Команда проекта Big Data МТС «Скоринг» разработала антифрод-платформу, которая позволяет банкам в режиме реального времени получать информацию о подозрительных действиях, основанных на почти 100 различных факторах. Об этом сообщила пресс-служба МТС. С помощью данного сервиса точность определения мошеннических действий увеличилась на 45%, отметили в компании.
Сервис позволит банкам сократить количество мошеннических случаев: в первую очередь это касается оформления кредитов и перевода денежных средств, а также краж персональных данных клиентов с помощью методов социальной инженерии, пояснили в пресс-службе.
«За последние несколько лет мы совершили значительный прогресс при разработке антифрод-решений. Если еще недавно подобные системы могли учитывать только несколько факторов, такие как, например, подменные номера, то сейчас мы обучаем алгоритмы уже на сотне различных показателей, и их количество продолжает расти. Все это дает возможность банкам получать максимально точную информацию. В дальнейшем мы планируем не только развивать решение как внешний продукт, но и внедрить его в нашу мобильную сеть для защиты абонентов», — рассказал директор Big Data МТС Виктор Кантор.
Алгоритмы антифрод-системы, работающие на основе машинного обучения, маркируют для банков номера абонентов, которые подвергаются телефонному мошенничеству.
«Каждый клиент анализируется системой в разрезе двух моделей. Первая модель составляет профиль клиента на основе его действий, используя десятки различных признаков. Вторая модель анализирует в режиме реального времени поток событий, звонков, СМС и других действий клиента, выявляя различного рода шаблоны, которые использую мошенники. Композиция этих двух моделей помогает определить, не является ли клиент жертвой социальной инженерии», — говорится в сообщении.
В настоящее время платформа тестируется в нескольких банках.
