Поделиться
В России создана система, предсказывающая атаку мошенников за 120 минут до перевода денег
Эксперты Билайна разработали и внедрили новую антифрод-систему, которая позволяет с помощью технологий искусственного интеллекта выявлять признаки среднесрочных (т.е. от 60 до 120 минут) и долговременных (т.е. от 24 часов до пяти суток) попыток потенциальных мошенников воздействовать на клиента банка или пользователя ИТ-сервиса до того, как его уговорят передать свои средства.
Новая антифрод-система
Разработчики оператора «Вымпелком» (бренд «Билайн») тестируют новую технологию с искусственным интеллектом (ИИ), она найдет мошеннические атаки за 120 минут до перевода денег, сообщила пресс-служба Билайна. Обновленная антифрод-система в июле 2025 г. уже успешно прошла тестирование.
Команда «Билайн» переработала традиционный подход к анализу, разработав и внедрив новый алгоритм. Он позволяет выявлять признаки мошеннического воздействия на клиентов банков и пользователей сервисов в среднесрочной (два–три часа) и долгосрочной (от 24 часов до пяти суток) в перспективе.
В России мошенники все чаще прибегают к изощренным психологическим схемам, чтобы обмануть граждан и завладеть их сбережениями. Основными жертвами становятся пожилые люди, которым под предлогом защиты средств предлагают передать деньги курьеру. Обычно пенсионеры обращаются в правоохранительные органы уже после того, как передали ценности или суммы от 2-3 тыс. руб. до 1-5 млн руб.
Для успешной борьбы с мошенническими схемами и предотвращения финансовых потерь необходимо объединение усилий и данных различных сторон — не только правоохранительных органов, но и участников рынка, таких как банки и телеком-операторы. В этом направлении активно работает команда Beeline Big Data & AI («Билайн Большие данные и ИИ»), ИТ-специалисты разрабатывают продукты на основе больших данных (Big Data) и ИИ-технологий, включая антифрод-решения для финансовых организаций и онлайн-ритейла.
Антифрод-системы — это специализированные программные решения, предназначенные для защиты от мошенничества. Они используются для мониторинга и анализа звонков, чтобы выявлять подозрительную активность и предотвращать попытки мошенничества в реальном времени. Эти системы часто используют машинное обучение (ML) и ИИ-алгоритмы для выявления необычных паттернов поведения, которые могут указывать на мошенничество.
Анализ социальной инженерии
Большинство случаев социальной инженерии длится от шести часов до двух суток. Однако в некоторых сценариях мошенники сначала удостоверяются, что деньги или ценности жертвы находятся в банке, а не в прямом доступе. В таких случаях они разыгрывают длительный разогрев пользователя-жертвы. Практически все подобные случаи укладываются в пятидневное окно, поэтому команда разработчиков «Билайн» сосредоточила усилия на анализе именно этого временного диапазона.
ИТ-специалисты «Билайна» определили восемь признаков, которые в определенных комбинациях с высокой вероятностью указывают на длительное мошенническое воздействие. Алгоритм анализирует недавнюю активность пользователя, сравнивая ее с типичными моделями поведения за более длительный период. При выявлении значительных отклонений, таких как рост числа контактов с новыми собеседниками или изменение привычного стиля общения, ИТ-система фиксирует эти изменения для дальнейшего анализа.
Когда банк получает запрос на проведение подозрительной операции, он может запросить данные у оператора связи. Если ИТ-система выявляет признаки длительного мошеннического воздействия, это сигнализирует службе оценки рисков или безопасности банка о необходимости приостановить операцию и предупредить клиента, чтобы защитить его средства. Информация об оценке события передается банку только при наличии согласия пользователя на обработку и передачу данных в целях защиты его прав и законных интересов, включая предотвращение мошенничества.
Тестирование ИТ-системы
Обновленная антифрод-система была протестирована в течение полугода в семи крупных российских банках. Моделирование на обезличенных ретроданных 4 млн клиентов показало точность выявления мошеннических событий на уровне 92%. Алгоритм определил около 20 тыс. виртуальных случаев мошенничества, из которых в 18 тыс. случаев удалось заблаговременно предупредить о действиях злоумышленников. Новый алгоритм позволяет банку получать сигнал об аномалиях за два–три часа до попытки клиента перевести деньги.
«Несмотря на усилия по информированию о мошеннических схемах, в момент атаки человек может растеряться и не распознать угрозу. Мошенники постоянно совершенствуют свои методы, и «Билайн», как технологическая компания, использует экспертизу и возможности оператора для разработки и внедрения эффективных ИТ-инструментов защиты. Для нас важно не только выявлять мошенническую активность, но и делать это своевременно, чтобы банк и клиент могли предотвратить потери. Иногда именно вовремя отправленное уведомление, звонок или блокировка операции становятся решающим шагом, спасающим человека в России от финансовых убытков», — отметил руководитель направления социального и транзакционного антифрода Beeline Big Data & AI Сергей Иванов.
Короткая ссылка
