В Smart Fraud Detection добавлены дополнительные параметры транзакции

В Smart Fraud Detection добавлены дополнительные параметры транзакции

В Smart Fraud Detection добавлены дополнительные параметры транзакции

Фаззи Лоджик Лабс обновила систему Smart Fraud Detection до версии 3.5. Обновления включают в себя дополнительные параметры транзакции для СБП, функции для удобства работы пользователя и технические разработки в модуле правил и оценке поведенческих профилей.

Для соблюдений требований НСПК для Системы Быстрых Платежей в систему Smart Fraud Detection добавлены параметры транзакции для передачи суммы и валюты комиссии. Параметры теперь доступны в интерфейсе для использования в правилах и других рассчитываемых параметрах.

Для удобства работы пользователей разработчики изменили дизайн графических форм интерфейса. Также добавили шаблоны примечаний для использования в инцидентах, правилах и списках и разработали новый справочник по добавлению-удалению атрибутов в списках в карточке инцидентов.

По запросам пользователей разработаны новые функциональные возможности автоматического формирования существующих и новых отчетных форм (Отчеты по расписанию) с последующей отправкой их по электронной почте или сохранением на сетевом ресурсе.

В систему добавлены новые отчетные формы:

  • Контроль выполнения ночных заданий – статистические данные о выполнении ночных заданий и калибровки данных.
  • Время обработки транзакций – данные о времени обработки транзакций.

В версии 3.5 системы Smart Fraud Detection представлена новая функция Динамические объекты расчета. Эта функция позволяет работать с собственными настраиваемыми объектами хранения. Динамические объекты используются при расчете дополнительных параметров в соответствии с собственными алгоритмами для подробного анализа поведенческих профилей.

Для функции Генератор правил в системе добавлена возможность создания новых запросов на генерацию путем копирования существующих.

Компания Фаззи Лоджик Лабс с 2016 года занимается разработкой, внедрением и технической поддержкой программного обеспечения (система Smart Fraud Detection) для противодействия мошенническим транзакциям в различных каналах обслуживания клиентов. Компания реализует комплексные проекты для разных отраслей экономики: от финансового сектора до предприятий розничной торговли.

Внутренние ссылки: Динамические объекты расчета, Генератор правил, Обновление системы до версии 3.4.

Бигтех в России просит открыть обезличенные данные граждан для обучения ИИ

Российскому ИИ не хватает данных, а закон, по мнению бигтеха, держит их под замком. Ассоциация больших данных, в которую входят «Авито», «Сбер», «Ростелеком», «Яндекс», HH и VK, попросила Минцифры упростить использование обезличенной персональной информации для разработки и обучения нейросетей.

Сейчас любое алгоритмическое преобразование персональных данных считается обезличиванием.

Даже если технология практически исключает возможность установить личность человека, полученный массив всё равно остаётся персональными данными со всеми сопутствующими ограничениями. Защита вроде бы сработала, а юридический хвост никуда не делся.

АБД, по данным КоммерсантЪ, предлагает выделить технологии повышения приватности — Privacy Enhancing Technologies, или PETs — в отдельную категорию. Они позволяют обрабатывать, передавать и хранить информацию без раскрытия личности. Если риск идентификации равен нулю или составляет малые доли процента, такие данные предлагается использовать для ИИ без согласия граждан.

Обработка при этом должна проходить в России, российскими компаниями и только для разработки, обучения и применения ИИ. Кроме того, ассоциация предлагает ввести доверенных посредников — аккредитованные организации, которые будут хранить обезличенные массивы и предоставлять к ним доступ. Данные также хотят разделить на бесплатные, необходимые для исполнения закона, и платные — для коммерческих задач.

Участники рынка объясняют инициативу просто: российских датасетов мало, а большая их часть заперта внутри крупных экосистем. Собственные и партнёрские массивы уже не закрывают аппетиты современных моделей, особенно специализированных корпоративных решений.

Альтернативой остаются синтетические данные — искусственно созданные наборы без сведений о реальных людях. Но полностью заменить ими отраслевую статистику, поведенческие закономерности и другие ценные выборки получится не всегда.

Теперь мяч у Минцифры, которое на обращение пока не ответило. Бигтех тем временем даёт понять: без свежих данных российский ИИ далеко не уедет, сколько вычислительных мощностей ему ни подбрасывай.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru