Как антифрод-системы помогают в борьбе с кредитным мошенничеством

C ростом онлайн технологий кредитования, когда пользователи могут получить заем удаленно в короткие сроки через мобильный или интернет-банк, банки столкнулись не только с конкуренцией с другими финансовыми организациями, но и большим разнообразием новых методов социнженерии и мошенничества в ДБО с кредитным функционалом. Если это не корпоративное мошенничество, в котором участвуют сотрудники организации, и банк готов выдать кредит по удаленному каналу, то банк обязан безошибочно идентифицировать клиента.

Сейчас банки часто используют системы-антифрода для идентификации клиента и больше времени уделяют проверке операций после получения кредита, фиксируют, если кредитные средства переводятся кому-то сразу после получения и запускают дополнительные механизмы проверки в случае сомнительных операций. При этом кросс-канальные системы антифрода несомненно обладают большими преимуществами, так как мошенничество и вывод денежных средств происходят часто в разных каналах.

Преимущества применения антифрод-систем для защиты от мошенничества с кредитами:

В компании Фаззи Лоджик Лабс, развивая кросс-канальную систему обнаружения и выявления мошеннических транзакций в режиме реального времени Smart Fraud Detection, мы разработали технологии, которые показали себя эффективными в выявлении мошенничества в кредитной сфере.

1. Технология для оценки поведенческих профилей. Функционал позволяет индивидуально настраивать собственные объекты хранения для расчета данных о поведении. Так, например, по составному объекту `карта – терминал` будет доступна следующая информация: время первой операции, время последней операции, объем операций за день, за месяц, отношение объема операции за месяц и за день …Это позволяет выделить атипичные долгосрочные действия и отследить аномалии в поведении.

2. Технология `Генератор правил`. В этой технологии правила-гипотезы формируются автоматически, последовательно оптимизируются после каждой итерации. Если, например, выполняется оптимизация правил социальной инженерии, то система по результатам работы предложит новые правила для лучшего нахождения таких операций при минимальном ложном срабатывании.

3. Технология дополнительного мониторинга транзакций и оценки риска проводимых платежей по протоколу 3D Secure 2. 0. В режиме реального времени создаются более точные профили объектов в различных каналах, а также связи между ними (клиенты, получатели платежей, мерчанты, IP-адреса, реквизиты и геолокации клиентских устройств…); определяются кросс-канальные регулярные платежи, типовые устройства, скорость перемещения по IP; проверяются платежи по реквизитам и устройствам известных мошеннических операций, проведенных в других банковских каналах.

Примеры решений практических кейсов по кредитному мошенничеству:

Кейс 1. Невозвратные кредиты, кредиты по подложным документам, кредиты по чужим докумен-там.

Банковский мошенник с 02/2021 г получал и не возвращал кредитные займы в Москве и Санкт-Петербурге. Персона проходила под разными установочными данными (более 10) в разных городах. Подтвержденные случаи мошенничества — более 30 эпизодов, подтвержденный ущерб — 3 756 281 руб.

Сотрудница банка построила изощренную пирамиду и украла у клиентов более 579 тысяч руб. Она оформляла без их ведома фиктивные кредиты в Твери, фальсифицировала сведения и готовила подложные кредитные договора. Чужие деньги она использовала для погашения уже имеющиеся задолженностей по фиктивным кредитным договорам, а также в личных целях. Суд назначил ей условное наказание на два года.

Решение с помощью антифрод системы SFD: использование технологий `Генератор правил` и `Оценка поведенческих профилей`.

Кейс 2. Телефонное мошенничество (социальная инженерия)

Инцидент с кражей более 500 тыс руб с банковской карты: по звонку мошенника от имени сотрудника банка попросили клиента зайти в личный кабинет и сделать высшую степень защиты, так как удаленно пытаются взять кредит от его имени. Для этого попросили скачать приложение (QuickSupport) и вместе с сотрудником сделать все операции. При звонке клиента на горячую линию параллельно поступил звонок с совпадением 9 цифр номера горячей линии, где мошенник под видом сотрудником банка сообщил о `мошеннической` заявке на кредит. Введя в заблуждение клиента банка и путем удаленного подключения к телефону по приложению, злоумышленник под видом сотрудника банка сделал несколько списаний денежных средств в размере 200 000 тыс рублей, 200 000 тыс. рублей, 100 000 тыс. рублей и 60 000 тыс. рублей. Денежные средства были сняты в городе отличном от проживания клиента банка.

Решение с помощью антифрод системы SFD: использование технологий `Генератор правил` и `Оценка поведенческих профилей`, дополнительный мониторинг транзакций и оценки риска про-водимых платежей по протоколу 3D Secure 2. 0.

Заключение:

Одной из основных задач любого банка является обнаружение мошенника как можно быстрее. Но, если кредит уже выдан, то мошенников можно обнаружить и на ранних стадиях постмониторинга антифрод-системами и службами безопасности банка.