Сбер начал предупреждать клиентов о мошенничестве во время звонка
До конца года соответствующая система будет работать в пилотном режиме
МОСКВА, 29 сентября. /ТАСС/. Сбер запустил сервис, благодаря которому клиенты "СберМобайл" во время телефонного звонка от мошенников будут слышать сообщение от робота, предупреждающего о том, что звонок может быть мошенническим, сообщил технический директор виртуального мобильного оператора "СберМобайл" Евгений Ситников.
"Мы с компанией АБК разработали и внедрили систему "Аура" на сети "СберМобайл". Эта система уведомляет абонента голосовым сообщением в момент разговора о возможном мошенничестве. При этом потенциальный мошенник не слышит это сообщение. Искусственный интеллект анализирует голосовой поток и определяет поведенческую модель мошенничества", - сказал Ситников, выступая на форуме "Лидеры цифрового развития".
До конца года система будет работать в пилотном режиме, пока возможность распространения технологии на других операторов не рассматривается.
Пока сервис запущен в ограниченном количестве регионов (около 12), после пилотирования планируется ее распространение на другое субъекты федерации.
"Статистика первого полугодия 2021 года показала нам, что больше 70% звонков с незнакомых номеров поступает от мошенников. Каждый месяц они выводят со счетов доверившихся им граждан от 3,5 млрд до 5 млрд рублей. Угрозой при этом является не только настойчивость злоумышленников - мошенники используют методы социальной инженерии и регулярно изобретают новые схемы давления", - сообщил на форуме генеральный директор АКБ Дмитрий Теплицкий.
О технологии сервиса
В основе сервиса лежат технологии искусственного интеллекта, в том числе языковая нейросетевая модель глубокого обучения, которая исследовала тысячи разговоров настоящих мошенников. Она уже доступна абонентам "СберМобайл". Система оповещает клиентов сообщением: "Внимание! Вероятно, данный звонок является мошенническим".
Обучение технологии проходило на основе базы данных Сбера. В рамках тестирования система показала 80% точность детектирования мошеннических действий и менее 1% ложноположительных срабатываний модели.