Сучасні методи виявлення шахрайства: повний гід по впровадженню IBM Safer Payments

Сьогодні фінансовий світ стикається з безпрецедентними викликами. Зростання обсягів даних, поява нових альтернативних методів оплати та краща підготовка професійних злочинців вимагають від бізнесу швидких дій. Шахрайські схеми блискавично змінюються та переміщуються між різними каналами оплат. Щоб відповідати цим вимогам, потрібні системи, які поєднують швидкість роботи, підтримку різних каналів та передове машинне навчання. Одним з рішень, яке може допомогти в цій ситуації, є IBM Safer Payments.

Чому моделі, керовані виключно Data Science, неефективні?

Використання машинного навчання (ML) та штучного інтелекту стрімко зростає, проте покладатися виключно на них — неефективно. Експерти виділяють п'ять основних викликів, з якими стикається "чистий" штучний інтелект:

IBM Safer Payments забезпечує інтегровану платформу для боротьби з шахрайством у фінансових транзакціях.

1. Якість даних: навіть якщо у вас є доступ до величезного масиву інформації про транзакції, ці дані часто бувають неповними, неточними або суперечливими. Навчання на таких даних призводить до ненадійних результатів роботи алгоритмів.
2. Доступність даних: шахрайські операції зустрічаються набагато рідше, ніж законні. Через це буває дуже важко зібрати достатню кількість "поганих" прикладів, щоб правильно навчити систему.
3. Складність моделі: алгоритми машинного навчання часто перетворюються на "чорний ящик". Вони занадто складні для розуміння, через що важко інтерпретувати результати і пояснити клієнту, чому саме його законну транзакцію було позначено як шахрайську.
4. Overfitting (надмірне навчання): це ситуація, коли модель "зазубрює" старі навчальні дані, але виявляється безпорадною в реальних умовах з новими даними. Наслідком цього є масові помилкові спрацьовування, коли система блокує гроші чесних клієнтів.
5. Висока вартість: "чисте" машинне навчання — це дуже дороге капіталовкладення. Компанії доводиться витрачати значні кошти на збір та очищення даних, постійне навчання, розгортання та підтримку таких моделей.

Яке ж рішення? З іншого боку, традиційні правила (створені людьми) дають низький рівень хибних блокувань і швидко адаптуються до загроз, але вони погано виявляють абсолютно нові типи шахрайства.

Саме тому експерти доводять: найкращі результати показує лише поєднання моделей оцінки ML/AI (машинного навчання) та чітких правил. Такий гібридний підхід і лежить в основі IBM Safer Payments.

Знайомтеся: IBM Safer Payments

IBM Safer Payments — це рішення, створене професіоналами у сфері боротьби з шахрайством для своїх колег. Воно захищає всі безготівкові платежі в режимі реального часу.

Що захищає система? Платформа підтримує всі основні канали: від випуску карток і онлайн/мобільного банкінгу до платежів у реальному часі, SWIFT-переказів та комерційних операцій.

Ключові можливості системи:

• Поведінкове профілювання: система вивчає звички кожного клієнта, щоб відрізняти його стандартну поведінку від аномальної.
• Рішення у реальному часі: аналізує транзакцію та приймає рішення (заблокувати, пропустити, відправити на перевірку) за мілісекунди.
• Симуляція ("Що-якщо"): унікальна функція, яка дозволяє тестувати нові правила на історичних даних до їх запуску в реальну роботу, щоб не нашкодити чесним клієнтам.
• Автоматична генерація правил: система сама вміє аналізувати дані та пропонувати правила, які найкраще відсікають шахраїв.

Гнучкість Штучного Інтелекту в IBM Safer Payments

Система дозволяє використовувати як власні вбудовані алгоритми, так і зовнішні моделі:

1. Внутрішні моделі: платформа має вбудований алгоритм Random Forest (на базі бібліотеки OpenCV), який швидко налаштовується та навчається всередині системи.
2. Підтримка зовнішніх моделей (PMML): ви можете тренувати свої моделі (наприклад, нейронні мережі чи дерева рішень) в інших програмах і завантажувати їх в IBM Safer Payments за допомогою стандарту PMML.
3. Використання Python: для найскладніших нестандартних завдань, обробки текстів або виклику повноцінних зовнішніх AI-моделей можна використовувати інтеграцію з мовою програмування Python.

8 порад від експертів щодо машинного навчання (ML)

Щоб система працювала ідеально, важливо дотримуватись таких правил:

1. Використовуйте різноманітні алгоритми, адже жоден з них не є ідеальним.
2. Використовуйте великий набір даних для підвищення точності.
3. Поєднуйте ML та людське судження. Досвід людини завжди має контролювати роботу машини.
4. Регулярно тренуйте модель, адже шахраї постійно змінюють тактику.
5. Тренуйте моделі для чітких, вузьких задач. Загальні моделі "для всього" працюють значно гірше.
6. Створюйте якісні атрибути профілювання. Параметри, придумані людиною (наприклад, швидкість набору тексту на клавіатурі або аналіз послідовностей), важливіші за сам тип ML-алгоритму.
7. Використовуючи Python, тестуйте систему під повним навантаженням, щоб не було затримок.
8. Тренуйте модель на даних безпосередньо з IBM Safer Payments, щоб уникнути помилок у форматах даних.

Реальні результати впровадження у світі

Світові фінансові гіганти вже довели ефективність цього підходу:

• STET: заощаджує $230 мільйонів на рік від відверненого шахрайства.
• SIBS: зниження фінансових втрат на 72% при одночасному зменшенні хибних блокувань клієнтів на 90%.
• FIS: зменшення втрат від шахраїв на 70%.
• JPMorgan Chase та American Express: використовують передове машинне навчання для аналізу профілів користувачів, історичних даних та поведінки, щоб точно виявляти аномалії з мінімальним блокуванням чесних клієнтів.

Чому варто обрати команду SOLIDITY?

SOLIDITY — це професійна команда з понад 10-річним досвідом роботи у сфері фінансової безпеки.

Ми маємо понад 20 сертифікованих спеціалістів та надаємо повний спектр послуг:

• Створення комплексної стратегії протидії шахрайству та вибір правильного рішення.
• Захист фінансових даних та автоматизація вимог (KYC, AML).
• Створення та навчання моделей машинного навчання для вашого бізнесу.

Ми допоможемо вам впровадити IBM Safer Payments так, щоб ваші клієнти були в безпеці, а бізнес розвивався без фінансових втрат. Зв'яжіться з нами для консультації!