Что в первую очередь приходит на ум, когда вы думаете о банке? Наличные, карты… грабители банков !? Если вы подумали о последнем, подумайте еще раз.

Если не считать шуток, когда дело доходит до банковского дела, безопасность чрезвычайно важна. В то время как переход к цифровым деньгам и мобильному банкингу сделал некоторые формы преступности излишними, предотвращение мошенничества часто похоже на игру в кошки-мышки. Используя новейшие технологии, мы упрощаем вашу банковскую деятельность, чтобы вы могли сосредоточиться на самом важном. Будь то времяпрепровождение с семьей, беззаботное путешествие или развитие вашего бизнеса, мы всегда в поисках лучшего, что даст вам больше свободы.

При запуске в 2015 году мы поставили перед собой цель бросить вызов статус-кво того, каким должен быть банк. Это привело к некоторым ранним инновациям, таким как коды CVC в приложении (прощай, скимминг карты) и отсутствие физических ветвей (привет, скорость и удобство!). Сегодня мы исследуем менее обсуждаемое преимущество мобильного банкинга: обнаружение и предотвращение мошенничества.

Задача состоит в том, чтобы в режиме реального времени проверить миллионы транзакций на предмет незаконной деятельности и предотвратить мошенничество. Звучит просто, правда? Да, а также убедиться, что ничто из этого не повлияет на удобство использования, к которому вы привыкли.

Рассмотрим сценарий, когда на счет начинают поступать нерегулярные платежи с различных неизвестных банковских счетов, а затем внезапно все деньги снимаются. Как вы думаете, это:

а) Дело об отмывании денег?

б) Друзья платят вам за пиццу?

в) Перейти в режим Мари Кондо и продавать свои винилы на eBay?

Хороший вопрос! Чтобы ответить на этот вопрос и убедиться, что мы жестко относимся к преступникам и бережно относимся к вам, мы используем контролируемое и неконтролируемое машинное обучение.

Если вы поговорите с нашей командой по соблюдению нормативных требований, вы услышите такие термины, как нигерийский принц, смурфинг или вымогательство денег, которые показывают, что многие виды банковских махинаций на самом деле хорошо известны. Чтобы обнаружить эти закономерности, мы используем контролируемое машинное обучение. Это алгоритм, который просматривает более 500 точек данных на транзакцию и создает сотни конкурирующих деревьев решений, чтобы определить, является ли транзакция подозрительной или нет. Алгоритм учится на основе данных о транзакциях, помеченных за годы, и предназначен для обеспечения вашей безопасности в любое время!

Это хорошо работает для выявления существующих шаблонов, но как насчет совершенно новых видов мошенничества? Поприветствуйте… обучение без учителя!

Выполняя все неподозрительные транзакции с помощью модели глубокого обучения автокодировщика, мы находим очень сложные и необычные шаблоны, которые могут быть связаны с ранее неизвестными схемами мошенничества. В случае подтверждения данные помечаются и используются моделями контролируемого обучения в качестве входных - еще одна укусит пыль!

Если все это звучит сложно, вы можете спросить себя: нет ли более простого способа?

Да, есть! И это называется правилами. До недавнего времени большинство традиционных банков не использовали машинное обучение для выявления мошеннических схем. И даже в 2020 году они в основном полагаются на простые модели, основанные на правилах, что означает определение подозрительных шаблонов, а затем ручную проверку каждый раз, когда они возникают.

Эти правила обычно не так эффективны, как машинное обучение. Однако в некоторых случаях они могут быть очень мощными, поэтому мы используем их двумя способами: когда шаблон всегда является мошенническим, и когда наши модели контролируемого обучения все еще учатся обнаруживать новый шаблон, используя данные, сгенерированные правилом.

Вот почему наш гибридный подход защищает вас:

1. Мы не делаем различий по национальности или внешнему виду.

Конечно, никто не делает этого специально - но, сосредоточив внимание на поведенческих моделях, а не на стереотипах и предубеждениях, наша модель более справедлива, чем сотрудники, отвечающие за комплаенс.

2. Мы можем сделать так, чтобы пользовательский интерфейс был легким для вас и ужасным для мошенников.

Машинное обучение позволяет быстрее обнаруживать мошенничество, чем модели на основе правил, и оно намного точнее.

3. Всегда на шаг впереди преступников, у нас есть больше времени, чтобы сосредоточиться на том, что действительно важно: на создании для вас лучшего банка.

Итак, поехали! Это один из способов, которым мы ежедневно храним ваши деньги в безопасности, но, конечно, под капотом происходит гораздо больше.

Если вы хотите узнать больше о том, как мы предотвращаем мошенничество и обеспечиваем вашу безопасность, сообщите нам об этом здесь!

Распространяйте любовь, а не мошенничество!

банк

Хотите больше историй? Загляните в наш блог!