Гибридный подход к обнаружению и предотвращению мошенничества
Многие украинские банки все еще по старинке уповают на увеличение штата сотрудников службы безопасности или привлечение дополнительных ресурсов для проведения расследований. Безусловно, и НБУ как регулятор, и различные профильные ассоциации стимулируют банки совершенствовать свои методы борьбы с мошенничеством, развивая законодательные нормы. Однако этот процесс в Украине все еще на стадии формирования, а противодействие мошенникам пока является частным делом каждой финансовой организации.
Западные банки пошли более инновационным путем, внедрив инструменты бизнес-аналитики, благодаря которым можно не просто выявлять мошеннические схемы постфактум, но и предпринимать превентивные меры для их предотвращения. Применяя инструменты углубленной аналитики, сегодня банки могут отслеживать всю историю взаимодействия с каждым клиентом, что существенно помогает им распознать потенциальное мошенничество. Для этого нужно учитывать достаточно большой набор параметров, проводить анализ социального окружения клиентов и устанавливать самые разные взаимосвязи – по адресу проживания, телефонным номерам, кредитной истории, залоговому имуществу и т.д. Другими словами, технологически процесс противодействия мошенничеству предполагает регулярный анализ данных на предмет выявления как ранее известных, так и новых случаев подобного поведения.
Компания SAS предлагает так называемый гибридный подход для анализа и выявления мошенничества. Его суть состоит в комбинировании различных методов и алгоритмов:
- Применение известных экспертных и статистических бизнес-правил как прямого, так и нечеткого совпадения, которые помогают выявлять несоответствие информации в различных источниках данных, несоответствие кодов операций, дубликаты и прочее.
- Модели необычного «аномального» поведения или модели отклонения от обычной схемы поведения клиента или сегмента.
- Поиск скрытых закономерностей в данных и построение прогнозных моделей, которые позволяют предсказывать уже выявленные схемы.
- Анализ социальных сетей, которые помогают получить новые данные на основании анализа связей, например, связи с известными случаями мошенничества, выявления манипулирования, транзакции с подозрительными контрагентами (Social Network Analysis).
Такой подход позволяет повысить количество найденных случаев мошенничества и снизить ошибку первого рода («ложная тревога»).
Хотелось бы отдельно отметить инструмент для анализа социальных сетей (Social Network Analysis), который предназначен для проведения расследований. Визуальная оценка сети позволяет сразу определить мошенническую сеть и предотвратить попытки мошенничества.
Результаты анализа социальных сетей можно использовать следующими способами:
- Использование результатов для принятия решений при оценке рисков контрагентов;
- Визуализация части графа (сообщества или кластера), связанного с исследуемым объектом;
- Визуализация развития мошеннической сети во времени;
- Обогащение витрины данных, на основе которой строятся улучшенные скоринговые карты и модели, выявляющие «нестандартное поведение».
Важно, что каждый вид мошенничества (например, мошенничество «по случаю» и подготовленное мошенничество) выявляется с использованием определенного набора методов. Поэтому SAS применяет технологию Fraud Framework – инструментарий для проактивного обнаружения, предотвращения и расследования потенциально мошеннических схем, который включает различные типы инструментов для противодействия различным типам мошенничества и позволяет их комбинировать.
Эксперты ожидают повышенный интерес к данному классу решений для бизнес-аналитики со стороны банковского сообщества Украины. Скорее всего, их возьмут на вооружение сначала банки из ТОП‑10, а затем, учитывая масштаб проблемы и назревшую необходимость борьбы с мошенничеством на всех уровнях, примеру последуют остальные участники рынка.