Мошенничество

Специфика финансового сектора состоит в том, что злоумышленникам зачастую достаточно получить доступ к личному кабинету клиента для того чтобы, завладеть полным набором данных по нему. Поэтому вопросы информационной безопасности являются первостепенными для финансовых организаций. С другой стороны, в условиях острой конкуренции удобство и простота использования онлайн-сервисов для клиентов начинают становиться все более важными с точки зрения бизнеса. Таким образом, задача защиты данных преобразуется в более комплексный подход для реализации оптимального баланса между надежностью защиты и удобством для клиентов.

Традиционно финансовые организации, прежде чем предоставить доступ к своим сервисам, используют различные инструменты для онлайн-аутентификации и авторизации клиентов. Как правило, это ограничивается проверкой логина и пароля клиента с необходимостью дополнительных аутентификаций с помощью SMS при совершении дополнительных действий и операций.

Данный подход не гарантирует стопроцентной защиты, но при этом усложняет всем клиентам доступ к услугам. Наиболее передовые финансовые организации уже внедрили более комплексные системы, позволяющие идентифицировать цифровые устройства клиента и их параметры, чтобы в автоматическом режиме определять степень риска операции или иного действия и индивидуально определять необходимость дополнительных аутентификаций.

В 2016 году продолжился активный рост использования онлайн-услуг финансовых организаций, что привело к повышению угроз в части кибербезопасности. Большинство организаций стало больше внимания уделять вопросам противодействия мошенничеству, подбору и внедрению инструментов, решающих эти новые задачи для банков. Все больше финансовых организаций выбирают SaaS -решения, в том числе, в области противодействия онлайн-мошенничеству. Данный подход позволяет значительно сократить сроки внедрения и операционные расходы на ИТ-инфраструктуру.

B 2017 году рост угроз, связанных с кибербезопасностью, продолжится: в сегменте B2C — в ракурсе мошенничества с персональными данными и онлайн-платежами, в сегменте B2B – в аспекте развития систем информационной безопасности компаний и защиты их данных.

Ведущие финансовые организации перейдут к активным шагам по внедрению нового поколения инструментов, позволяющих адаптивно определять степень рисков на уровне отдельных действий клиентов в части онлайн-сервисов и применения дифференцированного подхода в зависимости от степени риска. Также начнет возрастать важность решения задач обеспечения кросс-канальной защиты, которая позволяет отслеживать действия клиента в различных каналах и сервисах (например, действия в личном кабинете и транзакции по карте) для определения интегрального риска с учетом всех релевантных данных.

Как отметил ИТ-директор Yota Андрей Богданов, каждый клиент, совершая свои обычные действия, создает множество событий и оставляет уникальный информационный след. ИТ-системы оператора накапливают, фильтруют и анализируют эту статистику на предмет аномальной активности. Используемый подход характеризуется гигантскими объемами обрабатываемой информации, и в этом помогают технологии Больших Данных.

В Yota выбрали один из множества алгоритмов машинного обучения — «дерево решений». Для обучения модели используются данные о фактических мошенниках, которые были обнаружены ранее. На вход подается агрегированная обезличенная статистика по этим пользователям: используемые тарифы, количество входящих и исходящих вызовов, длительность пользования услугами мобильного оператора, средняя продолжительность вызовов, SMS- и MMS-активность. У каждого свойства свой вес при конечной оценке пользователя. При правильной обработке и анализе они дают вероятностную характеристику клиента как мошенника.

Таким образом, модель выстраивает профиль потенциального мошенника и ищет клиентов в базе с подобным образцом поведения. Как и при любом анализе, существует множество пограничных и неявных значений. Каждый такой случай дает новые возможности для обучения, поступающая информация позволяет обновлять модель и повышать ее точность. После обучения система реагирует на новые, ранее не выявленные или не выявляемые простым анализом методы мошенничества со стороны пользователей.

Результаты исследования показывают, что многие руководители компаний не осознают, как важно найти золотую середину между процедурами предотвращения мошенничества и комфортом клиентов. И это при том, что подавляющее большинство опрошенных не считают достаточно эффективными используемые в их компании процессы противодействия мошенничеству.

Как выяснилось, 77% генеральных директоров признали, что их существующие стратегии предотвращения мошенничества неэффективны. Лишь в 28% организаций, по мнению их руководителей, выработан сбалансированный метод борьбы с мошенниками, не создающий неудобств для добропорядочных клиентов. Кроме того, менее одной трети (31%) компаний осуществляют постоянный мониторинг попыток мошенничества, следят за транзакциями клиентов в режиме реального времени или имеют доступ к точным источникам данных.

Многие топ-менеджеры осознают насущную необходимость действовать быстро, опасаясь, что традиционные бизнес-модели канут в лету в ближайшие пять лет, поскольку не смогут соответствовать ожиданиям клиентов и уступят место менее крупным, но технически более грамотным разработкам. Риски и затраты растут, если компания не в состоянии найти золотую середину между эффективными стратегиями противодействия мошенничеству и комфортом своих клиентов. Почти половина руководителей компаний в ближайший год планируют усовершенствовать аналитику противодействия мошенничеству, инвестируя средства в новые технологии, в том числе в программное обеспечение по распознаванию устройств.