«Тинькофф Банк» научился выявлять заявки на кредиты, поданные под влиянием мошенников, сообщил «РИА Новостям» замруководителя Центра экосистемной безопасности банка Олег Замиралов.

«В "Тинькофф" разработали ML-модель, которая позволяет выявить мошенничество с кредитами на этапе подтверждения заявки. Эта модель способна с высокой точностью прогнозировать воздействие третьих лиц при оформлении клиентом заявки и посылать сигнал сотрудникам банка, чтобы они перепроверили заявку и в случае подозрения на мошенничество отклонили её», — рассказал он.

Замиралов добавил, что в основе технологии лежит система оценки кредитоспособности потенциального заёмщика, основанная на численных статистических методах, усиленная антифрод-логикой: «Для этого мы проанализировали миллионы заявок, включая кейсы, когда клиенты подают заявку на кредит под воздействием социальной инженерии, выявили различные факторы в поведении и другие признаки, которые могут указывать на мошенничество».

20 февраля, 2024

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

15.04.2024
«Мы начали внедрение искусственного интеллекта с самих себя»
15.04.2024
«Ростелеком»: Рынок должен вложиться в инфраструктуру связи
15.04.2024
Балканские инженеры добавили ярких красок в системы безопасности
15.04.2024
Расходы ИТ-компаний на продвижение в СМИ выросли в полтора раза
15.04.2024
Имейл — небезопасный канал для получения распоряжений на перевод
15.04.2024
В App Store просочилось фейковое ПО «Сбера»
15.04.2024
В России создают базу научных публикаций по ИИ
12.04.2024
Дуров: Умные люди всегда будут предпочитать свободу ограничениям
12.04.2024
Мигрантов обяжут регистрироваться на «Госуслугах» перед покупкой «симок»?
12.04.2024
Голоса в голове. Кто на самом деле убеждает вас взять кредит

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных