Assist оптимизировал систему противодействия мошенничеству

Безопасность Стратегия безопасности Интеграция Внедрения ИТ в банках
мобильная версия
, Текст: Татьяна Короткова

Группа компаний Assist оптимизировала интеллектуальную систему противодействия мошенничеству, что дало возможность довести конверсию интернет-магазина до 99%. При этом уровень фрода составляет не более 0,035% без использования фильтров и 3D-Secure, сообщили CNews в Assist.

С 2010 г. компания использует на практике самообучающуюся антифродовую систему, в основе которой лежит математический анализ статистики интернет-платежей. «Этот подход позволяет интернет-магазину “выжать” максимум из своего трафика и при этом не стать жертвой мошенников», — заявили в Assist.

С самого начала система Assist Antifraud включала в себя подсистемы бизнес-правил и математического определения вероятности мошенничества, а также была оснащена набором отчетов, помогающих специалистам групп фрод-мониторинга анализировать подозрительные транзакции. В 2015 г. была проделана работа по созданию независимой OLAP-системы, которая включила в себя весь набор ранее используемых отчетов, а также позволила формировать многомерные срезы данных, необходимые как для анализа самих транзакций, так и для выявления мошенничества на стороне интернет-магазинов. Это увеличило быстродействие системы и количество формируемых выборок. Все это позволяет добиться роста показателя конверсии до 99% при минимальном риске мошенничества, уверяют в компании.

«Вопрос обеспечения безопасности платежей в интернете нельзя рассматривать отдельно от его влияния на объемы продаж, — отметил директор по исследованиям и разработке ПО группы компаний Assist Владимир Анисимов. — Бизнесу нужен такой метод защиты, который при допустимом риске будет минимально сокращать продажи».

В основе системы Assist Antifraud лежит принцип построения математических моделей оценки вероятности мошенничества. Платежный шлюз, имея данные по «чистым» и мошенническим транзакциям за определенный период времени, может использовать их для настройки математических моделей. Модели за доли секунды сопоставляют новую транзакцию со всем объемом ранее совершенных операций и определяют вероятность, с которой она похожа на мошенническую, при этом они анализируют тысячи параметров, характеризующих профиль клиента, его поведение на сайте, платежную историю и данные конкретного заказа.

В целом схема работы системы выглядит следующим образом: сканирование профиля клиента (сбор максимального количества данных, характеризующих поведение клиента при осуществлении покупок и платежей); проверка данных, построение связей между ними (формирование числового профиля клиента); математический анализ профиля клиента (определение статистической вероятности мошенничества); в зависимости от результата анализа платеж может быть отклонен как подозрительный, отправлен на обработку в банк или подвергнут дополнительной проверке. По словам представителей Assist, такой подход позволяет сфокусировать внимание на действительно подозрительных транзакциях, к которым уместно применять весь арсенал существующих методов верификации клиента без риска сокращения продаж.

«Эффективность работы системы напрямую зависит от накопленной истории транзакций и опыта специалистов по антифроду, которых очень трудно найти на рынке, — продолжил Владимир Анисимов. — Опыт — это ключевая компетенция, потому что формирование правил функционирования системы осуществляется именно силами экспертов. В Assist работают специалисты с более чем 15-летним опытом работы с карточными транзакциями, что является ценнейшим активом компании».

Важное качество антифродовых систем, построенных на математических моделях — возможность гибко настраивать их под конкретные задачи и тип бизнеса. Для этого проводится обучение модели на истории транзакций именно того интернет-магазина, для которого она предназначена, пояснили в компании. При этом использование интеллектуальных систем противодействия мошенничеству не исключает применение всего арсенала средств антифрода (3D-Secure, фильтров, «ручного» мониторинга), но его оптимизирует, так как позволяет отсеять порядка 99,97% мошеннических транзакций, утверждают в Assist.

Как отмечается, компания применяет разработанную интеллектуальную систему антифрода ко всем транзакциям, проводимым через свой платежный шлюз, обеспечивая безопасность платежей для компаний.