Як машинне навчання змінює боротьбу з фінансовим шахрайством

Цифровий банкінг спростив фінансові операції, та водночас приніс нові загрози. В епоху онлайн-платежів і мобільних застосунків дедалі частіше зловмисники атакують користувачів, використовуючи все витонченіші способи. Видання AZoRobotics нещодавно опублікувало аналітичну статтю про роль машинного навчання у виявленні шахрайства. А ми підготували короткий виклад найважливіших тез: як саме алгоритми аналізують транзакції, які методи використовують фінансові установи й чому традиційні інструменти вже не справляються.

Шахрайство стало складнішим, а системи виявлення мають відповідати

Ще кілька років тому шахрайство у банківській сфері переважно виявлялося вручну або за допомогою простих правил. Наприклад, система могла автоматично блокувати транзакції, що перевищують певну суму, або в разі спроби зняти кошти з іншого міста. Проте шахраї пристосувалися до таких механізмів. Вони імітують звичну поведінку користувача, проводять атаки мікротранзакціями або підробляють IP-адреси. Усе це робить старі методи неефективними.

Сьогодні на перший план виходить машинне навчання — потужний інструмент, здатний виявляти навіть найменші відхилення у поведінці користувачів. На відміну від жорстких правил, алгоритми навчаються на великих масивах даних і постійно вдосконалюються, виявляючи нові схеми шахрайства.

Які типи шахрайства найпоширеніші

У сучасному банкінгу можна виділити кілька категорій шахрайства, на які спрямовані алгоритми машинного навчання.

Найбільший виклик становить інтернет-шахрайство. Це фішинг (підроблені сайти або листи, що імітують банківські), смішинг (обман через SMS), вішинг (телефонні дзвінки з імітацією служби підтримки). Усе це спроби виманити дані банківських карток або логіни до акаунтів.

Другий поширений вид — шахрайство з банківськими картками. Це як крадіжка фізичної картки, так і копіювання її реквізитів за допомогою скімінгових пристроїв. Інколи дані передаються через зламані термінали або мобільні застосунки з вірусним ПЗ.

Також поширене шахрайство з використанням підроблених документів, коли зловмисники оформлюють кредити на чуже ім’я, використовуючи вкрадені або фальсифіковані дані. Інший варіант — внутрішнє шахрайство за участі працівників фінансових установ, які мають доступ до баз даних і можуть передавати конфіденційну інформацію стороннім.

Як саме працює машинне навчання у виявленні шахрайства

Щоб виявити підозрілу активність, алгоритми аналізують велику кількість змінних: час транзакції, геолокацію, IP-адресу, історію витрат, тип пристрою тощо. Якщо транзакція вибивається з шаблону поведінки, вона миттєво маркується як потенційно шахрайська.

Існує кілька підходів до побудови таких систем.

Навчання з учителем

Це класичний підхід, коли алгоритм тренується на історичних прикладах: ось транзакції, які виявилися шахрайськими, а ось — нормальними. Найпопулярніші моделі: дерева рішень, випадкові ліси, логістична регресія, SVM, градієнтний бустинг.

Підписуйтеся на наші соцмережі

Але тут є проблема: для якісної роботи потрібно багато мічених даних. Крім того, така модель не завжди виявляє нові схеми.

Навчання без учителя

Тут система самостійно шукає аномалії. Алгоритм кластеризує транзакції і визначає, які з них відрізняються від більшості. Застосовують автоенкодери, PCA, кластеризацію k-середніх тощо.

Перевага — виявлення нових типів шахрайства. Недолік — більше хибних спрацьовувань.

Гібридні моделі

Найефективніший варіант — поєднання обох підходів. Такі системи точніші, стабільніші й краще адаптуються до нових викликів.

Графові моделі, часові ряди та поведінковий аналіз

Графові моделі дозволяють досліджувати зв’язки між транзакціями, користувачами та одержувачами. Це важливо, коли йдеться про скоординовані дії шахраїв або «відмивання» грошей через низку рахунків.

Моделі часових рядів аналізують зміну поведінки з часом. Наприклад, якщо користувач роками оплачував комуналку вдень, а раптом здійснив переказ уночі в іншу країну — алгоритм позначить це як аномалію.

Також широко використовують поведінковий аналіз: оцінюється не лише те, що зробив користувач, а як саме він це зробив — швидкість набору пароля, послідовність кліків, маршрут сторінкою тощо.

Як банки застосовують ML на практиці

Машинне навчання у банківському секторі — це не просто модна технологія, а критично важливий інструмент, який дозволяє виявляти фінансове шахрайство із високою точністю та у реальному часі. Основна мета використання ML у банках — не допустити втрату грошей, зберегти довіру клієнтів та забезпечити відповідність нормативним вимогам.

Системи на основі ML здатні обробляти величезні обсяги даних — від транзакцій і геолокацій до поведінкових патернів користувача — й оперативно виявляти аномалії. Вони самонавчаються: на основі нових випадків шахрайства алгоритми постійно оновлюють свої моделі, що робить їх ефективнішими з кожною обробленою транзакцією. Також такі системи дозволяють будувати гнучку модель ризиків: замість жорстких правил (наприклад, «усі перекази понад 50 000 грн — під підозрою») система враховує контекст: наприклад, для бізнес-користувача така сума може бути типовою.

ML-системи у банках найчастіше реалізовані у вигляді модулів, які вбудовуються у внутрішні платформи або CRM-рішення. З технічного погляду вони використовують:

Багато ML-моделей інтегруються з API-платформами банку, працюючи як автономні сервіси з низькою затримкою оброблення (до 100 мс), що критично важливо для реального часу.

Приклади впровадження в Україні

ПриватБанк активно використовує машинне навчання у системі моніторингу транзакцій. Алгоритм оцінює понад 100 параметрів — від геолокації до історії витрат — і виявляє підозрілі шаблони. За потреби блокує платіж або ініціює перевірку з боку служби безпеки. Банк також має вбудовану систему поведінкової біометрії, що може виявити підміну користувача.

Monobank використовує гібридні ML-моделі не лише для протидії шахрайству, а й для оцінки кредитного ризику. Алгоритми реагують на зміну поведінки, нетипову геолокацію, нові пристрої чи часті запити на кредити. Якщо система виявляє загрозу, операція спочатку призупиняється, а далі проходить додаткову перевірку.

Ощадбанк впровадив власну платформу, що поєднує аналітику транзакцій, поведінкову модель клієнта і профіль ризиків. У разі виявлення групової активності або синхронних дій із різних акаунтів — система сигналізує про потенційно скоординоване шахрайство.

Приклади з інших країн

HSBC (Велика Британія) використовує ML для аналізу транзакцій у реальному часі, поєднуючи графові технології з історичними даними. Їхня система виявляє взаємозв’язки між клієнтами, рахунками та пристроями, що дозволяє ідентифікувати мережі шахраїв.

JPMorgan Chase (США) запровадив платформу на базі ML, яка обробляє понад 30% усіх транзакцій банку. Вона поєднує моделі класифікації, часові ряди та глибокі нейронні мережі. Результат — скорочення збитків від шахрайства на понад 20% за перший рік впровадження.

BBVA (Іспанія) інтегрував машинне навчання у мобільний банкінг: додаток аналізує дії користувача — натискання, швидкість введення даних, звички перегляду меню — і визначає, чи справжній це клієнт. Якщо виявляється відхилення — система блокує доступ або просить додаткову верифікацію.

ICICI Bank (Індія) запровадив AI-платформу, яка за допомогою ML аналізує мільйони транзакцій на добу та автоматично оновлює ризикові правила. Цікаво, що банк використовує також голосові та мовні патерни у кол-центрах для виявлення підозрілої поведінки.

Чому важливо поєднувати технології та людський контроль

Попри ефективність алгоритмів, вони не можуть повністю замінити людину. Певні ситуації потребують втручання аналітика: наприклад, якщо транзакція є граничною або система дала кілька хибнопозитивних сигналів. Тому найкращий результат забезпечує тандем: алгоритми здійснюють первинний аналіз, а фінальні рішення ухвалюють фахівці.

На завершення

Фінансове шахрайство стає дедалі складнішим, але технології — потужнішими. Машинне навчання дозволяє банкам не лише виявляти порушення, а й прогнозувати ризики ще до їхньої реалізації. Усе це сприяє безпеці користувачів і підвищує довіру до цифрового банкінгу. Українські банки вже активно впроваджують ці рішення, і надалі можна очікувати ще глибшої інтеграції ШІ у систему безпеки.

Цей матеріал підготовлений на основі інформації з відкритих джерел. Редакція самостійно відбирає ключові факти, аналізує їх та структурує за допомогою AI-інструментів.