Антифрод-решение от «Фаззи Лоджик Лабс»
Компания Fuzzy Logic Labs (ГК «Ростелеком»), разработчик кросс-канальной антифрод-платформы, анонсировала новый программный продукт – «Сессионный антифрод» 2.0. Он функционирует на базе платформы Smart Fraud Detection, основанной на технологии ИИ.
«Сессионный антифрод» 2.0 предназначен для предотвращения хищения денежных средств клиентов банков, участников систем лояльности онлайн- и офлайн-ритейла, логистических сервисов, а также для защиты от мошеннических действий сотрудников. Новый продукт может использоваться как отдельный модуль защиты дистанционных клиентских каналов, так и в совокупности с другими продуктами платформы в рамках кросс-канального решения.
Новый продукт сочетает в себе комплексный подход к формированию поведенческого профиля клиента благодаря сбору более 100 параметров пользователя и его устройств, включая сессии в интернете. Это позволяет эффективнее выявлять мошенническую активность в режиме реального времени за счет использования математической модели с ИИ.
Использование технологии машинного обучения повышает процент выявления и предотвращения аномальных событий и нелегальных схем еще на этапе их появления, благодаря чему снижаются репутационные и финансовые потери, в том числе расходы на проведение расследований.
«Сессионный антифрод» 2.0 разработан с учетом требований Банка России (СТО БР БФБО-1.7) и включает функционал, позволяющий противодействовать таким трендам, как мошенничество с использованием методов социальной инженерии. Для этого проводится мониторинг ключевых признаков мошенничества – наличие программ для удаленного доступа на устройстве клиента, а также использование VPN/TOR и других средств анонимайзинга, наличие активного звонка (в том числе через мессенджеры) и еще более 100 признаков.
Платформа Smart Fraud Detection разработана с учетом специфики современного бизнеса: банковского, ритейла и e-commerce. Ядро системы составляет механизм мониторинга и оценки каждой совершаемой транзакции. Анализируются платежные транзакции, внешние и внутренние операции компании, сессионные события. Для анализа используются уточненный профиль клиента и параметры устройства.