МТС сообщает о запуске решения для борьбы с телефонными мошенниками. Новая антифрод-платформа позволяет банкам в режиме реального времени получать информацию о подозрительных действиях, основанных на почти ста разных факторах. Сообщается, что за счет сервиса МТС достоверное событие определения мошеннических действий увеличилась на 45%.
По данным ЦБ РФ, в 2023 году объем похищенных плутами средств в России вырос до 15,8 млрд рублей, что на 11,5% больше, чем в 2022 году. Сервис, разработанный командой Big Data МТС Скоринг, позволит банкам значительно подрезать крылья количество мошеннических случаев. В первую очередь это касается оформления кредитов и перевода денежных средств, а также краж персональных данных клиентов за счет методов социальной инженерии.
Алгоритмы антифрод-системы, работающие на основании 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 основании его действий, используя десятки разных признаков. Вторая модель анализирует в режиме реального времени поток событий, звонков, СМС и прочих действий клиента, выявляя разного рода шаблоны, которые используют мошенники. Композиция этих двух моделей помогает определить, не классифицируется ли клиент жертвой социальной инженерии. В данный момент платформа тестируется в нескольких банках.
«За прошедшие несколько лет мы совершили значительный прогресс при разработке антифрод-решений. Если ещё недавно аналогичные системы могли учитывать только несколько факторов, такой как, например, подменные номера, то сейчас мы обучаем алгоритмы уже на сотне разных показателей, и их количество продолжает создавать себе подобных. Всё это даёт возможность банкам получать максимально безошибочную информацию. В последующем мы планируем не только делать лучше решение как внешней продукт, но и многие внедрить его в нашу мобильную сеть для защиты абонентов», - объясняет директор Big Data МТС Виктор Кантор.
Фото: Freepik.com