Антифрод ограниченного действия
Банковский эквайринг покрылся защитой от хакеров на 50%
При применении антифрод-систем банки больше защищают дистанционные каналы, а не отделения, полагают авторы исследования «Инфосистемы Джет». Эквайринг защищен подобными системами на 50%, а управление инвестициями — всего на 15%, полагают аналитики. В банках же недовольны существующими вариантами защиты, поскольку они в основном справляются лишь со стандартными базовыми задачами и не подразумевают тонкой настройки под сложные процессы.
Фото: Ирина Бужор / Коммерсантъ
Фото: Ирина Бужор / Коммерсантъ
Уровень защищенности дистанционных сервисов банков от мошенников составляет почти 100%, в то время как операции в отделениях — не более чем 40%, следует из исследования системного интегратора «Инфосистемы Джет» (с ним ознакомился “Ъ”). В исследовании приняли участие более 30 кредитных организаций, 70% — банки с числом клиентов менее 1 млн, 20% — с клиентской базой 1–5 млн, 10% — более 5 млн клиентов.
По данным «Инфосистем Джет», высокий уровень защищенности демонстрируют цифровые продукты обслуживания клиентов. В направлении интернет-банк (сайт и мобильные приложения) физических лиц степень покрытия антифрод-системами составляет 100%, юрлиц — 80%. Этот вопрос критически важен, потому что основная часть финансовых услуг уже оказывается через дистанционные каналы, в отдельных организациях через интернет проходит до 80–90% клиентского трафика, отмечает руководитель направления защиты мобильных устройств Positive Technologies Владислав Ермаков.
Средний уровень покрытия антифрод-системами у направления эквайринга (операции в банкоматах и терминалах) — 50%. Расчетно-кассовое обслуживание в отделениях банка покрыто антифрод-системами лишь на 40%, кредитные продукты — на 30%, управление инвестициями — на 15%.
Онлайн-каналы технологически однородны, что позволяет выстроить централизованный сбор данных и автоматизированный скоринг, поясняет управляющий по анализу банковского и финансового рынков ПСБ Дмитрий Грицкевич. В офисах, как отмечает эксперт, главной точкой входа для обслуживания клиента является операционист.
Эксперты «Инфосистем Джет» также указывают на разрыв между функциональными возможностями используемых антифрод-систем и потребностями респондентов. Банкиры недовольны жесткой фиксацией настроек со стороны вендора антифрод-системы без возможности кастомизации на продвинутом уровне, отсутствием гибких интерфейсов для построения сложных бизнес-процессов, недостаточностью инструментов для ретроспективного анализа и тестирования гипотез, следует из исследования. Большое количество антифрод-систем проектировались прежде всего как системы принятия решений с акцентом на скорость обработки данных, обратная сторона этого подхода — недостаточная гибкость настройки и слабый функционал для углубленной аналитики, указывается там. Недостаточный аналитический инструментарий дополнительно снижает способность банка видеть цепочку событий целиком, поскольку отдельный подозрительный платеж может выглядеть нормально, но в сочетании с изменением устройства, нетипичным поведением клиента, звонком в колл-центр или действиями в отделении уже формировать признаки атаки, поясняет проджект-менеджер ГК Softline (MD Audit) Кирилл Лёвкин.
Сложно складывается ситуация и с применением машинного обучения (ML). Только 13% банков используют алгоритмы машинного обучения как базовый механизм выявления мошенничества, при этом 100% пользователей не удовлетворены результатами. Низкий уровень внедрения ML может свидетельствовать об отсутствии качественных размеченных данных у некоторых некрупных банков, считает господин Грицкевич. При низком качестве моделей может возрастать число ложных срабатываний, в частности блокировка карт, что влияет на уровень удовлетворенности клиентов, предупреждает банкир. Модели должны регулярно переобучаться и тестироваться на новых сценариях мошенничества, а их эффективность необходимо оценивать не только по точности, но и по количеству предотвращенного ущерба и ложных срабатываний, уверен господин Лёвкин. Важно расширять набор анализируемых сигналов и объединять их в едином контуре: чем больше контекста получает антифрод, тем выше вероятность обнаружить нетипичное поведение без чрезмерного количества блокировок, заключает он.