Как E-com-компаниям защитить себя и клиентов от мошенников: oneFactor запустил сервис по выявлению фрода на собственной ML-платформе

04.03.2021 |

Компания oneFactor c помощью платформы машинного обучения (ML-платфморы – Machine Learning) на основе данных операторов связи, интернет-компаний, банков и ретейлеров запустила сервис по выявлению фрода для E-commerce с точностью более 90%. Алгоритмы машинного обучения позволяют автоматически определить мошеннические объявления в момент их публикации на сайтах, а также верифицировать реальность аккаунта при его регистрации.

Программное решение позволяет обработать 95% планируемых к размещению объявлений и регистрируемых аккаунтов в течение 200 милисекунд. ML-платформу уже используют площадки, которые активно защищают своих клиентов от мошенников: ЦИАН, Avito, Auto.Ru.

ML-платформа oneFactor на основе данных операторов связи, интернет-компаний, банков и ретейлеров позволяет обрабатывать данные в полностью зашифрованном виде и запускать рекомендательные сервисы на их основе. Для безопасной обработки данных совместно с ML-алгоритмами платформа использует аппаратные решения, что обеспечивает конфиденциальность и сохранность данных всех дата-владельцев. У пользователей платформы и сервисов на ее основе отсутствует доступ к данным, они получают только финальное решение от ML-алгоритма. Платформа oneFactor производит вычисления полностью автономно - информация обрабатывается отдельно в периметре каждого дата-владельца и недоступна третьим лицам, включая сотрудников. С помощью платформы пользователи получают возможность использовать улучшенные алгоритмы машинного обучения для оптимизации своих бизнес-процессов и запускать новые сервисы: от автоматизации верификации кредитных заявок до противодействия мошенничеству.

Для классических E-com-площадок, таких как OZON, goods.ru, MVideo и т.д., новый сервис позволяет выявить фрод с реферальной программой, например, при регистрации “второго” аĸĸаунта с целью получения реферальных баллов на оба аĸĸаунта. Также алгоритмы машинного обучения автоматически верифицируют реальность аккаунта на этапе его создания, чтобы предотвратить отправку заказа фрод-клиенту.

Наиболее распространенный сценарий мошенничества на примере классифайдов - выманивание денег за счет выставления заведомо нереальных, но очень привлеĸательных объявлений. Например, мошенниĸ выĸладывает объявление с ĸрасивыми фото ĸвартиры и недорогой арендой, а перед встречей просит отправить “залог” на QIWI-ĸошелеĸ и потом исчезает.

«Сегодня E-commerce лидирует по размеру мошенничества, уступая только банковскому сектору. При этом объемы фрода продолжают увеличиваться. Работая с рядом крупнейших E-com-компаний, мы наблюдаем возрастающий спрос со стороны E-commerce на наш новый продукт. Мы рады предоставить рынку ML-платформу, которая позволяет запускать сервисы, в том числе, способные действительно эффективно бороться с мошенничеством и обезопасить компании и их клиентов от хищений денежных средств», - комментирует директор по аналитике и алгоритмам oneFactor Максим Воеводский.