Мошенничество в платежной сфере

Число внутренних слоев может быть подобрано экспериментально, но рекомендуется выбирать не большое их число (2–3), иначе такая топология сети может препятствовать обучению сети. Так, проводимые эксперименты с многослойными нейронными сетями прямого распространения показывали неплохие результаты (сеть обучалась, ошибка не превышала заданной пороговой величины) при наличии двух скрытых слоев.

В СМТ аналитическую модель на основе нейронных сетей можно использовать совместно с другими методами. Например, так, как показано на рисунке 4.5. Первым шагом анализа эмитентской транзакции является извлечение профиля клиента (это может быть статистический профиль, построенный без привлечения методов нейронных сетей) и оценка транзакции на соответствие этому профилю. Такая проверка позволяет учесть характерные транзакции для клиента и снизить число ложных срабатываний на легальных транзакциях, которые для других клиентов могут являться подозрительными на предмет их мошеннического характера. Если транзакция соответствует профилю, то можно считать ее не подозрительной, то есть легальной.

Рис. 4.5. Комбинированная оценка эмитентской транзакции

Если транзакция не соответствует профилю клиента, то на втором шаге проводится оценка транзакции по модели мошенничества. Такая модель может быть единой в СМТ либо их может быть несколько для мошеннических транзакций разных типов — в любом случае ранее выявленные факты несанкционированных операций по другим картам служат сигналом к тому, что и данную транзакцию следует рассматривать как подозрительную. Если шаблон мошеннического поведения применим к данной транзакции — она считается подозрительной (мошеннической).

Третьим шагом является оценка транзакции по модели нейронной сети — ни легального, ни мошеннического характера у данной транзакции не выявлено, значит, следует провести нечеткую оценку с использованием нейросети. На основе выхода сети можно будет сделать вывод о том, считать ли транзакцию легальной или подозрительной.

В заключение следует отметить, что построение и обучение нейронной сети является весьма трудоемким процессом, сильно зависящим от качества и особенностей данных. Так, необходима точная классификация мошеннических и легальных транзакций — все ошибки в такой классификации приведут к неверному обучению сети. Также важно учитывать, что легальные транзакции для одной группы клиентов могут быть признаны мошенническими для другой, и без учета этой специфики провести адекватную оценку с приемлемым уровнем ошибок достаточно сложно (если вообще возможно).

4.3.6. Выводы

Риски, связанные с мошенничеством в платежной сфере, являются ее неотъемлемой характеристикой, полностью исключить которую невозможно. Рациональным представляется подход, связанный с количественной оценкой этих рисков и применением средств и инструментов для их уменьшения, среди которых системы мониторинга транзакций в настоящее время занимают важнейшее место.

Глава 5 Процедуры минимизации рисков при работе с платежными картами

По мере увеличения масштабов карточного бизнеса вопросы минимизации рисков становятся наиболее актуальными. Как говорится в известной пословице: «Деньги сбереженные — все равно что деньги приобретенные». Сохранить заработанные средства также важно, но часто бывает значительно сложнее, чем их непосредственно зарабатывать. Поэтому все чаще мы видим в штате банков людей с красивой должностью «риск-менеджер», призванных предупреждать возникновения риска и последующих потерь для кредитной организации. На тему карточных рисков написано огромное количество различных материалов, затрагивающих все направления данного бизнеса, начиная от общих вопросов теоретического характера и заканчивая узкоспециализированными направлениями. Мы постараемся в рамках настоящей главы дать рекомендации первичных вводных относительно вопросов контроля за рисками в карточном подразделении и выделить два, на наш взгляд, основных риска при работе с картами: операционный риск, возникающий при оформлении и обслуживании карт, а также риски, возникающие у клиентов при использовании карты.

5.1. Операционные процедуры минимизации рисков в карточном подразделении

5.1.1. Хранение, перемещение и выдача заготовок и пластиковых карт