Банки активно обсуждают искусственный интеллект, но ловить мошенников по-прежнему предпочитают проверенными методами. Только 13% российских банков используют машинное обучение как основной механизм антифрода, и ни один из них полностью не доволен результатом.
Такие данные получили «Инфосистемы Джет» после опроса руководителей антифрод-подразделений более чем 30 банков.
Главные претензии к ИИ: непрозрачные решения, высокие требования к данным и дорогая эксплуатация. Модель объявляет операцию подозрительной, а специалисту потом приходится гадать, что именно ей не понравилось.
У классических механизмов дела бодрее. Системами на основе правил довольны 87% участников, а многофакторными моделями оценки риска — все опрошенные. Правда, последние внедрили только 40% банков, поскольку для настройки требуется серьёзная внутренняя экспертиза.
И вот с ней как раз беда. У 70% банков нет собственных ресурсов для самостоятельной настройки антифрод-систем. Более половины организаций не смогли выполнить новые требования регуляторов без масштабной помощи вендора, а 73% считают встроенную аналитику своих платформ ограниченной.
Базовую защиту дистанционных каналов банки почти закрыли: интернет-банк и мобильные приложения охвачены средствами антифрода практически на 100%. Зато отделения и кредитные продукты остались на периферии, уровень покрытия там не превышает 40%.
Недостающую аналитику банки собирают сами: 80% создают собственные хранилища данных, а 40% внедряют инструменты поиска связей между клиентами, счетами и операциями.
По прогнозу «Инфосистем Джет», в ближайшие два-три года рынок будет соревноваться уже не в скорости, а в гибкости настройки. Победит тот, кто наконец отдаст управление антифродом самим аналитикам, а не заставит их каждый раз звать вендора. Результаты исследования.
