В «Тинькофф» разработали модель на основе машинного обучения, которая способна выявить мошенничество на этапе подтверждения заявки на кредит. Об этом говорится в сообщении компании.
По словам замруководителя центра экосистемной безопасности «Тинькофф» Олега Замиралова, технология позволяет пресекать свыше 90% заявок на кредит наличными, оформленных под воздействием социальной инженерии.
Компания усилила скоринг, который ранее использовала для проверки кредитоспособности клиента, признаками и параметрами, которые указывают на потенциальное мошенничество. Среди таких признаков: социально-демографические факторы, аномалии в самой заявке, которые обычно используются для инструкций мошенников, и другое.
Чтобы разработать модель выявления мошенничества, «Тинькофф» проанализировал несколько миллионов заявок, в том числе те, которые клиенты оформляют под воздействием социальной инженерии.
Пилот тестируется с конца прошлого года.
Фото на обложке: vin.rusanov /
Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе последних новостей и событий!
Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter
Материалы по теме
- 1 AI для HR: профиль кандидата, который повысит скорость найма в два раза
- 2 Эволюция ML-сервисов в микрофинансовых организациях и советы по внедрению
- 3 Машины не восстанут, но вылететь с работы можно: разбираемся, зачем осваивать нейросети
- 4 Мнение эксперта: Игорь Пивоваров о том, что происходит с OpenAI
- 5 «Доверять нельзя бояться». Как работают нейросети в беспилотных автомобилях