ВТБ внедряет новый уровень защиты клиентов от мошенничества на основе искусственного интеллекта
ВТБ внедряет новую модель на основе искусственного интеллекта для предотвращения мошеннических операций по картам: обученный на более 10 тысячах параметров алгоритм машинного обучения выявляет в 1,5 раза больше попыток злоумышленников совершить мошеннические операции по сравнению с ранее действовавшими системами.
Разработанная специалистами ВТБ модель за несколько миллисекунд на основании всех доступных массивов Big Data анализирует операцию и при обнаружении потенциальной опасности направляет клиенту дополнительное уведомление для подтверждения. При ярко выраженной опасности операция будет приостановлена и клиенту поступит рекомендация обратиться в банк для уточнения ситуации.
Новый уровень защиты позволяет предотвратить попытки мошенничества в любом канале использования карты: в банкомате, при оплате в магазине, оплате онлайн, использовании ВТБ Онлайн.
«Безопасность данных и средств клиентов - приоритет для ВТБ: специалисты банка постоянно совершенствуют технологии, внедряют все новые и новые степени защиты от действий злоумышленников. Применение Big Data и технологий искусственного интеллекта для антифрода позволяет вывести защиту клиентов на качественно новый уровень: не только определять подозрительную транзакцию в определенный момент, но и выявлять принципы организации мошеннических атак и взаимосвязи между злоумышленниками», - заявил заместитель президента-председателя правления ВТБ Вадим Кулик.
Ранее ВТБ для борьбы с мошенниками внедрил графовую платформу - инструмент, который с помощью искусственного интеллекта позволяет предупреждать мошеннические действия. Она анализирует и сопоставляет данные о множественных мошеннических атаках и связях между ними, находит скрытые зависимости. Также направлениями применения графовой платформы являются предупреждение мошенничества в кредитовании и выявление подозрительных транзакций.
ВТБ благодарит клиентов за бдительность и напоминает, что около 90% попыток мошенничества основаны на методах социальной инженерии, когда злоумышленники с помощью обмана и манипуляций получают информацию от клиентов. Специалисты ВТБ отмечают, что сотрудники банка никогда не будут запрашивать данные картам (CVC2/CVV2)/счетам или по одноразовым паролям. Банк просит клиентов не сообщать мошенникам данные ни при каких обстоятельствах.
В России создадут единый федеральный реестр граждан, нуждающихся в улучшении жилищных условий.
Соответствующий законопроект находится на согласовании в правительстве, сообщили в Минстрое России.
В ведомстве пояснили, что в соответствии с законопроектом задача по созданию Единого федерального реестра граждан РФ, нуждающихся в улучшении жилищных условий (далее — Реестра) возлагается на Минстрой.
Реестр, функционирующий в режиме онлайн, будет содержать поименную информацию о гражданах, подпадающих под такие категории, как:
• пострадавшие в результате радиационных аварий и катастроф;
• вынужденные переселенцы, выезжающие из районов Крайнего Севера;
• инвалиды;
• семьи с детьми-инвалидами;
• ветераны ВОВ и боевых действий.
Реестр позволит оптимально планировать расходы федерального бюджета в адресном режиме для каждого льготника, предотвратить возможные ошибки в заявках и позволит проконтролировать срок и качество исполнения государственных обязательств, пояснили изданию представители Минстроя.
По их словам, сегодня жилищный вопрос для вышеперечисленных категорий граждан решается неэффективно, поскольку отсутствует механизм адресной поддержки: министерство выделяет федеральные средства по общей заявке от региональных властей, а не отдельному человеку в каждом конкретном случае.
По приблизительной оценке президента фонда «Институт экономики города» Надежды Косаревой, сегодня в помощи для приобретении жилья по разным основаниям в РФ нуждаются около 4 млн семей, а для удовлетворениях этих нужд необходимо около 9 трлн руб.
При этом эксперт отметила, что «получить общую цифру по стране и персонализировать всех, кому полагается помощь, очень сложно», так как учет ведется разными структурами на уровне субъектов РФ и муниципалитетов.