«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

25.12.2025
Microsoft: Ориентир — «один инженер, один месяц, один миллион строк кода»
25.12.2025
ЛК, Softline и «Газинформсервис» — лидеры российского ИБ-рынка в 2025 году
25.12.2025
В Китае уравняли нейросети и цунами
25.12.2025
NIST и MITRE объединили усилия вокруг ИИ-проектов
25.12.2025
Сибирь и Урал налегают на «добычу»
24.12.2025
«Альфа-Банк» переходит на российский SafeTech CA для управления цифровыми сертификатами
24.12.2025
Открытый API избавит от спама?
24.12.2025
На Роскомнадзор и Минцифры подали в суд из-за ограничения звонков в мессенджерах
24.12.2025
Половина крупных компаний в России имеет трёх ИБ-подрядчиков и более
24.12.2025
Темы секций деловой программы 26-го Форума iFin-2026

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных