«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

10.08.2026
«Шерлок» и CodeScoring представили расширенную интеграцию решений
10.08.2026
Передовые LLM рвутся из «песочниц» на просторы интернета
10.08.2026
Данные британских силовиков оказалась под прицелом вымогателей
10.08.2026
Тысячи скамеров, действовавших в Африке, попались Интерполу
10.08.2026
Cisco Talos: Хакеры декомпозируют атаки с помощью ИИ
07.08.2026
В Москве прошла вторая инженерная конференция Kuber Community Day
07.08.2026
Минцифры: Ограничения для детских SIM-карт применяются только родителями
07.08.2026
ЛК предупреждает о новом инфостилере в Telegram
07.08.2026
MAX приглашает делать «достаточно» безопасные клиенты себя
07.08.2026
40% компаний даёт ИИ‑агентам доступ к секретам

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных