Assist оптимизировал систему противодействия мошенничеству

14 дек 2015 18:00 #30021 от ICT
Группа компаний Assist оптимизировала интеллектуальную систему противодействия мошенничеству, что дало возможность довести конверсию интернет-магазина до 99%. При этом уровень фрода составляет не более 0,035% без использования фильтров и 3D-Secure, сообщили CNews в Assist. С 2010 г. компания использует на практике самообучающуюся антифродовую систему, в основе которой лежит математический анализ статистики интернет-платежей. «Этот подход позволяет интернет-магазину “выжать” максимум из своего трафика и при этом не стать жертвой мошенников», — заявили в Assist. С самого начала система Assist Antifraud включала в себя подсистемы бизнес-правил и математического определения вероятности мошенничества, а также была оснащена набором отчетов, помогающих специалистам групп фрод-мониторинга анализировать подозрительные транзакции. В 2015 г. была проделана работа по созданию независимой OLAP-системы, которая включила в себя весь набор ранее используемых отчетов, а также позволила формировать многомерные срезы данных, необходимые как для анализа самих транзакций, так и для выявления мошенничества на стороне интернет-магазинов. Это увеличило быстродействие системы и количество формируемых выборок. Все это позволяет добиться роста показателя конверсии до 99% при минимальном риске мошенничества, уверяют в компании. «Вопрос обеспечения безопасности платежей в интернете нельзя рассматривать отдельно от его влияния на объемы продаж, — отметил директор по исследованиям и разработке ПО группы компаний Assist Владимир Анисимов. — Бизнесу нужен такой метод защиты, который при допустимом риске будет минимально сокращать продажи». В основе системы Assist Antifraud лежит принцип построения математических моделей оценки вероятности мошенничества. Платежный шлюз, имея данные по «чистым» и мошенническим транзакциям за определенный период времени, может использовать их для настройки математических моделей. Модели за доли секунды сопоставляют новую транзакцию со всем объемом ранее совершенных операций и определяют вероятность, с которой она похожа на мошенническую, при этом они анализируют тысячи параметров, характеризующих профиль клиента, его поведение на сайте, платежную историю и данные конкретного заказа. В целом схема работы системы выглядит следующим образом: сканирование профиля клиента (сбор максимального количества данных, характеризующих поведение клиента при осуществлении покупок и платежей); проверка данных, построение связей между ними (формирование числового профиля клиента); математический анализ профиля клиента (определение статистической вероятности мошенничества); в зависимости от результата анализа платеж может быть отклонен как подозрительный, отправлен на обработку в банк или подвергнут дополнительной проверке. По словам представителей Assist, такой подход позволяет сфокусировать внимание на действительно подозрительных транзакциях, к которым уместно применять весь арсенал существующих методов верификации клиента без риска сокращения продаж. «Эффективность работы системы напрямую зависит от накопленной истории транзакций и опыта специалистов по антифроду, которых очень трудно найти на рынке, — продолжил Владимир Анисимов. — Опыт — это ключевая компетенция, потому что формирование правил функционирования системы осуществляется именно силами экспертов. В Assist работают специалисты с более чем 15-летним опытом работы с карточными транзакциями, что является ценнейшим активом компании». Важное качество антифродовых систем, построенных на математических моделях — возможность гибко настраивать их под конкретные задачи и тип бизнеса. Для этого проводится обучение модели на истории транзакций именно того интернет-магазина, для которого она предназначена, пояснили в компании. При этом использование интеллектуальных систем противодействия мошенничеству не исключает применение всего арсенала средств антифрода (3D-Secure, фильтров, «ручного» мониторинга), но его оптимизирует, так как позволяет отсеять порядка 99,97% мошеннических транзакций, утверждают в Assist. Как отмечается, компания применяет разработанную интеллектуальную систему антифрода ко всем транзакциям, проводимым через свой платежный шлюз, обеспечивая безопасность платежей для компаний. Ссылка на источник


  • Сообщений: 103416

  • Пол: Не указан
  • Дата рождения: Неизвестно
  • Пожалуйста Войти или Регистрация, чтобы присоединиться к беседе.

    Похожие статьи

    ТемаРелевантностьДата
    «Инфосистемы Джет» создали для X5 Retail Group систему противодействия мошенничеству21.43Среда, 29 июня 2016
    "АльфаСтрахование" применяет решения SAS для противодействия мошенничеству18.21Вторник, 22 декабря 2020
    Ростех разработал систему противодействия гражданским дронам12.04Среда, 20 марта 2019
    Assist разработал многофункциональную OLAP-систему для e-commerce11.77Четверг, 11 февраля 2016
    «Юрайт» оптимизировал систему учета судебных дел Центробанка10.55Пятница, 15 января 2016
    "1С-Рарус" оптимизировал систему кадрового учета для "Таможенной карты"10.43Среда, 04 февраля 2015
    «Уральский банк реконструкции и развития» оптимизировал систему составления отчетности с помощью QlikView10.11Пятница, 04 декабря 2015
    «Корус Консалтинг» оптимизировал систему коммерческого учета нефтепродуктов в «Газпромнефть Марин Бункер»10.11Четверг, 12 мая 2016
    НЦИ и Group-IB создадут СП для противодействия киберпреступлениям8.35Четверг, 25 мая 2017
    «Алтэкс-Софт» предложила способы противодействия WannaCrypt8.17Понедельник, 15 мая 2017

    Мы в соц. сетях