipinaliwanag kung bakit walang karagdagang aksyon ang kinuha. Humigit-kumulang 17% ng mga reklamo sa pandaraya sa credit card ay sarado na may ilang tulong sa pera, habang ang 13% ay sarado na may di-monetary na lunas. Ngunit 9% ng lahat ng mga reklamo sa pandaraya sa credit card ay isinara nang walang monetary o non-monetary relief o walang paliwanag. Ang mga mamimili sa reklamo sa itaas, halimbawa, ay binigyan ng isang paliwanag, ngunit hindi binigyan ng pera o non-monetary relief ng issuer ng credit card. Ang mga ulat ng CFPB na pinagtatalunan ng consumer ang tugon ng issuer ng card. Ang data sa mga rate ng pagnanakaw sa pagkakakilanlan sa bawat 100,000 residente ay mula 2014 at ang Consumer Sentinel Network ng FTC. Ang data sa mga rate ng tugon ng mga kumpanya sa mga reklamo sa pandaraya sa credit card ay mula sa CFPB's Consumer Complaint Database mula Disyembre 2011 hanggang Setyembre 14, 2015. Mag-scroll sa talahanayan upang makita ang data sa mga rate ng pagnanakaw ng pagkakakilanlan ayon sa estado at kategorya mula Disyembre 2011 hanggang Setyembre 14, 2015.
Mag-scroll sa talahanayan upang makita ang data sa mga rate ng pagnanakaw ng pagkakakilanlan ng metropolitan area mula Disyembre 2011 hanggang Setyembre 14, 2015.
»KARAGDAGANG: Bisitahin ang pahina ng data ng aming credit card para sa higit pang mga pag-aaral, mga survey at istatistika Imahe sa pamamagitan ng iStock. Key findings
Ang hinaharap ng pandaraya sa credit card
Paano tumutulong ang CFPB sa mga mamimili?
Pag-aaral ng Investmentmatome
Subukan ang iyong kaalaman sa pandaraya sa credit card
Pamamaraan
Mga rate ng pagnanakaw ng pagkakakilanlan ayon sa estado
Ranggo
Estado
Kabuuang mga reklamo sa pagnanakaw ng pagkakakilanlan sa bawat 100,000 residente
Mga dokumento ng pamahalaan o mga benepisyo ng mga reklamo sa pandaraya sa bawat 100,000 residente
Mga reklamo sa pandaraya sa credit card sa bawat 100,000 residente
Mga reklamo sa pandaraya sa telepono o mga kagamitan sa bawat 100,000 residente
Mga reklamo sa panloloko ng bangko sa bawat 100,000 residente
Mga reklamo sa pandaraya sa trabaho sa bawat 100,000 residente
1
Florida
186.3
96.1
28.1
15.0
15.3
5.1
2
Washington
154.8
85.7
17.6
9.4
8.8
4.8
3
Washington DC.
142.8
47.5
25.0
22.3
12.0
5.8
4
Oregon
124.6
76.6
13.0
6.4
6.6
2.5
5
Missouri
118.7
73.6
12.2
9.4
5.9
2.7
6
Georgia
112.7
45.9
17.1
16.1
9.1
3.4
7
Michigan
104.3
44.0
14.3
23.2
5.9
3.3
8
California
100.5
24.8
24.7
11.6
10.4
8.2
9
Nevada
100.2
28.0
22.3
10.8
10.3
6.0
10
Arizona
96.0
29.9
13.8
10.1
7.4
12.7
11
Maryland
95.9
33.9
17.3
13.4
8.5
3.4
12
Texas
95.9
35.0
14.4
11.0
7.5
7.7
13
Illinois
95.6
35.3
14.9
16.9
6.9
4.4
14
Colorado
85.5
30.9
12.6
9.1
8.7
8.1
15
Connecticut
85.4
37.2
16.1
10.6
6.5
3.8
16
Arkansas
83.6
22.4
9.3
12.6
5.0
3.1
17
Pennsylvania
81.7
28.3
13.4
10.8
6.7
3.3
18
New York
80.8
25.4
19.6
10.6
7.9
3.5
19
Mississippi
80.5
37.5
7.4
12.1
5.5
2.7
20
New Jersey
79.9
22.8
17.0
10.7
9.1
3.9
21
Ohio
79.0
40.1
10.4
9.6
5.0
1.8
22
Delaware
78.1
28.9
12.8
11.5
7.5
2.7
23
Alabama
77.7
36.4
9.5
9.1
6.4
2.4
24
Bagong Mexico
77.2
26.3
10.6
9.0
6.2
7.6
25
Tennessee
76.2
28.6
11.2
13.8
5.9
2.3
26
Massachusetts
75.8
32.6
11.8
9.7
5.2
3.9
27
Wisconsin
74.4
37.1
10.6
6.5
4.2
2.0
28
Louisiana
73.8
33.5
10.0
8.6
5.4
1.9
29
North Carolina
73.8
30.9
11.4
8.2
5.6
2.4
30
Alaska
73.6
40.2
8.7
5.4
4.6
1.6
31
South Carolina
73.3
26.0
10.5
10.6
5.5
2.1
32
Virginia
71.1
24.8
12.0
11.6
6.7
1.7
33
Oklahoma
68.5
27.1
9.3
7.5
5.4
3.4
34
Indiana
68.2
26.9
9.0
11.6
4.9
2.9
35
Rhode Island
66.2
29.1
11.9
7.8
5.2
2.6
36
Kansas
65.2
22.3
11.2
6.6
7.3
2.8
37
Vermont
64.2
35.6
6.4
5.9
4.1
1.0
38
West Virginia
61.4
29.3
8.5
9.3
3.6
1.1
39
Minnesota
59.2
21.4
10.9
6.7
5.2
1.9
40
Idaho
58.9
22.1
9.4
6.9
4.4
1.8
41
Montana
57.2
22.5
8.3
4.1
3.9
2.1
42
New Hampshire
54.7
24.5
8.7
5.7
4.5
1.4
43
Utah
53.9
16.3
10.9
5.5
5.0
4.0
44
Kentucky
53.4
23.2
9.2
5.8
3.9
2.2
45
Maine
52.1
29.5
7.5
4.2
3.8
0.5
46
Wyoming
49.1
18.7
7.0
5.8
4.3
2.4
47
Nebraska
48.6
16.8
7.4
6.2
3.7
3.4
48
Iowa
48.5
21.8
7.1
5.3
3.4
1.8
49
Hilagang Dakota
43.1
19.6
6.0
4.5
3.2
1.1
50
Hawaii
40.9
14.0
8.8
2.6
4.2
0.8
51
South Dakota
36.3
13.9
5.2
4.0
3.4
1.8
Ang mga rate ng pagnanakaw ng pagkakakilanlan sa pinakamalaking mga lugar ng metropolitan ng U.S.
Ranggo
Metropolitan area
Kabuuang mga reklamo sa pagnanakaw ng pagkakakilanlan
Mga reklamo sa pagnanakaw ng pagkakakilanlan bawat 100,000 residente
1
Miami-Fort Lauderdale-West Palm Beach, FL
18,428
316.2
2
Seattle-Tacoma-Bellevue, WA a
7,473
207
3
St. Louis, MO-IL
5,724
204.4
4
Tallahassee, FL
706
189.1
5
Naples-Immokalee-Marco Island, FL
586
172.5
6
Olympia-Tumwater, WA
418
159.3
7
Portland-Vancouver-Hillsboro, OR-WA
3,685
159.2
8
Pueblo, CO
252
156.1
9
Jacksonville, FL
2,156
154.6
10
Detroit-Warren-Dearborn, MI
6,522
151.9
11
Cape Coral-Fort Myers, FL
988
149.4
12
Port St. Lucie, FL
650
148.4
13
Lakeland-Winter Haven, FL
908
145.7
14
Salem, OR
567
141.6
15
Atlanta-Sandy Springs-Roswell, GA
7,809
141.4
15
Beckley, WV
176
141.4
17
Orlando-Kissimmee-Sanford, FL
3,124
137.8
17
Tampa-St. Petersburg-Clearwater, FL
3,956
137.8
19
Stockton-Lodi, CA
915
129.9
20
Vallejo-Fairfield, CA
549
129.2
21
Deltona-Daytona Beach-Ormond Beach, FL
769
128
22
Columbus, GA-AL
404
127.6
23
Milwaukee-Waukesha-West Allis, WI
2,002
127.5
24
Memphis, TN-MS-AR
1,650
123
25
Longview, WA
124
121.7
26
Ang mga Villages, FL
130
121.4
27
Dallas-Fort Worth-Arlington, TX
8,158
119.8
28
Sebastian-Vero Beach, FL
170
119.7
29
Mount Vernon-Anacortes, WA
140
117.8
30
Fresno, CA
1,121
117.3
31
Flint, MI
482
116
32
Gainesville, FL
312
115.4
33
Ocala, FL
389
115.3
34
Montgomery, AL
425
113.8
35
Dothan, AL
167
113.1
36
Bremerton-Silverdale, WA
287
113
37
Houston-The Woodlands-Sugar Land, TX
7,076
112.1
38
San Francisco-Oakland-Hayward, CA
5,060
112
39
North Port-Sarasota-Bradenton, FL
817
111.5
40
Los Angeles-Long Beach-Anaheim, CA
14,397
109.6
41
Palm Bay-Melbourne-Titusville, FL
602
109.3
42
Modesto, CA
568
108.1
43
Jackson, MS
621
107.7
44
Laredo, TX
282
107.4
45
Waterloo-Cedar Falls, IA
181
106.8
46
Racine, WI
206
105.6
47
Pittsburgh, PA
2,479
105
48
Chicago-Naperville-Elgin, IL-IN-WI
9,992
104.8
49
Pensacola-Ferry Pass-Brent, FL
489
104.7
50
Cleveland-Elyria, OH
2,155
104.4
