«Т2» показала антифрод-решение для банков по выявлению потенциальных жертв мошенников
«T2», российский оператор мобильной связи, представил антифод-решение, позволяющее выявлять клиентов под воздействием мошенников или склонных к их влиянию. На базе big data модель анализирует весь спектр поведенческой активности абонента и ставит на мониторинг потенциально уязвимых клиентов. По результатам анализа пользователю присваивается скор-балл, при его увеличении до критической отметки оператор отправляет банку уведомление о рисковом событии. Это меняет подход к работе с проблемой мошенничества, так как он направлен на превентивную работу с наиболее доверчивыми клиентами. Об этом CNews сообщили представители «T2».
В компании используют дополнительный источник данных для более точных прогнозов с учетом изменчивости паттернов поведения мошенников. В феврале компания первой на рынке запустила горячую линию помощи клиентам после атаки мошенников. Обратная связь клиентов позволяет дополнительно анализировать тренды активности злоумышленников, актуализировать информацию о каналах коммуникации, обучать модели определителей спама и фрода.
Важное направление работы «Т2» с банковским сектором – не только пресечение мошеннической активности в момент атаки на клиента, но превентивная работа по выявлению потенциально уязвимой аудитории. Алгоритмические модели помогают выявить в базе высокорисковых клиентов, которые имеют склонность вступать в контакт с мошенниками. По данным «Т2», сейчас в высокой зоне риска с точки зрения подверженности социальной инженерии находится 0,1% абонентов. Антифрод-сервис «Т2» позволяет банку-партнеру поставить на мониторинг номера клиентов, идентифицированных как потенциальных жертв, и получать уведомление о рисковом событии при росте значения скор-балла до определенного значения.
Антифрод-решение также помогает анализировать вероятность нахождения клиента под воздействием мошенников в момент банковского события. Так, в момент подачи заявки на кредит или совершения транзакции банк направляет в сторону оператора запрос. Модель анализирует пользовательское поведение и сопоставляет c его привычными характеристиками по таким параметрам, как аномалии и изменения в паттерне общения при потенциальном контакте с мошенниками. Например, маркерами становятся возросшее количество и продолжительность звонков, входящих SMS, рост голосового трафика в мессенджерах. Результат анализа – скор-балл, на основании которого банк принимает решение об авторизации транзакции и запроса на выдачу кредита.
Ирина Лебедева, заместитель генерального директора по коммерческой деятельности «Т2»: «Мы видим своей важной миссией не только обеспечение связи, но и защиту людей. Наша совместная работа с крупнейшими банками позволяет выявлять высокорисковых клиентов на ранних этапах, предупреждать мошенничество и защищать граждан от финансового обмана. За последние полгода нам удалось предотвратить более трех тыс. потенциально опасных операций лишь для одного из наших партнеров. Для нас каждое предотвращенное преступление – это реальный результат для конкретного человека, ради которого стоит развивать технологии и строить партнерские связи».
