Центр Big Data МТС: Антифрод-платформа

Продукт
Разработчики: Мобильные ТелеСистемы (МТС)
Дата премьеры системы: 2023/11/24
Дата последнего релиза: 2024/03/22
Отрасли: Интернет-сервисы,  Информационная безопасность
Технологии: ИБ - Система обнаружения мошенничества (фрод)

Основная статья: Fraud Detection System (фрод, система обнаружения мошенничества)

2024: Запуск решения для борьбы с телефонными мошенниками

ПАО «МТС», цифровая экосистема, 22 марта 2024 года сообщила о запуске решения для борьбы с телефонными мошенниками. Данная антифрод-платформа позволяет банкам в режиме реального времени получать информацию о подозрительных действиях, основанных на почти ста различных факторах. С помощью сервиса МТС точность определения мошеннических действий увеличилась на 45%.

По данным ЦБ РФ, в 2023 году объем похищенных мошенниками средств в России вырос до 15,8 млрд рублей, что на 11,5% больше, чем в 2022 году. Сервис, разработанный командой Big Data МТС Скоринг, позволит банкам значительно сократить количество мошеннических случаев. В первую очередь это касается оформления кредитов и перевода денежных средств, а также краж персональных данных клиентов с помощью методов социальной инженерии.

Алгоритмы антифрод-системы, работающие на основе машинного обучения, маркируют для банков номера абонентов, которые подвергаются телефонному мошенничеству. Каждый клиент анализируется системой в разрезе двух моделей. Первая модель составляет профиль клиента на основе его действий, используя десятки различных признаков. Вторая модель анализирует в режиме реального времени поток событий, звонков, СМС и других действий клиента, выявляя различного рода шаблоны, которые используют мошенники Композиция этих двух моделей помогает определить, не является ли клиент жертвой социальной инженерии. В настоящее время платформа тестируется в нескольких банках.

«
За последние несколько лет мы совершили значительный прогресс при разработке антифрод-решений. Если ещё недавно подобные системы могли учитывать только несколько факторов, такие как, например, подменные номера, то теперь мы обучаем алгоритмы уже на сотне различных показателей, и их количество продолжает расти. Всё это даёт возможность банкам получать максимально точную информацию. В дальнейшем мы планируем не только развивать решение как внешний продукт, но и внедрить его в нашу мобильную сеть для защиты абонентов, — сказал директор Big Data МТС Виктор Кантор.
»

2023: Запуск решения для борьбы с фродом на маркетплейсах, досках объявлений и в онлайн-магазинах

МТС, цифровая экосистема, 24 ноября 2023 года о запуске решения для борьбы с фродом на маркетплейсах, досках объявлений и в онлайн-магазинах. Алгоритмы сервиса, работающие на основе машинного обучения, позволяют повысить безопасность онлайн-площадок для пользователей и избежать лишних трат и издержек из-за действий мошенников.

Сервис, разработанный командой Big Data МТС Скоринг, помогает определять фрод на этапе авторизации пользователей. Алгоритмы сервиса анализируют обезличенную информацию о паттернах поведения пользователей при помощи данных экосистемы МТС и других операторов, и определяют, кто из них с большой вероятностью может оказаться неблагонадежным. Например, такими признаками могут быть данные о продолжительности пользования SIM-картой, наличие виртуальной SIM-карты, статистика о количестве и продолжительности звонков и еще 60 различных признаков.Рынок ИТ-услуг в России: оценки, тренды, крупнейшие участники. Обзор и рейтинг TAdviser 298.7 т

Антифрод-сервис работает совместно со скоринговой системой онлайн-площадки. В результате это даёт возможность значительно улучшить показатели и повысить эффективность поиска мошенников. Синергия собственной аналитики и больших данных МТС позволяет площадкам повысить точность идентификации мошенников на 20%.

«
Мы уже провели несколько длительных успешных тестов с крупными заказчиками, в рамках которых наша система хорошо себя зарекомендовала. На ноябрь 2023 года мы уже полностью внедрили наш антифрод-сервис в системы идентификации партнёров. Специалисты Big Data МТС продолжают улучшать алгоритмы для того, чтобы помочь компаниям из разных отраслей. Например, на ноябрь 2023 года около 50% всех случаев мошенничества в банках связаны с социальной инженерией, и мы работаем над тем, чтобы запустить обновлённую версию модели для более эффективной защиты от мошенников, — сказал директор центра Big Data МТС Виктор Кантор.
»



Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Солар (ранее Ростелеком-Солар) (18)
  Национальное бюро кредитных историй (НБКИ) (16)
  SearchInform (СёрчИнформ) (11)
  Инфосистемы Джет (9)
  Experian (8)
  Другие (153)

  Центр Финансовых Технологий (ЦФТ) (2)
  Солар (ранее Ростелеком-Солар) (1)
  F.A.C.C.T. (ранее Group-IB в России) (1)
  GlowByte, ГлоуБайт (ранее Glowbyte Consulting, ГлоуБайт Консалтинг) (1)
  SAS Россия (САС Институт) (1)
  Другие (6)

  Солар (ранее Ростелеком-Солар) (3)
  SearchInform (СёрчИнформ) (2)
  VisionLabs (ВижнЛабс) (1)
  Диасофт (Diasoft) (1)
  Динамика (Dynamika) Новосибирск (1)
  Другие (0)

  SearchInform (СёрчИнформ) (3)
  Positive Technologies (Позитив Текнолоджиз) (1)
  R-Vision (Р-Вижн) (1)
  RBK Money (1)
  Группа компаний ЦРТ (Центр речевых технологий) (1)
  Другие (3)

  SearchInform (СёрчИнформ) (3)
  Positive Technologies (Позитив Текнолоджиз) (1)
  Softline (Софтлайн) (1)
  Лаборатория Касперского (Kaspersky) (1)
  Другие (0)

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Visa International (4, 27)
  Инфосистемы Джет (5, 25)
  Солар (ранее Ростелеком-Солар) (2, 20)
  FICO (4, 18)
  Национальное бюро кредитных историй (НБКИ) (1, 12)
  Другие (179, 136)

  Центр Финансовых Технологий (ЦФТ) (2, 2)
  F.A.C.C.T. (ранее Group-IB в России) (1, 1)
  SearchInform (СёрчИнформ) (1, 1)
  Инфосистемы Джет (1, 1)
  Лаборатория Касперского (Kaspersky) (1, 1)
  Другие (5, 5)

  Солар (ранее Ростелеком-Солар) (1, 3)
  SearchInform (СёрчИнформ) (1, 2)
  Диасофт (Diasoft) (1, 1)
  VisionLabs (ВижнЛабс) (1, 1)
  Динамика (Dynamika) Новосибирск (1, 1)
  Другие (0, 0)

  SearchInform (СёрчИнформ) (1, 3)
  Positive Technologies (Позитив Текнолоджиз) (1, 1)
  Лаборатория Касперского (Kaspersky) (1, 1)
  R-Vision (Р-Вижн) (1, 1)
  Группа компаний ЦРТ (Центр речевых технологий) (1, 1)
  Другие (1, 1)

  SearchInform (СёрчИнформ) (1, 3)
  Positive Technologies (Позитив Текнолоджиз) (1, 1)
  Лаборатория Касперского (Kaspersky) (1, 1)
  Другие (0, 0)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  3-D Secure (3D-Secure) - 23
  Solar JSOC - 19
  НБКИ-AFS (Anti-Fraud Service) - 12
  СёрчИнформ SIEM - 11
  FICO Capstone Decision Accelerator (CDA) - 9
  Другие 132

  ЦФТ-AML (Anti-money laundering) - 1
  СёрчИнформ SIEM - 1
  Solar JSOC - 1
  Kaspersky Anti Targeted Attack Platform (KATA) - 1
  Diasoft Digital Q.Risk&Compliance - 1
  Другие 6

  Solar JSOC - 3
  СёрчИнформ SIEM - 2
  Dynamika-Финансовый мониторинг - 1
  Diasoft Digital Q.Risk&Compliance - 1
  VisionLabs Luna Pass - 1
  Другие 0

  СёрчИнформ SIEM - 3
  Positive Technologies: MaxPatrol VM (Vulnerability Management) - 1
  Solar AURA (Audit & Risk Assessment) - 1
  Kaspersky Anti Targeted Attack Platform (KATA) - 1
  R-Vision Threat Intelligence Platform (TIP) - 1
  Другие 1

  СёрчИнформ SIEM - 3
  Positive Technologies: MaxPatrol VM (Vulnerability Management) - 1
  Kaspersky Anti Targeted Attack Platform (KATA) - 1
  Другие 0