Как E-com-компаниям защитить себя и клиентов от мошенников: oneFactor запустил сервис по выявлению фрода на собственной ML-платформе
Компания oneFactor c помощью платформы машинного обучения на основе данных операторов связи, интернет-компаний, банков и ретейлеров запустила сервис по выявлению фрода для E-commerce с точностью более 90%. Алгоритмы машинного обучения позволяют автоматически определить мошеннические объявления в момент их публикации на сайтах, а также верифицировать реальность аккаунта при его регистрации. Программное решение позволяет обработать 95% планируемых к размещению объявлений и регистрируемых аккаунтов в течение 200 милисекунд. ML-платформу уже используют площадки, которые активно защищают своих клиентов от мошенников: ЦИАН, Avito, Auto.Ru.
ML-платформа (Machine Learning — машинное обучение) oneFactor на основе данных операторов связи, интернет-компаний, банков и ретейлеров позволяет обрабатывать данные в полностью зашифрованном виде и запускать рекомендательные сервисы на их основе. Для безопасной обработки данных совместно с ML-алгоритмами платформа использует аппаратные решения, что обеспечивает конфиденциальность и сохранность данных всех дата-владельцев. У пользователей платформы и сервисов на ее основе отсутствует доступ к данным, они получают только финальное решение от ML-алгоритма. Платформа oneFactor производит вычисления полностью автономно — информация обрабатывается отдельно в периметре каждого дата-владельца и недоступна третьим лицам, включая сотрудников. С помощью платформы пользователи получают возможность использовать улучшенные алгоритмы машинного обучения для оптимизации своих бизнес-процессов и запускать новые сервисы: от автоматизации верификации кредитных заявок до противодействия мошенничеству.
За 12 месяцев к ноябрю 2020 года крупнейшие мошеннические группировки заработали более 660 млн руб. на 111 тыс. операций по переводу средств с карт клиентов крупных российских сайтов объявлений и служб доставки. Общий же размер достигает минимум 0,8–1 млрд руб., тогда как еще год назад такого сегмента еще почти не существовало, выяснили в компании Data Leakage & Breach Intelligence (DLBI). Ежемесячные объемы хищений достигли уже 120 млн руб. По оценке экспертов, это сейчас второй по размеру сегмент мошенничества после банковского. Если в октябре 2019 года общий заработок мошенников на сайтах объявлений составлял всего около 0,3 млн руб., а еще в январе 2020 года оценивался примерно в 10 млн руб., то в октябре мошенники заработали уже более 120 млн руб., следует из данных DLBI. Росту объемов способствовали увеличение популярности сайтов объявлений, а также появление «криминального аутсорсинга» (тюремные колл-центры и пр.) в формате «мошенничество как сервис», что позволило мелким мошенникам получить простой доступ к технологиям.
Хищение денег набирает обороты и в связи с появившейся возможностью прямой оплаты заказа и перевода денег через интернет-площадки: мошенники связываются с жертвами в обход официального ресурса и предлагают завершить покупку путем перевода денег по фишинговой ссылке. Возможны и другие схемы, например, продавец ссылается на технический сбой и присылает ссылку на оплату от «службы технической поддержки», при переходе по которой покупатель попадает на вредоносный ресурс. Аналогичным образом мошенники могут перенаправить покупателя на поддельный сайт курьерской службы или проинформировать о том, что с товаром случилась форс-мажорная ситуация, поэтому для компенсации необходимо организовать возврат денежных средств.
Для классических E-com-площадок, таких как OZON, goods.ru, MVideo и т.д., новый сервис позволяет выявить фрод с реферальной программой, например, при регистрации “второго” аĸĸаунта с целью получения реферальных баллов на оба аĸĸаунта. Также алгоритмы машинного обучения автоматически верифицируют реальность аккаунта на этапе его создания, чтобы предотвратить отправку заказа фрод-клиенту.
Наиболее распространенный сценарий мошенничества на примере классифайдов — выманивание денег за счет выставления заведомо нереальных, но очень привлеĸательных объявлений. Например, мошенниĸ выĸладывает объявление с ĸрасивыми фото ĸвартиры и недорогой арендой, а перед встречей просит отправить “залог” на QIWI-ĸошелеĸ и потом исчезает.
«Сегодня E-commerce лидирует по размеру мошенничества, уступая только банковскому сектору. При этом объемы фрода продолжают увеличиваться. Работая с рядом крупнейших E-com-компаний, мы наблюдаем возрастающий спрос со стороны E-commerce на наш новый продукт. Мы рады предоставить рынку ML-платформу, которая позволяет запускать сервисы, в том числе, способные действительно эффективно бороться с мошенничеством и обезопасить компании и их клиентов от хищений денежных средств», — комментирует директор по аналитике и алгоритмам oneFactor Максим Воеводский.
О oneFactor
oneFactor — разработчик специализированной платформы сервисов искусственного интеллекта для операторов связи, которая позволяет быстро запускать сервисы для автоматизации бизнес-процессов в различных секторах экономики: банковском секторе, ретейле, страховании, E-commerce, рекламном бизнесе, сити-менеджменте, транспорте и туризме. oneFactor является соучредителем Ассоциации больших данных в России, а также участником рабочей группы АНО «Цифровая Экономика». Компания oneFactor включена в международное исследование Gartner “Cool Vendor List” для операторов связи — ключевое исследование в области IT. За всю историю исследований Gartner в “Cool Vendor List” вошли только пять российских компаний.
Сегодня 9 из 10 банков РФ используют сервисы на базе платформы oneFactor. На конец 2020 года более 85% всех решений по выдаче кредитов российские банки принимали с помощью сервиса SmartMachine.
