«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

04.03.2026
Россияне уже возвращают цифровые рубли государству
04.03.2026
«Информация о распространении вируса в MAX не соответствует действительности»
04.03.2026
Компания «Маск Сэйф» защитила ИТ-инфраструктуру с помощью SIEM от «СёрчИнформ»
04.03.2026
OpenAI станет прямым конкурентом своего же акционера?
04.03.2026
ИИ деанонимизирует людей по малозначительным деталям
04.03.2026
Мнение: Разнообразие платёжных сервисов вызывает усталость
03.03.2026
Обналичивание — возможность для скамеров разорвать цифровой след
03.03.2026
К 2030 году 80% промсектора должно импортозаместить ПО
03.03.2026
«Это выглядело как проявление приспособленчества и небрежности»
03.03.2026
F6: 40% пиратских сайтов содержит вредоносный код

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных