Что значит фрод в такси
Что значит сумма замороженная антифродом такси агрегатор?
Электронные системы платежей обеспечивают максимальное удобство пользователям. Но и у мошенников этот способ оплаты пользуется популярностью. Периодически фроды выявляются во всех сферах. Не стали исключением и таксопарки, использующие в деятельности электронные платежи. Согласно статистике, более половины компаний за полгода теряют около 10 тысяч рублей. У остальных таксопарков убытки составляют от 10 до 50 тысяч рублей. Спасти положение, исключить финансовые потери позволяет установка специальной программы антифрод.
Популярные схемы действий мошенников
Целью недобросовестного водителя является мошенничество, позволяющее обмануть таксопарк и агрегатор. Есть несколько популярных схем для нечестного получения денег. Для реализации плана мошенник выполняет подключение к таксопарку с использованием автоматической регистрации. При этом вводятся данные знакомого, коллеги, предоставляется фотография его машины. Для получения реквизитов платежных карт взламываются серверы расчетных, платежных систем, интернет-магазинов, используются боты, трояны, позволяющие найти такую информацию в ПК.
К самым популярным видам фрода относятся:
Агрегатор выплачивает бонусы за слишком короткие поездки. Водитель фиксирует фальшивые поездки, в которых не было пассажиров. Большое количество таких случаев позволяет агрегатору выявить мошенника. Если он успел вывести средства до обнаружения мошенничества, агрегатор списывает потерянные финансы с таксопарка.
Новым клиентам выдается промокод на определенную сумму. Таксист обзаводится двумя телефонами для приложения и ввода промокода, получает право на 2 бесплатные поездки. После этого он уходит со старого аккаунта и открывает другой, на новый номер телефона. В сети есть сервисы, предоставляющие возможность для бесконечного количества активирования аккаунтов. Со временем агрегатору удастся проследить, выявить всю цепочку. В этом случае блокируется аккаунт, назначается штраф.
Согласно правилам агрегатора, водителю положена компенсация затрат на платные стоянки. Мошенник скачивает приложение, позволяющее менять местоположение по GPS. Он ставит авто на бесплатную стоянку, но навигация показывает, что машина стоит на платной парковке, водителю начисляется компенсация.
У таксиста открыт аккаунт в приложении агрегатора. К нему привязывается карта, на которой отсутствуют средства, на нее должны зачисляться чаевые, назначенные водителем. Мошенник делает фальшивые поездки, выводит их, не отправляя на привязанную карту. Агрегатор видит, что поездок совершено много, но средства не поступали. В результате таксопарку деньги за них не выплачиваются, он терпит убытки.
Антифрод такси агрегатор, принцип его работы
Специальная программа антифрод позволяет выявить мошенника, не позволить ему вывести средства за фальшивые поездки. Она включает систему из нескольких фильтров. Если по каким-либо причинам поездка покажется антифроду подозрительной, сведения о ней направляются на модерацию. На это время средства будут заморожены, снять их будет невозможно до окончания проверки.
Настроить антифрод можно в диспетчерской агрегатора, с которым сотрудничает таксопарк. В программе есть поля, которые необходимо заполнить, устанавливая галочки напротив нужных операций. Все подозрительные поездки отправляются агрегатору для проверки. Они могут одобряться вручную или автоматически. Для ручного способа нужно воспользоваться Личным кабинетом в Такси агрегаторе. Автоматически поездка снимается с модерации, если агрегатор не отменил их до обеда следующего дня.
В Антифроде предлагается несколько функций, позволяющих выявлять мошенничество, оптимизировать работу водителей. Можно устанавливать максимальные и минимальные лимиты для следующих показателей:
Установленные ограничения создают для мошенников существенные сложности. Для фрода необходим моментальный вывод средств до выявления фальсификации агрегатором. Заморозка финансов исключает возможность незаконных действий. Таксопарки могут использовать антифрод в полной мере только для новичков, добросовестность которых необходимо проверить. Опытным, проверенным водителям средства могут перечисляться сразу.
Использование антифрода существенно снижает риск убытков, позволяет повысить рентабельность таксопарка.
Создание системы антифрода в такси с нуля
Добрый день. Меня зовут Никита Башун, работаю дата-аналитиком в группе компаний «Везёт». Мой рассказ будет о том, как мы командой из трёх человек с нуля создавали систему антифрода для сервиса заказа поездок.
Введение
Кто раз умеет обмануть, тот много раз еще обманет.
Лопе де Вега
Фрод в нашем случае — это ситуация, когда водитель обманывает компанию. Мошенничество с целью получения денег.
Первый код в компании был написан еще в те времена, когда о мобильных приложениях никто не слышал, доллар был по 25, а в университетах изучали Delphi. Все ловили такси на улице или заказывали по телефону. Менеджеры и кураторы городов вручную искали поездки, похожие на фрод. Процент успеха был крайне низким, и безнаказанные водители продолжали свою криминальную деятельность. Но всему в этом мире рано или поздно приходит конец…
Постановка задачи и паттерны поведения
Первоначальная цель — создать MVP, который за минимум времени разработки даст максимальный результат.
После консультаций с директорами городов, кураторами и менеджерами были выявлены самые частые схемы мошенничества:
Функции в нашей команде распределены так:
Сложности
Процесс
Основную задачу выполняет SQL-запрос в DWH, который возвращает подозрительные поездки и водителей. Те должны обладать набором заранее рассчитанных признаков. Вот, например, как выглядит фильтрация по паттерну «Бонусы»:
Признаки определяются статистически на основании исторических данных, а также путём консультаций с опытными управленцами на местах.
Еще пример. В паттерне «Воровство комиссии» ключевую роль играют координаты водителя. Отменил заказ, но отметился на всём его протяжении? Ну-ну. Считаем расстояния, добавляем ещё несколько важных фильтров и выгружаем такие поездки.
Далее в работу вступает скрипт на python. Он оборачивает выгрузку в pandas, сохраняет ее в postgres, преобразует в нужный вид и выгружает на проверку в листы Google (о них мы еще поговорим подробнее). Часть скрипта, выгружающая поездки, запускается автоматически дважды в день с помощью Apache Airflow.
Рассмотрим работу с API на примере.
Считываем креды и коннектимся:
Добавляем данные на лист:
В самой postgres для каждого паттерна реализовано две таблицы:
Менеджеры на местах проверяют поездки на наличие ошибок первого рода (казнить нельзя, помиловать).
Пример того, как выглядит работа менеджера с листом:
Иногда по всем признакам сразу видно — водитель фродил.
Иногда приходится копать глубже: смотреть трекинг, вызывать водителя в офис, созваниваться с пассажиром.
И так для каждого паттерна.
К сожалению, без ручной проверки на данный момент никак не обойтись. Очень часто встречаются две идентичные поездки, но одна из них оказывается фродом, а вторая — нет. Для максимизации доли «пойманного» фрода приходится идти на жертвы и подозревать честных водителей.
На картинке справа наша FP-ошибка будет равна нулю, но мы не поймаем многих мошенников.
На картинке слева — поймаем всех, но нужна дополнительная проверка, чтобы определить невиновных. Это наш выбор.
После подтверждения факта фрода в игру вступает «карательная машина правосудия». В зависимости от степени тяжести, рецедивов и общей ситуации в городе, водителя:
На данном этапе мы лишь наблюдаем и логируем информацию.
Отмечу, что результат работы зависит от населённого пункта. Города различаются по населению, площади, уровню конкуренции, условиям для водителей, менеджменту. Для примера сравним кол-во подозрений и фрода за последние недели:
Как видите, подобрать универсальные правила и для Новосибирска, и для Магнитогорска — нетривиальная задача.
Важную роль во всей системе играют Google Spreadsheets. Они выступают интерфейсом между бэкэндом и конечными пользователями. Несколько лет назад я скептически относился к их использованию в проектах, но на практике они показывают себя очень хорошо:
Самая большая проблема
Ручная проверка является важной частью системы антифрода. А там, где люди — там ищи проблемы:
Для борьбы с подобным отношением мы, вместе с кураторами, разрабатываем уголовный кодекс строгий набор правил. Он будет обязательным для всех, оставляя минимум возможностей для «творчества».
Описанное выше — стандартный рабочий процесс, рутина. Все без исключения наши коллеги — ответственные профессионалы, которые качественно выполняют свой этап работы и помогают нам совершенствовать систему. Спасибо им за это!
Развитие и первые результаты
Как мы совершенствуем алгоритмы, то есть снижаем ошибки?
В начале нашего пути ошибка по самому масштабному паттерну (воровство комиссии) в среднем составляла около 35%. Сейчас — меньше 25%. В то же время, по другому паттерну — бонусам — удалось не только свести ошибку к нулю, но и в десятки раз уменьшить количество таких случаев. Выдвинем гипотезу: водители поняли, что теперь за подобное наказывают, и решили, что риск не стоит свеч. И придумали другие схемы.
За первые месяцы работы удалось достичь следующих результатов:
Но самый главный успех — это постепенное снижение самих случаев подозрения во многих городах. Ведь, в идеале, мы не хотим ловить больше, мы хотим, чтобы ловить было нечего.
Заключение
Я постарался описать основной функционал и принципы работы системы антифрода, а также сложности, с которыми мы столкнулись. В планах: использование ML для оптимизации поиска, создание системы мониторинга санкций (сейчас она на начальном этапе), улучшение интерфейса для работы менеджеров, создание динамической отчетности, разработка новых паттернов и многое другое.
Создание системы антифрода в такси с нуля
Добрый день. Меня зовут Никита Башун, работаю дата-аналитиком в группе компаний «Везёт». Мой рассказ будет о том, как мы командой из трёх человек с нуля создавали систему антифрода для сервиса заказа поездок.
Введение
Кто раз умеет обмануть, тот много раз еще обманет.
Лопе де Вега
Фрод в нашем случае — это ситуация, когда водитель обманывает компанию. Мошенничество с целью получения денег.
Первый код в компании был написан еще в те времена, когда о мобильных приложениях никто не слышал, доллар был по 25, а в университетах изучали Delphi. Все ловили такси на улице или заказывали по телефону. Менеджеры и кураторы городов вручную искали поездки, похожие на фрод. Процент успеха был крайне низким, и безнаказанные водители продолжали свою криминальную деятельность. Но всему в этом мире рано или поздно приходит конец…
Постановка задачи и паттерны поведения
Первоначальная цель — создать MVP, который за минимум времени разработки даст максимальный результат.
После консультаций с директорами городов, кураторами и менеджерами были выявлены самые частые схемы мошенничества:
Функции в нашей команде распределены так:
Сложности
Процесс
Основную задачу выполняет SQL-запрос в DWH, который возвращает подозрительные поездки и водителей. Те должны обладать набором заранее рассчитанных признаков. Вот, например, как выглядит фильтрация по паттерну «Доплаты»:
Признаки определяются статистически на основании исторических данных, а также путём консультаций с опытными управленцами на местах.
Еще пример. В паттерне «Воровство комиссии» ключевую роль играют координаты водителя. Отменил заказ, но отметился на всём его протяжении? Ну-ну. Считаем расстояния, добавляем ещё несколько важных фильтров и выгружаем такие поездки.
Далее в работу вступает скрипт на python. Он оборачивает выгрузку в pandas, сохраняет ее в postgres, преобразует в нужный вид и выгружает на проверку в листы Google (о них мы еще поговорим подробнее). Часть скрипта, выгружающая поездки, запускается автоматически дважды в день с помощью Apache Airflow.
Рассмотрим работу с API на примере.
Считываем креды и коннектимся:
Добавляем данные на лист:
В самой postgres для каждого паттерна реализовано две таблицы:
Логи скрипта: 
Менеджеры на местах проверяют поездки на наличие ошибок первого рода (казнить нельзя, помиловать).
Пример того, как выглядит работа менеджера с листом:
Иногда по всем признакам сразу видно — водитель фродил.
Иногда приходится копать глубже: смотреть трекинг, вызывать водителя в офис, созваниваться с пассажиром.
И так для каждого паттерна.
К сожалению, без ручной проверки на данный момент никак не обойтись. Очень часто встречаются две идентичные поездки, но одна из них оказывается фродом, а вторая — нет. Для максимизации доли «пойманного» фрода приходится идти на жертвы и подозревать честных водителей.
На картинке справа наша FP-ошибка будет равна нулю, но мы не поймаем многих мошенников.
На картинке слева — поймаем всех, но нужна дополнительная проверка, чтобы определить невиновных. Это наш выбор.
После подтверждения факта фрода в игру вступает «карательная машина правосудия». В зависимости от степени тяжести, рецедивов и общей ситуации в городе, водителя:
На данном этапе мы лишь наблюдаем и логируем информацию.
Отмечу, что результат работы зависит от населённого пункта. Города различаются по населению, площади, уровню конкуренции, условиям для водителей, менеджменту. Для примера сравним кол-во подозрений и фрода за последние недели:
Как видите, подобрать универсальные правила и для Новосибирска, и для Магнитогорска — нетривиальная задача.
Важную роль во всей системе играют Google Spreadsheets. Они выступают интерфейсом между бэкэндом и конечными пользователями. Несколько лет назад я скептически относился к их использованию в проектах, но на практике они показывают себя очень хорошо:
Самая большая проблема
Ручная проверка является важной частью системы антифрода. А там, где люди — там ищи проблемы:
Для борьбы с подобным отношением мы, вместе с кураторами, разрабатываем уголовный кодекс строгий набор правил. Он будет обязательным для всех, оставляя минимум возможностей для «творчества».
Описанное выше — стандартный рабочий процесс, рутина. Все без исключения наши коллеги — ответственные профессионалы, которые качественно выполняют свой этап работы и помогают нам совершенствовать систему. Спасибо им за это!
Развитие и первые результаты
Как мы совершенствуем алгоритмы, то есть снижаем ошибки?
В начале нашего пути ошибка по самому масштабному паттерну (воровство комиссии) в среднем составляла около 35%. Сейчас — меньше 25%. В то же время, по другому паттерну — доплатам — удалось не только свести ошибку к нулю, но и в десятки раз уменьшить количество таких случаев. Выдвинем гипотезу: водители поняли, что теперь за подобное наказывают, и решили, что риск не стоит свеч. И придумали другие схемы.
За первые месяцы работы удалось достичь следующих результатов:
Но самый главный успех — это постепенное снижение самих случаев подозрения во многих городах. Ведь, в идеале, мы не хотим ловить больше, мы хотим, чтобы ловить было нечего.
Заключение
Я постарался описать основной функционал и принципы работы системы антифрода, а также сложности, с которыми мы столкнулись. В планах: использование ML для оптимизации поиска, создание системы мониторинга санкций (сейчас она на начальном этапе), улучшение интерфейса для работы менеджеров, создание динамической отчетности, разработка новых паттернов и многое другое.
Фрод (fraud) и антифрод: что это такое, как и где используется?
В последнее время появилось очень много различных понятий, связанных с Интернет-торговлей и Интернет-мошенничеством, а также банковской сферой. Одно из них — fraud (фрод). Его можно назвать язвой электронной коммерции, поскольку каждая компания, принимающая платежи на своем сайте, рано или поздно столкнется с ним и понесет убытки. Предлагаем разобраться, что такое этот фрод, и как с ним бороться.
Что такое фрод?
Фрод — это не аббревиатура, поэтому никакой расшифровки тут быть не может. Слово перешло в русский от английского fraud, что переводится как «обман». Сама суть фрода в самом его популярном смысле — в том, что мошенник оплачивает товар или услугу не своими деньгами, а ворованной карточкой или электронным кошельком вроде PayPal.
Получается, что фродить — значит обманывать, заниматься мошеннической деятельностью. Чаще всего речь сужают только до IT-сферы, но не всегда.
Значение слова «фродстер» тоже легко найти — это физическое или юридическое лицо, которое занимается фродом.
Пример «на пальцах»
Рассмотрим процессы фрода на примере Василия.
Какой у этой истории конец?
Виды фрода, в зависимости от источника
Фрод — это самое настоящее мошенничество. Но злой помысел может исходить от разных лиц. Рассмотрим пример на основе взаимоотношений оператора связи и клиента (абонента).
Пользовательский (абонентский)
Примером такого мошенничества можно назвать незаконное подключение к услугам операторов связи и их неоплату, звонки за чужой счет, подделывание кредитных карточек и так далее, то есть те случаи, когда клиент пытается обмануть оператора.
Операторский
В данном случае уже оператор пытается обмануть клиента, например, подключает ему платные услуги без спроса и/или устанавливает высокую стоимость отписки от них.
Стоит сказать и об операторской системе антифрод — запрет исходящих СМС на короткие номера. Чаще всего, эта услуга предоставляется бесплатно — необходимо только подключить.
Межоператорский
Это вид фрода между двумя операторами, которые пытаются обмануть друг друга. Тут возможны перенаправления фрод-трафика, представление дорогих видов связи как бюджетных и так далее.
Внутренний
Самый интересный тип мошенничества. В данном случае противоправные действия совершаются одним из сотрудников компании, который имеет доступ к какой-то информации, оборудованию и пользуется своим положением. Жертвой могут стать:
Внутренний фрод тоже можно разделить на две большие группы:
Известно, что в IT-сфере происходит движение огромных денежных масс — от банка или оператора к клиенту, между фирмами или физлицами и так далее. Некоторые сотрудники, которые привлекаются к этим процессам, хотят поживиться за счет этого потока.
Тут просто огромное поле для различных вариантов злоупотреблений:
Фиктивные услуги плохи не только по своей сути, но и по той причине, что сотрудник или целое подразделение будут отмечены как высокоэффективные и награждены премией, хотя на самом деле, работы никакой не велось. Например, если речь идет о заключении фиктивных договоров.
Именно ущерб от внутреннего фрода считается максимальным, поскольку у злоумышленника есть все необходимые «пароли и явки», а его, при этом, сложно вычислить.
Источники угрозы
Выделяют три основных источника внутреннего фрода:
Виды фрода, в зависимости от сферы
Разными бывают не только источники фрода, но и сферы жизни, в которых они встречаются.
Банковская сфера
Самый популярный фрод — мошенничество с помощью кредитных карт, которые было раскрыто на примере Василия.
Откуда берется
Понятно, что если карта была потеряна или украдена, то необходимо мгновенно обращаться в банк, поскольку ее данные практически сразу могут попасть в нехорошие руки. Но как можно заполучить эти данные, если карта лежит в сейфе под восемью замками или хотя бы в кошельке? Вариантов несколько:
Выделим еще один вид фрода с банковскими картами, но на этот раз мошенником является сам владелец. Схема проста: человек покупает что-либо в интернет-магазине, а затем инициирует в банке процедуру чарджбэка, то есть возврата средств за неоказанную услугу.
Если у магазина нет доказательств необоснованности этого обвинения, то ему действительно придется выплатить указанную сумму еще и с комиссией. Такой вид мошенничества называют friendly fraud, что в переводе с английского означает «дружеский фрод».
Сфера маркетинга
В данном случае речь идет не о кликах или картах, а об имитации действий, которые необходимы для KPI рекламодателя, которому нужно продвинуть, например, мобильное приложение. Это могут быть клики, скачивания, покупки и так далее.
Выполняются подобные действия с помощью кликовых ферм и ботов, а основная цель — потратить весь рекламный бюджет. Прибегают к таким способам не только конкуренты и мошенники, но и рекламные и маркетинговые агентства, которым надо достичь определенных показателей по трафику.
Выделяют 5 основных методов такого мошенничества.
Спуфинг или подделка SDK
Злоумышленники включаются в передачу данных между приложением и сервером, а после этого выполняют фиктивные действия или установки.
Так как все данные видны мошенникам, то они понимают, какая именно информация передается при выполнении определенных действий — открытии приложения, добавлении товара в корзину или получении нового уровня. Соответственно, эту информацию легко повторить и сымитировать деятельность реального человека.
Избежать такую проблему несложно — необходимо шифровать пакеты данных, а также использовать динамические параметры для их передачи.
Клик-спам
Все установки приложений можно разделить на органические (из личного интереса, под влиянием друзей) и платные (то есть рекламные). Органические пользователи ценятся намного больше, и с их помощью можно отследить реальную востребованность программы.
Но мошенники знают способ, как представить органические установки платными. Фактически, злоумышленники просто незаметно генерируют постоянные клики пользователя на рекламу своего софта — это может происходить в приложении или веб-странице. Из-за этого пользователь теперь будет считаться платным и при скачивании естественный интерес человека учитываться не будет.
Таким способом пользуются веб-мастера, которым надо быстро продвинуть приложение и заработать на рекламе.
Инъекция кликов
Это более современный вариант клик-спама, о котором речь шла выше. Суть в том, что мошенники подделывают клик по рекламному объявлению приложения, скачивание которого только что началось. В результате установка признается платной, а не органической, и рекламщик получает прибыль.
Это сильный и порочный круг для работодателя, поскольку статистика рекламы хорошая — скачивания и установки на бумаге есть. Но так как на самом деле реклама не эффективна, то и результата нет — рекламодатели вкладывают все больше и больше средств, теряя и деньги, и время.
Поддельные установки
Очень простой вариант — использование эмуляторов, в которых можно создать огромное количество случайных устройств. В них уже симулируются скачивания, установки и прочие необходимые действия внутри приложение.
Особо продвинутые злоумышленники могут даже поддерживать сессию в активном состоянии, чтобы выглядеть органичным пользователем, а не фродом.
Поддельные покупки
Тут речь идет о мошенничестве со стороны юзеров. По статистике Adjust, около трети всех покупок в приложениях на iOS можно смело назвать фальшивыми. Это портит статистику и аналитику компаниям, отсюда и потери потенциального дохода.
Специалисты подсчитали, то на 1 реальный клик пользователя приходится 2,6 мошеннических. Потери составляют по несколько десятков миллиардов долларов за год.
Такси
Фрод — это не всегда что-то сложное или отдаленное. Он может поджидать свою жертву на каждом шагу, даже при заказе обычного такси. Конечно, иногда стараются обмануть и пассажиры, но у таксистов существует куда больше вариантов это сделать.
Разберем варианты фрода, которыми поделился «Яндекс.Такси».
Какой можно дать совет пассажирам? Будьте внимательны и осторожны, но это касается не только такси.
Арбитраж и реклама
Это отдельный вид мошенничества, при котором обман может происходить и как со стороны веб-мастера, делающего рекламу, так и со стороны рекламодателя, который хочет сэкономить на услугах.
Поисковые системы серьезно относятся к безопасности, поэтому строят многоуровневую защиту от фрода, включающую в себя автоматические и ручные методы фильтрации.
Обычно контроль состоит из трех этапов:
Шейв в арбитраже
Абритраж — это привлечение трафика на какой-либо ресурс по партнерской программе. Фрод встречается и тут, и снова он не несет в себе ничего хорошего:
Разберемся, что такое шейв в арбитраже, как распознать, и как защититься.
Слово «шейв» перешло от английского «shave», то есть брить. В арбитраже оно обозначает различные операции со статистикой и другие способы обмана вебмастеров.
Получается, что шейв — это ситуация, когда владелец партнёрской программы преуменьшает показатели, чтобы меньше средств выплатить своим партнерам.
Поскольку СРА-сетей не так много, то информация о таких жадинах и мошенниках быстро разносится по тематическим форумам.
Перечислим основные признаки шейва:
Если замечены подобные тенденции, то лучше всего перейти на другой оффер или партнерскую сеть. Чаще всего подобные проблемы заметны в букмекерских конторах или онлайн-казино.
В данном случае под фродом понимается тот вид мошенничества, когда веб-мастера используют подельников для создания фальшивых фродовых заявок на покупку товара или услуги.
Даже если оператор позвонит такому «клиенту», то он подтвердит заказ, хотя заранее знает, что тот ложный. Рекламодатель радуется клиенту, а веб-разработчик получает прибыль, так как привел «клиента».
На что надо обращать внимание, чтобы избежать схем фрода ПП (партнерских программ)?
Другие сферы
Возможности для мошенничества можно разглядеть буквально в любой сфере жизни. Приведем несколько примеров.
· завышение сумм выплат;
· агентский фрод («мертвые души»);
· оформление договора задним числом для получения компенсации за уже свершившееся событие.
· изменение суммы пени или других начислений;
· совершение ненужных закупок по завышенной стоимости;
· частое отключение услуг под видом профилактических работ.
· превышение в использовании программы лояльности;
· необоснованная переоценка продукта;
· возврат по поддельным чекам или накладным.
· изменения в работе оборудования, например, счетчиках;
· мошенничество на заправках.
И «стандартные» способы фрода, которые могут быть задействованы практически в любой сфере — использование персональных данных.
Как бороться?
Для этого существуют отдельные антифрод-системы, которые оценивают подозрительность операций, сделанных через Интернет (преимущественно — но могут и оффлайн-платежи проверить).
В каждом подобном сервисе есть свои фильтры, списки и правила — с их помощью каждой транзакции назначается рейтинг. Если рейтинг падает ниже определенной отметки, то операция признается подозрительной. Система сама может рекомендовать действия по дальнейшей обработке операции.
Другое название антифрода — фрод-мониторинг.
Чаще всего он представляет собой отдельные программные продукты, предназначенные для анализа потока данных и транзакций с целью выявления мошенничества.
Если речь идет об интернет-магазине, то антифрод-система подключается на моменте подтверждения платежа. В этот момент она собирает всю информацию о клиенте:
Наиболее продвинутые системы могут запрашивать и дополнительную информацию — например:
Существуют и международные программы борьбы с фродом.
Методы борьбы с фродом
С фродом сталкивается буквально каждая компания, которая что-то продает через интернет или оффлайн. Наиболее крупные разрабатывают собственные системы антифрод, например, МТС, Сбербанк, Тинькофф и так далее. Более мелкие игроки покупают такие продукты.
Проблема настолько масштабна, что ею занимается государственные департаменты. Основу современной финансовой индустрии составляет политика противодействия:
Расшифровка этой аббревиатуры на английском звучит как anti-money-laundering, что в переводе означает противодействие отмыванию денег.
Это определенный набор законов, правил и процедур, который необходимы для предотвращения получения гражданами доходов незаконным путем.
Этот набор был придуман на саммите G7 в 1989 году. Например, один из пунктов этих правил гласит о необходимости требования у новых клиентов документов, удостоверяющих личность.
Еще одна аббревиатура на английском языке — know your customer, или по-русски: знай своего клиента.
Эту процедуру можно назвать часть AML, в ходе которой продавец должен собирать и анализировать идентификационную информацию о клиенте.
Помимо этого, данная информация должна подвергаться анализу, и необходимо дать оценку рискам в контексте склонности клиента к отмыванию денежных средств или другим противоправным действиям. Также продавец должен составить портрет транзакционного поведения покупателя.
В различных странах существует свои принятые законодательно KYC-процедуры. Получается, что порой магазин просто обязан требовать документы для соблюдения закона и уменьшения своих финансовых рисков.
Расшифровывается как counter-terrorist financing, или борьба с финансированием терроризма, если по-русски. Довольно размытое понятие, поэтому подобные жалобы могут приходить на любые сайты и операции.
Кто такие фрод-аналитики
Фрод-аналитик — специалист в компании, который борется с мошенничеством и защищает ее интересы. Чаще всего, его основные задачи сводятся к следующему:
Подобные специалисты имеются во всех крупных компаниях. Более мелкие игроки рынка часто прибегают к услугам аутсорсинга.
Заключение
К сожалению, фрод — очень популярное явление, которое встречается буквально в каждой сфере нашей жизни. Сейчас к этому понятию больше относят мошенничество именно в IT-сфере, например, с банковскими картами и кражей паролей, в арбитраже и рекламе. В противовес выступают системы фрод-мониторинга, которые с каждым днем становятся все лучше, а обойти антифрод становится все сложнее.
Если вы стали жертвой мошенников и перевели деньги в нечестную компанию, заполняйте форму и специалисты помогут в возврате денег: