Рішення / Детекція фроду

Детекція фроду та аномалій

Кожна операція перевіряється за секунди за патернами, вивченими на вашій історії, з причиною біля кожного спрацювання і порогом, який ви задаєте самі.

Фінанси Ризики ML
100% операцій
перевірка за 1–3 секунди
Причина біля кожного флага
а не непрозорий бал
Поріг — ваш
під реальну спроможність перевірки
Для кого

Ризик-командам у фінансах, фінтеху та на маркетплейсах з обсягом, за якого ручна перевірка вже не бачить усього.

Коротка відповідь

Модель вивчає, як виглядає норма у ваших даних — суми, час, контрагенти, пристрої, послідовності — і оцінює кожну операцію в міру надходження. Усе вище вашого порога потрапляє в чергу перевірки разом із причинами спрацювання і порівнянною історією, потрібною перевіряючому. Кожне рішення перевіряючого повертається в навчання, і модель продовжує вчитися на рішеннях вашої ж команди.

Проблема

Правила ловлять те, що хтось придумав два роки тому, а все нове приходить у вигляді чарджбеку.

01

Статичні правила застарівають

Поріг, написаний, коли бізнес був меншим, тепер позначає половину нормальних великих замовлень і пропускає патерн, що реально коштує грошей. Змінювати його ніхто не наважується, бо ніхто не знає, що він захищає.

02

Справжнє обмеження — спроможність перевірки

У черзі більше, ніж команда здатна переглянути, тому нижня половина схвалюється невидимою. Кожен реальний випадок у цій половині — втрата, яку ніхто ніколи не пов'яже з причиною.

03

Блокувати чесних дорожче за сам фрод

Перекручена система відхиляє хороші операції, і кожне відхилення — це втрачений продаж плюс звернення в підтримку плюс клієнт, який наступного разу піде до конкурента.

Як це працює

Від тригера до результату, крок за кроком.

01

Чесно розмічаємо історію

Підтверджений фрод, чарджбеки, спори і випадки, що виявилися легітимними. Фрод рідкісний, тому якість розмітки позитивного класу тут важливіша, ніж майже в будь-якій іншій моделі.

02

Будуємо поведінкові ознаки

Відхилення від власного патерну клієнта, швидкість операцій, зміна пристрою і геолокації, історія контрагента, час доби, послідовність дій. Сама лише сума — найслабший сигнал у наборі.

03

Поєднуємо модель і правила

Модель ловить незнайомі патерни, явні правила — відомі й усе, що вимагає регулятор. Правила залишаються редагованими вашою командою, а звітність по двох шарах іде окремо.

04

Ставимо поріг під вашу спроможність

Компроміс «ловити більше — перевіряти більше» проговорюється явно, з кривою precision-recall перед очима. Робочу точку ставимо там, де команда реально встигає розбирати чергу.

05

Замикаємо зворотний зв'язок

Рішення перевіряючих фіксуються і стають навчальними даними. Якість моделі та згода перевіряючих звітуються щомісяця, а перенавчання йде за графіком, а не після інциденту.

До / після

Що змінюється на практиці.

Зараз, руками
×Статичні правила, написані роки тому
×Черга більша, ніж команда встигає перевірити
×Незнайомі схеми виявляються через чарджбеки
×Хорошим клієнтам відмовляють без пояснень
Коли автоматизація працює
Кожна операція оцінена за секунди
Черга за розміром реальної спроможності команди
Нові схеми знаходяться без написання правила
Біля кожного флага є причини і порівнянна історія
Що ви отримуєте

Впровадження, а не демо.

Розмічену історію фроду і чесну оцінку, що на ній можна побудувати
Скорингову модель плюс редагований шар правил з окремою звітністю
Чергу перевірки з причинами, доказами і рішенням в один клік
Поріг, обраний за кривою precision-recall разом з вами
Зворотний зв'язок, щомісячний звіт про якість і перенавчання
На чому побудовано

Ми будуємо у вашому стеку, а не переводимо вас на свій. Нижче — те, до чого це рішення підключається найчастіше. Інші системи — питання обсягу робіт, а не перешкода.

Python scikit-learn XGBoost Isolation Forest Kafka PostgreSQL Redis FastAPI
Строк до продакшну8–12 тижнів
Ціна впровадженняФікс. ціна
Перший крокБезкоштовний міні-аудит
Чесні обмеження

Коли це рішення вам не підходить.

·Якщо підтверджених випадків фроду одиниці, вчитися немає на чому. Спершу правила і процес перевірки, а модель стане можливою, коли випадки накопичаться.
·Якщо розбирати флаги нікому, кращий детектор просто наростить чергу. Спроможність перевірки має існувати до того, як детекцію має сенс будувати.
·Якщо регулятор вимагає конкретний аудитований набір правил, модель його доповнює, а не замінює, — і ми спроєктуємо з цим обмеженням явно.

Що найчастіше запитують

Це регулятор, а не факт. Ми показуємо криву precision-recall і ставимо поріг там, де ваша спроможність перевірки, а потім щомісяця показуємо обидва числа, щоб поріг рухали свідомо.

Повʼязане

Де це стоїть в решті роботи.

Послуга
Інтеграції систем
Ширша послуга, до якої це належить: щоб системи надійно обмінювалися даними.
Рішення
Прогноз грошового потоку
Ковзний прогноз кешу на 13 тижнів за вашими рахунками, зобов’язаннями і банківськими даними.
Рішення
Автоматичне приймання рахунків
Агент стежить за фінансовою скринькою, читає кожен вхідний рахунок і веде живий реєстр, якому команда може довіряти,.
Рішення
Автоматичний дайджест звітів
Короткий текстовий дайджест про те, що змінилося у ваших цифрах, чому і що потребує рішення,.

Приходьте з процесом, який болить.

Міні-аудит безкоштовний: розбираємо вашу версію цього процесу і прямо кажемо, чи окупиться автоматизація. Якщо так — ви отримуєте обсяг робіт і фіксовану ціну.