IBM усилит борьбу с мошенничеством с помощью технологий IRIS Analytics

IBM усилит борьбу с мошенничеством с помощью технологий IRIS Analytics

IBM усилит борьбу с мошенничеством с помощью технологий IRIS Analytics

Корпорация IBM приобрела частную компанию IRIS Analytics. Сфера занятий этой компании специфическая — борьба с мошенничеством в сфере электронных платежей. Технологии компании позволяют анализировать данные по платежам в режиме реального времени, что и помогает определять проблемные места. 

Сейчас, по данным IBM, только малая толика банковских организаций (около 16% банков) способны выявлять различные случаи мошенничества в режиме реального времени. И даже после того, как проблема локализована и подтверждена, банку требуется около месяца для принятия соответствующих мер. В результате мошенники оказываются более быстрыми и начинают работать по новой схеме еще до того, как старую ликвидировали специалисты по информационной безопасности той либо иной банковской структуры. 

Технология IRIS позволяет обнаруживать новые случаи мошенничества с высокой эффективностью, поскольку здесь используются когнитивные возможности системы. Кроме того, IRIS поддерживает создание новых и модифицирование существующих шаблонов для различных платежных платформ. Здесь применяется и прогностическое моделирование, и когнитивные технологии, плюс искусственный интеллект. Специалистам система предлагает real-time аналитику в интерактивном режиме. При этом компании, которые перейдут на новую технологию, смогут определять мошеннические операции сразу же, как только те запускаются злоумышленниками. Когнитивная машина IRIS определяет паттерны мошеннических транзакций и действует как «виртуальный аналитик» для определения подозрительной активности, пишет habrahabr.ru.

К примеру, если вы находитесь в США, а система замечает, что с карты снимаются деньги в России, система помечает такую операцию, как подозрительную. Если подозрительные операции повторяются в каком-либо регионе или с группой карт, система также дает знать об этом специалистам по информационной безопасности.

«Подход, основанный на когнитивных вычислениях, позволяет реализовать новую парадигму в борьбе с мошенничеством. Интегрируя технологию IRIS Analytics с технологией IBM Counter Fraud, мы поможем организациям выявлять случаи мошенничества в требуемом масштабе, с высокой оперативностью и с минимальным процентом ошибок, чтобы они могли своевременно осуществлять необходимые контрмеры с более высоким уровнем контроля и с большей прозрачностью», — сообщил Алистер Ренни (Alistair Rennie), руководитель подразделения IBM Industry Solutions.

Сейчас технологию IRIS используют банковские структуры и платежные системы всего мира. К примеру, межбанковская сеть авторизации e-RSB, которая управляется компанией STET, работает с IRIS, осуществляя 5,5 млрд транзакций по кредитным и дебетовым картам в год. «Обеспечивая среднее время отклика менее 5 миллисекунд в расчете на транзакцию даже в периоды пиковых нагрузок, когда мы обрабатываем свыше 750 транзакций в секунду, IRIS дает нам возможность выявлять случаи потенциального мошенничества без каких-либо дополнительных издержек для нашего сервиса. Кроме того, мы можем успешно реагировать на недавно выявленные схемы мошенничества путем осуществления новых контрмер в течение нескольких часов, не отключая систему», — рассказывает Пьер Жюхен (Pierre Juhen), заместитель главного исполнительного директора STET.

В России технологию IRIS использует много крупных банков. К примеру, «Тинькофф Банк» — структура, которая работает, в основном, в онлайн среде.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru