Прогнозирование мошенничества в верификации личности: Использование машинного обучения для проактивной защиты

Прогнозирование мошенничества, использующее машинное обучение, позволяет организациям перейти от реактивного обнаружения мошенничества к проактивной стратегии защиты при верификации личности, анализируя закономерности и аномалии в данных в реальном времени для предвидения и предотвращения мошеннических действий до их возникновения.

Эволюция обнаружения мошенничества: от реактивного к проактивному

Традиционно обнаружение мошенничества часто было реактивным процессом. Инциденты происходили, а затем системы обновлялись для предотвращения подобных случаев в будущем. Хотя этот подход в некоторой степени эффективен, он оставляет организации уязвимыми перед новыми и развивающимися схемами мошенничества. Цифровой ландшафт, с его быстрыми темпами и растущей изощренностью мошенников, требует более гибкой и дальновидной стратегии.

Именно здесь вступает в игру прогнозирование мошенничества, основанное на машинном обучении (МО). Вместо того чтобы ждать, пока произойдет мошенничество, модели МО обучаются на исторических данных – включая законные транзакции, известные случаи мошенничества и различные атрибуты личности – для выявления тонких индикаторов и прогнозирования вероятности мошенничества в новых взаимодействиях. Этот переход от реактивного к проактивному имеет решающее значение для поддержания безопасности и доверия в процессах цифровой верификации личности.

Как работает прогнозирование мошенничества с машинным обучением

По своей сути прогнозирование мошенничества включает в себя подачу больших наборов данных в алгоритмы машинного обучения. Эти алгоритмы учатся распознавать сложные закономерности, которые могут быть упущены аналитиками-людьми. Вот разбивка процесса:

Сбор данных и разработка признаков

Первый шаг включает сбор исчерпывающих данных. Для верификации личности это включает широкий спектр информации, такой как:

• Данные удостоверяющих документов: Информация, извлеченная из паспортов, водительских удостоверений и национальных удостоверений личности.
• Биометрические данные: Распознавание лиц, результаты обнаружения живости.
• Данные устройства: IP-адреса, отпечатки устройств, геолокация.
• Поведенческие данные: Динамика нажатия клавиш, шаблоны навигации.
• История транзакций: Прошлые покупки, активность учетной записи.
• Данные третьих сторон: Списки санкций, списки политически значимых лиц (ПЗЛ), негативные упоминания в СМИ.

Затем разработка признаков преобразует эти необработанные данные в значимые переменные (признаки), которые модель МО может использовать для прогнозирования. Например, вместо простого IP-адреса признаком может быть «IP-адрес, связанный с известными мошенническими сетями» или «количество учетных записей, созданных с этого IP за последние 24 часа».

Обучение и выбор модели

Различные алгоритмы машинного обучения подходят для прогнозирования мошенничества, включая:

• Модели обучения с учителем: Такие как логистическая регрессия, машины опорных векторов (SVM), случайные леса и градиентный бустинг (GBM). Эти модели обучаются на размеченных данных (т.е. данных, где мошенничество уже идентифицировано).
• Модели обучения без учителя: Такие как алгоритмы обнаружения аномалий (например, изоляционные леса, автокодировщики). Они полезны для выявления новых мошеннических схем, которые не вписываются в известные категории.

Выбор модели зависит от конкретного варианта использования, характеристик данных и желаемой интерпретируемости. Модели учатся присваивать оценку мошенничества – обычно вероятность от 0 до 1 – каждой новой попытке верификации личности или транзакции.

Оценка и принятие решений в реальном времени

После обучения модель может быть развернута для предоставления оценок мошенничества в реальном времени. Когда пользователь пытается верифицировать свою личность или инициировать транзакцию, система передает соответствующие данные в модель МО. Модель быстро генерирует оценку мошенничества, которая затем служит основой для принятия решения:

• Низкая оценка: Продолжить верификацию/транзакцию.
• Средняя оценка: Пометить для ручной проверки или запросить дополнительные шаги верификации.
• Высокая оценка: Немедленно заблокировать верификацию/транзакцию.

Эта возможность работы в реальном времени имеет решающее значение для предотвращения мошенничества в точке взаимодействия, минимизации финансовых потерь и улучшения пользовательского опыта за счет уменьшения ненужных препятствий для законных пользователей.

Преимущества прогнозирования мошенничества при верификации личности

Внедрение прогнозирования мошенничества с помощью машинного обучения предлагает несколько значительных преимуществ:

1. Проактивное предотвращение мошенничества: Основное преимущество — это способность обнаруживать и предотвращать мошенничество до того, как оно повлияет на бизнес или клиента, выходя за рамки реактивных мер.
2. Уменьшение ложных срабатываний: Модели МО могут более точно, чем системы, основанные на правилах, различать законные аномалии и истинное мошенничество, что приводит к меньшему количеству ложных срабатываний и лучшему клиентскому опыту.
3. Повышение эффективности: Автоматизация обнаружения мошенничества снижает потребность в обширных ручных проверках, позволяя аналитикам по борьбе с мошенничеством сосредоточиться на более сложных случаях.
4. Адаптивность к новым угрозам: Модели машинного обучения могут непрерывно обучаться на новых данных, адаптируясь к развивающимся тактикам мошенничества и возникающим угрозам без постоянного ручного перепрограммирования.
5. Улучшенный клиентский опыт: Законные пользователи получают более быстрые и плавные процессы верификации, поскольку система может быстро их пропускать, одновременно помечая подозрительную активность.
6. Экономия затрат: Предотвращая мошенничество, организации экономят на возвратных платежах, расходах на расследования и репутационном ущербе.

Применение в верификации личности

Прогнозирование мошенничества бесценно на протяжении всего жизненного цикла личности:

• Верификация пользователя (KYC): Во время первоначальных процессов «Знай своего клиента» (KYC) модели МО могут оценивать риск синтетических личностей, подделки документов или попыток захвата учетной записи на основе предоставленных удостоверяющих документов, биометрических данных и связанных точек данных.
• Верификация бизнеса (KYB): Для «Знай свой бизнес» (KYB) прогностические модели могут анализировать данные регистрации компании, информацию о конечных бенефициарных владельцах (UBO) и публичные записи для выявления потенциальных подставных компаний или незаконных организаций.
• Мониторинг транзакций: Помимо первоначальной верификации, модели МО непрерывно отслеживают транзакции на предмет подозрительных закономерностей, указывающих на отмывание денег или другие финансовые преступления.
• Проверка кошельков (KYT): Для «Знай свою транзакцию» (KYT) прогностическая оценка может оценивать риск, связанный с адресами криптовалютных кошельков или другими переводами цифровых активов.

Ключевые выводы

• Прогнозирование мошенничества использует машинное обучение для перехода от реактивного к проактивному обнаружению мошенничества.
• Модели МО анализируют огромные наборы данных для выявления тонких закономерностей и прогнозирования вероятности мошенничества.
• Сбор данных, разработка признаков, обучение модели и оценка в реальном времени являются ключевыми компонентами.
• Преимущества включают проактивное предотвращение, уменьшение ложных срабатываний, повышение эффективности и адаптивность.
• Это улучшает верификацию личности в KYC, KYB, мониторинге транзакций и проверке кошельков.

Часто задаваемые вопросы

В чем разница между обнаружением мошенничества на основе правил и прогнозированием мошенничества?

Системы, основанные на правилах, полагаются на предопределенные правила (например, «если сумма транзакции > 1000 долларов США и местоположение X, пометить как подозрительное»). Прогнозирование мошенничества использует машинное обучение для изучения сложных закономерностей из данных, что позволяет ему выявлять индикаторы мошенничества, которые не закодированы явно как правила, и адаптироваться к новым угрозам.

Могут ли модели машинного обучения полностью исключить мошенничество?

Хотя модели машинного обучения очень эффективны, они не могут полностью исключить мошенничество. Мошенники постоянно развивают свою тактику. Однако МО значительно снижает уровень мошенничества и улучшает возможности обнаружения, что значительно затрудняет успешное осуществление мошеннических действий.

Как прогнозирование мошенничества справляется с новыми типами мошенничества?

Модели машинного обучения, особенно те, которые используют обучение без учителя или регулярно переобучаются на новых данных, лучше приспособлены для обнаружения новых схем мошенничества, чем статические наборы правил. Они могут выявлять аномалии, которые не соответствуют предыдущим определениям мошенничества.

Дорого ли внедрять прогнозирование мошенничества?

Первоначальная настройка может включать инфраструктуру данных и разработку моделей. Однако долгосрочные выгоды в предотвращении мошенничества, снижении затрат на ручную проверку и улучшении клиентского опыта часто приводят к значительной окупаемости инвестиций.

Какие данные имеют решающее значение для эффективного прогнозирования мошенничества при верификации личности?

Ключевые данные включают данные удостоверяющих документов, биометрические данные (сканирование лица, обнаружение живости), информацию об устройстве (IP, ID устройства), поведенческие паттерны и исторические данные транзакций. Чем полнее и разнообразнее данные, тем точнее прогнозы.

Didit предоставляет инфраструктуру для идентификации и борьбы с мошенничеством, интегрируя более 1000 источников данных и открытый рынок модулей для поддержки ваших стратегий верификации личности и предотвращения мошенничества. Наша платформа поддерживает весь жизненный цикл – Аутентификация -> Верификация -> Мониторинг – для верификации пользователей (KYC), верификации бизнеса (KYB), мониторинга транзакций и проверки кошельков (KYT). Используя передовые методы, включая те, которые лежат в основе прогнозирования мошенничества, Didit помогает вам быстро принимать обоснованные решения. Вы можете интегрировать Didit всего за 5 минут, с публичной оплатой по мере использования и без минимальных требований. Начните с 500 бесплатных проверок каждый месяц; полная верификация личности начинается всего с $0.30.

Начните работу с Didit

Didit — это инфраструктура для идентификации и борьбы с мошенничеством — один API, публичная оплата по мере использования и 500 бесплатных верификаций каждый месяц. Добавьте верификацию пользователя в свой поток и интегрируйте за 5 минут.

• Верификация пользователя — узнайте, как это работает и сколько стоит.
• Прочитайте документацию — справочник по API и руководство по интеграции.
• Начните бесплатно — 500 верификаций каждый месяц, кредитная карта не требуется.