ЕКАТЕРИНБУРГ, 15 февраля. /ТАСС/. "Тинькофф банк" разработал модель на основе машинного обучения, которая позволяет на этапе подтверждения заявки на кредит выявить мошенничество, рассказал заместитель руководителя центра экосистемной безопасности "Тинькофф" Олег Замиралов в ходе форума "Кибербезопасность в финансах". С помощью технологии удается пресекать свыше 90% заявок на кредит наличными, оформленных под воздействием социальной инженерии.
"Мы периодически сталкиваемся с ситуациями, когда банк понимает, что клиент находится под воздействием социнженерии, а сам клиент этого не осознает, не верит сотрудникам банка, которые пытаются его переубедить, и настаивает на проведении перевода. Технология помогает еще на этапе заявки на кредит предотвратить мошенничество: если мы понимаем, что заем оформляется клиентом не по своей воле, просто отклоняем эту заявку", - пояснил Замиралов.
Он уточнил отметил, что этот пилот тестируется с конца 2023 года и показывает высокую эффективность: банку удается пресекать свыше 90% заявок на кредит наличными, оформленных под воздействием мошенников. Для этого были проанализированы несколько миллионов заявок, включая заявки, которые клиенты оформляют под воздействием социальной инженерии. Например, среди таких признаков учитываются социально-демографические факторы, аномалии в самой заявке, характерные для инструкций мошенников, и многое другое. "Эта модель способна с высокой точностью прогнозировать воздействие третьих лиц при оформлении клиентом заявки и посылать сигнал сотрудникам банка, чтобы они перепроверили заявку и в случае подозрения на мошенничество отклонили ее", - уточнили в "Тинькофф".