Привет, коллеги! Хочу поделиться опытом, который нам в компании дался не сразу и, честно говоря, с потерями. Речь пойдёт про антифрод — систему, которая защищает банки и микрофинансовые организации от мошеннических операций. Расскажу, как мы к этому пришли, что пробовали и почему в итоге выбрали то решение, о котором расскажу ниже. Если вы работаете в банке, МФО или просто отвечаете за риск-менеджмент, эта история будет вам близка.
С чего всё началось
Пару лет назад у нас резко вырос процент одобренных заявок на займы. Мы обрадовались: конверсия растёт, воронка работает. А потом заметили неприятную вещь — часть клиентов брала деньги и исчезала. Причём схемы были разными: подставные паспорта, «дропы», люди, которые оформляли займы на других, синтетические личности. Классика, скажете вы. Но когда это касается твоей компании лично, ощущения совсем другие.
Первое время мы боролись вручную: аналитики проверяли заявки, менеджеры звонили клиентам, сверяли данные. Это работало, но масштабироваться так невозможно. Каждая новая тысяча заявок — это новые часы работы и новые ошибки. Плюс человеческий фактор: устал, пропустил, не заметил.
Что мы пробовали
Сначала собрали простенькие скоринговые правила своими силами. Стоп-листы, проверка по чёрным спискам, какие-то эвристики. Работало процентов на тридцать. Мошенники быстро адаптировались, а мы тратили ресурсы на поддержку самописной системы. Потом смотрели на зарубежные решения — дорого, сложно интегрировать, куча лишнего функционала, который нам не нужен.
И вот на одной из отраслевых конференций коллеги из другой МФО рассказали про антифрод, который реально работает и при этом не требует года на внедрение. Мы заинтересовались, начали тестировать. Честно — скепсис был. Но по итогам пилота стало понятно, что направление верное.
Что даёт нормальный антифрод на практике
Когда система настроена, вы начинаете видеть картину, которую раньше просто не замечали. Например, что часть заявок приходит с устройств, которые уже фигурировали в мошеннических схемах. Или что человек оформляет займ, а через час на его данные пытаются оформить ещё пять. Без автоматики это всё уходит в общий поток, и вы теряете деньги.
Для банков и МФО важны три вещи: скорость принятия решения, точность и минимальное количество ложных срабатываний. Когда антифрод работает правильно, он не режет всех подряд, а именно отсекает подозрительные операции. Хорошее решение анализирует поведение, устройство, цифровые отпечатки, связи между клиентами. И делает это за секунды, пока клиент ещё не ушёл к конкурентам.
Мы в итоге остановились на решении от Dbrain — и вот почему. Во-первых, интеграция заняла меньше времени, чем мы ожидали. Во-вторых, система постоянно обучается, а не работает по жёстким правилам, которые устаревают через месяц. В-третьих, есть прозрачная аналитика: видно, почему операция отклонена, а не просто «красный флаг» без объяснений. Для риск-менеджмента это критично.
Несколько советов тем, кто только начинает
Первое: не пытайтесь закрыть всё своими силами, если у вас нет отдельной команды антифрода на полную ставку. Это иллюзия экономии. Второе: считайте не только прямые потери от мошенников, но и стоимость ручной проверки. Часто она съедает больше, чем вы думаете. Третье: тестируйте на реальном потоке, а не на идеальных выгрузках. Мошенники не читают ваши инструкции.
И ещё: антифрод — это не «поставил и забыл». Это постоянный процесс. Нужно смотреть на новые схемы, обновлять правила, следить за метриками. Но когда у вас под рукой нормальный инструмент и данные, а не самописные таблички, дышится гораздо легче. Мы за полгода снизили потери от мошенничества на порядок и перестали тратить время аналитиков на ручную рутину.
Вместо заключения
Если вы сейчас в точке, когда мошенники обгоняют вашу систему, — не откладывайте. Рынок решений для антифрода существует, и он адекватный. Главное — выбрать под свои задачи и не бояться пилотировать. У нас с антифрод-системой получилось, и у вас получится. Вопрос только в том, сколько денег вы потеряете, пока будете откладывать.