Метка: банк

Сегодня мы продолжим разговор про антифрод-системы и расскажем, как аналитика Big Data и модели Machine Learning помогают бороться с отмыванием денег. Читайте в нашей статье, зачем нужен светофор транзакций, что такое AML-системы и при чем тут графы больших данных. Светофор транзакций и Big Data в антифрод-системах Сначала рассмотрим, как работают антифрод-системы. Прежде всего транзакция оценивается по критериям ограничений и фильтрам, о которых мы писали здесь. В частности, проверяется соответствия суммы платежа установленному лимиту, попадание IP-адреса плательщика в привычный регион пользования, корреляция с ранее выявленными шаблонами клиентского поведения и т.д. По результатам такого анализа транзакция маркируется одной из следующих цветовых меток [1]: зеленым помечены операции с низкой вероятностью мошенничества; желтым отмечаются подозрительные транзакции с шансом мошенничества выше среднего, поэтому для проведения Далее …

В продолжение темы про предупреждение и раскрытие преступлений с помощью ИТ, сегодня мы расскажем, что такое антифрод-системы, зачем они нужны и где используются. А также рассмотрим, какова роль технологий Big Data и Machine Learning в таких средствах обнаружения мошенничества. Читайте в нашей статье, почему как большие данные и машинное обучение автоматизируют мониторинг и обнаружение финансово-учетных нарушений, предупреждая хищения денежных средств и другие транзакционные преступления. Что такое антифрод и где это используется Обычно антифрод (от английского anti-fraud) ассоциируется только с банковским сектором, когда финансовые транзакции оцениваются на предмет мошенничества, например, когда платежная карта используется злоумышленником, а не ее владельцем. Однако, антифрод нужен не только кредитным учреждениям и интернет-магазинам. Интересен пример с крупной сетью автозаправок, где была запущена выгодная программа лояльности с Далее …