Мошенничество в финансовых экосистемах - одна из самых серьёзных проблем, с которой сталкиваются как банки, так и fintech-компании. Каждый день мошенники придумывают новые схемы, и с развитием технологий они становятся всё более сложными и трудноуловимыми. К счастью, сейчас нас окружают технологии, современные методы машинного обучения (ML), которые позволяют эффективно выявлять фрод, обучая модели распознавать даже самые изощрённые схемы. В наше время алгоритмы, такие как логистическая регрессия и градиентный бустинг, стали основными инструментами в борьбе с мошенничеством. В этой статье я попытаюсь рассказать вам, как работают эти модели, как подготовить данные, обучить модели и мониторить их в реальной эксплуатации.
Моя цель - не перегрузить вас теорией, а показать, как технологии применяются на практике. Это реальная работа, которую приходится проделывать в повседневной жизни специалистов по антифроду.
1. Фреймворк задачи
Когда речь заходит о фрод-детекции, нам нужно решить одну основную задачу - классификацию. Задача заключается в том, чтобы на основе данных о транзакции или профиле пользователя определить, является ли операция мошеннической. На практике это означает, что у нас есть два класса: фрод и не фрод. Модель машинного обучения должна научиться распознавать эти классы на основе множества факторов.Представьте себе ситуацию: пользователь совершает платёж на большую сумму, но делает это с нового устройства, с необычного местоположения. Нашей задачей будет определить, является ли эта операция подозрительной. Однако тут важный момент - модель должна работать с низким количеством ложных срабатываний (чтобы не мешать пользователям), но в то же время ловить как можно больше реальных случаев мошенничества. Это требует тщательной настройки и оптимизации моделей.
Типы фрода
Фрод бывает разный. Основные типы мошенничества, с которыми сталкиваются в финтехе:- Транзакционные фроды: Это фрод, связанный с попыткой провести незаконную транзакцию. Например, использование украденных данных карты для покупки.
- Регистрационный фрод: Когда мошенники создают фальшивые аккаунты с поддельными данными, чтобы украсть деньги или провести мошеннические операции.
- Фрод в платежах: Здесь мошенники используют фальшивые идентификационные данные или схемы обмана для проведения платежей.
Каждый из этих типов требует особого подхода в построении модели, потому что для каждого типа мошенничества важны разные признаки и данные. Например, для транзакционного фрода ключевым может быть анализ поведения пользователя, а для регистрационного - более тщательная проверка данных.
Метрики оценки
При построении модели фрод-детекции важно правильно выбрать метрики. Задача, как я уже сказал, это не просто классификация - нам нужно не просто точно определять фрод, но и минимизировать ущерб. Вот основные метрики, которые все используют:- Precision (точность): Насколько часто наша модель правильно классифицирует транзакции как мошеннические? Но это не всегда главное.
- Recall (полнота): Насколько часто модель ловит мошенничество, которое произошло? Это важная метрика, потому что если модель не находит реальные случаи фрода, последствия могут быть очень серьезными.
- F1-score: Это баланс между precision и recall, который позволяет учесть и ложные срабатывания, и пропущенные случаи.
2. Подготовка данных и фичей
Сбор данных
Основной ресурс для фрод-детекции - это данные. Спецы работают с большим количеством данных, которые собираются из разных источников. Это могут быть:- История транзакций: Суммы покупок, время, методы оплаты.
- Поведение на сайте или в приложении: Время активности, устройства, из которых заходят пользователи, частота и паттерны использования.
- Профиль пользователя: Географическое местоположение, возраст, интересы.
Feature engineering
Этот этап может быть настоящим искусством. Нужно придумать признаки, которые будут информативными для модели. Вот некоторые из них, которые часто используют:- Частота транзакций: Если пользователь часто делает маленькие переводы или делает их в нестандартное время (например, поздно ночью), это может быть признаком мошенничества.
- Поведение на сайте: Если пользователь зашёл с нового устройства или из новой географической зоны, это тоже может указывать на фрод.
- Время транзакции: Например, если транзакция происходит в нестандартное время (например, в воскресенье утром), это может быть фрагментом мошеннической схемы.
Преобразование данных
Не менее важен этап преобразования данных. Нам нужно привести все признаки к единому формату, чтобы они были удобны для обработки алгоритмами машинного обучения. На этом этапе важны такие операции, как:- Нормализация и стандартизация: Приводим числовые признаки к единому масштабу.
- Обработка пропусков: Если в данных есть пропущенные значения, решаем, как с ними работать - либо заполняем средними значениями, либо удаляем такие строки.
- Категориальные признаки: Преобразуем текстовые данные в числовые с помощью one-hot encoding или label encoding.
3. Обучение и валидация моделей
Выбор модели
При выборе модели важно понимать, что ни одна модель не универсальна. Для фрод-детекции часто используют:- Логистическую регрессию: Это один из самых простых методов для бинарной классификации. Он хорошо работает, если между признаками и целевой переменной есть линейная зависимость.
- Градиентный бустинг: Более сложная, но и мощная модель, которая эффективно работает с нелинейными зависимостями. Это одна из самых популярных моделей для фрод-детекции, так как она может учесть гораздо больше факторов, чем логистическая регрессия.
По оценке эффективности антифрод‑систем важную роль играет не только техническая оценка качества модели, но и её связь с бизнес‑эффектом. Понимание того, как правильно измерять результаты, помогает не только снизить количество ложноположительных срабатываний, но и оптимизировать баланс между безопасностью и пользовательским опытом — более подробные примеры подходов к метрикам описаны в материале, посвящённом оценке эффективности антифрода. подробнее...
Обучение моделей
После того как модель выбрана, начинается процесс обучения. Он включает несколько этапов:- Разделение данных на обучающую, валидационную и тестовую выборки.
- Обучение модели с использованием обучающих данных.
- Настройка гиперпараметров модели с помощью кросс-валидации или случайного поиска для повышения точности.
Валидация моделей
На валидационной выборке проверяется, насколько хорошо модель будет работать на новых данных. На этом этапе также важно использовать метрики, такие как F1-score, precision и recall. Это поможет понять, насколько модель готова к реальному использованию.4. Эксплуатация и мониторинг
Развертывание
Когда модель готова, её нужно развернуть в рабочей системе. Важно, чтобы она могла быстро и эффективно обрабатывать данные в реальном времени. Для этого используем облачные решения, которые позволяют масштабировать систему и управлять моделью.Мониторинг
После развертывания начинается этап мониторинга. Следует отслеживать такие показатели, как:- Ложноположительные срабатывания (false positives).
- Пропущенные мошенничества (false negatives).
Обновление модели
Мошенники не стоят на месте, и для того, чтобы модель оставалась эффективной, её нужно периодически обновлять. Это может быть сделано с использованием новых данных или даже с изменением признаков, если появляются новые схемы мошенничества.В реальных организациях эффективность антифрод‑решений часто определяется не только алгоритмами, но и грамотной работой аналитиков, которые понимают данные, доменную специфику и операционные процессы. С практическими рекомендациями по навыкам, которыми должен обладать антифрод‑аналитик, а также реальными примерами карьерных треков смежных специалистов, можно ознакомиться в нашей статье.
Заключение
В наше время системы антифрода становятся всё более точными и быстрыми благодаря применению технологий машинного обучения. Логистическая регрессия и градиентный бустинг - это только начало, и с развитием технологий будут появляться новые, более эффективные методы. Однако важно помнить, что успех антифрод-системы зависит не только от выбора модели, но и от правильной подготовки данных, постоянного мониторинга и оперативного обновления модели. Ведь задача фрод-детекции - это не просто найти мошенничество, а сделать так, чтобы система работала быстро, точно и с минимальными неудобствами для пользователей.
Последнее редактирование:
