ruen
Оставить заявку
ML/AI
Предотвращение мошенничества
AI-система анализирует транзакции, клиентское поведение и операционные данные, чтобы в реальном времени выявлять мошенничество и аномальные действия. Модели учитывают историю, контекст операций, геоданные, устройство, поведенческие паттерны и внешние факторы.
Решение помогает финансовым, страховым, телеком- и e-commerce-компаниям снижать риски, уменьшать ложные срабатывания и ускорять расследования, повышая защиту бизнеса и снижая нагрузку на команды безопасности.
Выгоды системы
на
20
–50%
Снижение потерь от мошенничества
до
40
%
Снижение ложных срабатываний
до
70
%
Автоматизация ручных проверок
до
3
–5 раз
Ускорение расследований
Функционал продукта
01Аналитика транзакций в реальном времени
Мгновенная оценка операций по паттернам поведения и риск-факторам.
02
Поведенческий анализ пользователей
Выявление нетипичных действий клиентов и сотрудников.
03
Риск-скоринг операций
Присвоение каждому событию вероятности мошенничества.
04
Автоматическая приоритезация инцидентов
Система формирует очередь по критичности случаев.
05
Графовые расследования
Построение связей, анализ аккаунтов и выявление скрытых схем.
06
Отчётность и мониторинг рисков
Контроль эффективности антифрод-процессов и динамики угроз.
Решаемые задачи
Высокие финансовые потери от мошенников
Недостаточная защищённость операций
AI выявляет подозрительные транзакции до нанесения ущерба и сокращает потери.
Перегрузка службы безопасности
Большой объём ручных проверок
Рутинные проверки автоматизируются, сотрудники работают только со сложными кейсами.
Слишком много ложных тревог
Низкая точность текущих антифрод-правил
Модели ML адаптируются под данные компании и сокращают ошибочные алерты.
Долгие расследования и неясные цепочки действий
Нет целостной картины инцидентов
Система автоматически собирает контекст и связи, ускоряя разбор случаев.
Сроки внедрения
От 2 до 4 месяцев
Зависит от структуры данных и числа интеграций.
Стоимость внедрения
От 3 до 8 млн ₽
Определяется объёмом операций, требованиями к точности моделей и сложностью аналитики.
Этапы внедрения
1. Диагностика и анализ данных
Оцениваем текущие сценарии мошенничества, источники данных и качество логов.011. Диагностика и анализ данных
022. Выбор пилотного сегмента
033. Проектирование решения и моделей
044. Интеграция и тестирование
055. Пилотный запуск
066. Полноценное внедрение и мониторинг эффективности
