Shadow

Антифрод решения в целях пресечения мошенничества в финансовой сфере

Не секрет, что в кризисные времена активность мошенников всегда увеличивается. Не стал исключением и масштабный кризис 2020 года, спровоцированный пандемией коронавируса: банки фиксируют рост мошеннических атак по всем направлениям.

мошенничество

Чтобы как-то противостоять уловкам мошенников обычным потребителям банковских услуг достаточно проявить бдительность: например, обращать внимание на подозрительные транзакции по картам или осуществлять платежи только на проверенных сайтах.

Однако арсенал преступников, атакующих сами банковские структуры, намного обширнее и опаснее: в случае успеха в руках мошенников могут оказаться десятки миллионов средств, принадлежащих банку и его клиентам. Иногда атаки мошенников могут приводить не только к существенным финансовым потерям для кредитной организации, но и к ухудшению деловой репутации и даже банкротству (регуляторный риск).

Поэтому финансовые организации прибегают к помощи новейших технологий и сервисов, надежно идентифицирующих потенциально опасные запросы. Такие решения называются антифрод системой    (англ. Antifraud) и реализуются в виде специализированного ПО, предоставляющего банку защиту от внутреннего и внешнего мошенничества.

Как работает антифрод система?

Любая антифрод система проводит мониторинг входящих данных, используя специальные алгоритмы нечеткого сравнения данных (искусственный интеллект и big data). Сопоставление информации проходит автоматически по заданным критериям, которые позволяют определить подозрительные взаимосвязи (совпадения) или противоречия информации (несовпадения). Например, совпадение персональных данных заявителя с базой «черного списка».

Любая антифрод-система работает по принципу кросс-канальности. Информация (например, анкета клиента) прогоняется по всем базам данных, проводится перекрестная проверка информации из анкеты с другими заявками, результаты поиска дополняются из сторонних сервисов, после чего система принимает решение – можно ли доверять данному клиенту или нет.

Процесс поиска осуществляется автоматически и требует минимального участия специалистов, а все срабатывания правил визуализируются, что делает ПО удобным для пользователя. Такое техническое решение позволяет банку оперативно проводить внутренние расследования для выявления схем внутреннего и внешнего мошенничества.

Однако мошенники ежедневно придумывают все новые способы обмана. Тем не менее разработчики антифрод систем постоянно работают над тем, чтобы их ПО могло быстро адаптироваться к новым условиям и своевременно выявляло новые подозрительные совпадения или несовпадения. Анкеты, по которым были выявлены подозрительные совпадения, тут же направляются в реестр мошенников, а сравнительные базы регулярно обновляются.

А что же представляет собой такое ПО для пользователя? Рассмотрим структуру антифрод системы на примере решения компании «Финансовые Информационные Системы» –  FIS Antifrod

Структура FIS Antifrod

В этой системе есть три составляющих:

  • АТР риск-оператора: здесь проводится первичный запуск анкеты на проверку и обработка полученных данных.
  • АТР фрод-аналитика: здесь осуществляется управление процессом расследований и построение социальных графов.
  • АРМ технолога: эта часть структуры ответственна за быструю адаптацию ПО под новые мошеннические схемы (редактируются правила, интерфейс и настраивается work-flow).

Так схематично выглядит система, позволяющая распознать и нейтрализовать попытки мошенничества, проводимые как через внешние (оформление кредита по украденным или поддельным документам, подача заявки по заведомо подложным реквизитам, получение товарного кредита с целью обналичивания и т.п), так и через внутренние каналы (оформление кредита под давлением, заполнение анкеты только по копии документов, выявление сговора и работы инсайдеров).

Таким образом, внедрение такой антифрод-системы позволяет банку  проводить кросс-канальный анализ мошеннической активности и блокировать фродовые транзакции, экономя при этом существенные финансовые средства и людские ресурсы на онлайн-обработку входящей информации (на анализ которой у сотрудников банка регулярно уходило бы от нескольких дней до нескольких недель и даже месяцев).

 499 total views,  2 views today

Следите за нашими обновлениями:
0 0 голос
Рейтинг статьи
Поделитесь ЭТИМ...Share on Facebook
Facebook
0Share on VK
VK
Tweet about this on Twitter
Twitter
Email this to someone
email
Подписаться
Уведомить о
guest
0 комментариев
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x
()
x