Алгоритмы против мошенников. Центр Big Data МТС разработал новый антифрод-сервис для маркетплейсов

Логотип компании МТС

МТС разработал собственный антифрод-сервис. Алгоритм умеет определять ещё на этапе авторизации надёжность пользователя.

Обложка поста Алгоритмы против мошенников. Центр Big Data МТС разработал новый антифрод-сервис для маркетплейсов

В чём суть разработки

Если коротко, то новый антифрод-сервис от МТС:

✔️ помогает бороться с фродом на маркетплейсах, досках объявлений и в онлайн-магазинах

✔️ повышает безопасность онлайн-площадок для пользователей и позволяет избежать лишних трат и издержек из-за действий мошенников

Как это работает

Сервис работает на основе машинного обучения и помогает определять фрод на этапе авторизации пользователей.

Алгоритмы анализируют обезличенную информацию о поведении пользователей на базе данных экосистемы МТС и других операторов и определяют, кто из них с большой вероятностью может оказаться неблагонадёжным.

При оценке потенциальной опасности сервис берёт во внимание:

  • данные о продолжительности пользования SIM-картой
  • наличие виртуальной SIM-карты
  • статистику о количестве и продолжительности звонков и ещё 60 различных показателей

Антифрод-сервис работает вместе со скоринговой системой онлайн-площадки, что помогает значительно улучшить показатели и повысить эффективность поиска мошенников.

Результаты

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. В настоящий момент 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, сейчас 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.
Безопасность
Машинное обучение
115