Антифрод-системы и искусственный интеллект: как бизнесу выстроить защиту от мошенничества
10 декабря 2025 · ? просмотров
· ? мин
Содержание
Онлайн-бизнес всё чаще сталкивается с мошенничеством: украденные платёжные данные, захваты аккаунтов, фейковые возвраты, злоупотребления промокодами. Прямые потери растут, а попытка «перестраховаться» жёсткими проверками бьёт по конверсии и лояльности клиентов. Поэтому компании переходят к антифрод-системам с ИИ, которые в реальном времени оценивают риск каждой операции и помогают автоматически отличать честных пользователей от злоумышленников.
В данной статье мы разберём, что такое антифрод-система простыми словами, как в ней используется искусственный интеллект, с какими типами мошенничества она помогает бороться и как выглядит полный цикл проверки операции — от сбора данных до решения о блокировке
или пропуске.
В данной статье мы разберём, что такое антифрод-система простыми словами, как в ней используется искусственный интеллект, с какими типами мошенничества она помогает бороться и как выглядит полный цикл проверки операции — от сбора данных до решения о блокировке
или пропуске.
Что такое антифрод-система и зачем
она нужна бизнесу
В этом разделе мы рассмотрим, что представляет собой антифрод-система, чем она отличается от классической информационной безопасности и какие задачи решает в разных типах компаний.
Определение антифрод-системы простыми словами
Антифрод-система — это программный комплекс, предназначенный
для автоматического обнаружения и предотвращения мошеннических операций. Она работает в режиме реального времени, проверяя каждую транзакцию или действие пользователя на соответствие заданным критериям безопасности.
Система собирает данные о поведении клиентов, устройствах и географии операций, после чего принимает решение о допуске или блокировке действия. По сути, это цифровой сторож, защищающий бизнес
от финансовых потерь круглосуточно.
для автоматического обнаружения и предотвращения мошеннических операций. Она работает в режиме реального времени, проверяя каждую транзакцию или действие пользователя на соответствие заданным критериям безопасности.
Система собирает данные о поведении клиентов, устройствах и географии операций, после чего принимает решение о допуске или блокировке действия. По сути, это цифровой сторож, защищающий бизнес
от финансовых потерь круглосуточно.
Чем антифрод отличается от классической информационной безопасности
Прежде чем говорить об отличиях, важно понимать, что подразумевается под классической информационной безопасностью. Классическая ИБ фокусируется на защите инфраструктуры компании: серверов, сетей, рабочих станций, баз данных и хранилищ.
Её задачи — не допустить несанкционированный доступ, утечку данных, взлом систем и остановку сервисов за счёт периметровой защиты, шифрования, разграничения прав, резервного копирования и других технических мер.
Антифрод, в свою очередь, защищает не столько инфраструктуру, сколько бизнес-процессы и деньги. Он анализирует конкретные операции и действия пользователей: платежи, заявки, регистрации, возвраты, использование бонусов. Если традиционная ИБ блокирует хакерские атаки и технические попытки взлома, то антифрод-системы выявляют мошенническое поведение — как со стороны внешних злоумышленников, так и со стороны клиентов или сотрудников. В итоге эти два направления дополняют друг друга и вместе формируют комплексную систему безопасности компании.
Её задачи — не допустить несанкционированный доступ, утечку данных, взлом систем и остановку сервисов за счёт периметровой защиты, шифрования, разграничения прав, резервного копирования и других технических мер.
Антифрод, в свою очередь, защищает не столько инфраструктуру, сколько бизнес-процессы и деньги. Он анализирует конкретные операции и действия пользователей: платежи, заявки, регистрации, возвраты, использование бонусов. Если традиционная ИБ блокирует хакерские атаки и технические попытки взлома, то антифрод-системы выявляют мошенническое поведение — как со стороны внешних злоумышленников, так и со стороны клиентов или сотрудников. В итоге эти два направления дополняют друг друга и вместе формируют комплексную систему безопасности компании.
Ниже — краткое сравнение подходов:
Какие задачи антифрод-система решает в разных типах компаний
Антифрод-системы с ИИ решают разные задачи в зависимости от отрасли и модели бизнеса, но их цель всегда одна — снизить финансовые потери от злоупотреблений и при этом не мешать честным клиентам.
- Для банков антифрод отвечает за защиту онлайн- и офлайн-транзакций, мониторинг операций по картам и счетам, а также проверку кредитных заявок на признаки мошенничества или использования синтетических личностей.
- Для интернет-магазинов и маркетплейсов ключевые задачи — предотвращение фродовых заказов, фиктивных возвратов, накрутки бонусов и злоупотреблений промокодами.
- В страховых компаниях системы антифрода помогают выявлять заведомо ложные страховые случаи и подозрительные паттерны обращений.
Основные виды мошенничества,
с которыми борются антифрод-системы
Мошенничество принимает множество форм в зависимости от отрасли
и канала взаимодействия. Современные системы способны распознавать десятки сценариев злоупотреблений и оперативно реагировать
на появление новых схем.
и канала взаимодействия. Современные системы способны распознавать десятки сценариев злоупотреблений и оперативно реагировать
на появление новых схем.
Онлайн-мошенничество с платежами и переводами
Злоумышленники используют украденные данные карт, подделывают платёжные поручения, проводят несанкционированные списания
или злоупотребляют механизмами возврата средств.
Антифрод-система в этом случае:
или злоупотребляют механизмами возврата средств.
Антифрод-система в этом случае:
- анализирует параметры каждой операции в режиме real-time;
- выявляет нетипичные суммы, реквизиты, географию и сценарии оплат;
- блокирует подозрительные списания и переводы до их завершения;
- снижает объём чарджбэков и фродовых возвратов.
Кража аккаунта (account takeover), синтетические личности и фейковые заявки
При краже аккаунта злоумышленник входит в личный кабинет клиента
и совершает операции от его имени. Синтетические личности создаются
из смеси реальных и вымышленных данных для получения кредитов
и бонусов. Фейковые заявки и регистрации массово генерируются ботами для накрутки промоакций и программ лояльности.
Антифрод-система в этом случае:
и совершает операции от его имени. Синтетические личности создаются
из смеси реальных и вымышленных данных для получения кредитов
и бонусов. Фейковые заявки и регистрации массово генерируются ботами для накрутки промоакций и программ лояльности.
Антифрод-система в этом случае:
- отслеживает аномальные входы (новое устройство, IP, геолокация, время);
- фиксирует нетипичное поведение в кабинете после авторизации;
- определяет признаки синтетических профилей в анкетах и заявках;
- отфильтровывает массовые фейковые регистрации и обращения.
Внутреннее мошенничество сотрудников и партнёров
Инсайдеры могут оформлять фиктивные возвраты, вручную корректировать данные клиентов, проводить несанкционированные операции или передавать информацию третьим лицам, используя легитимный доступ
к системам.
Антифрод-система в этом случае:
к системам.
Антифрод-система в этом случае:
- контролирует действия сотрудников в ключевых системах (АБС, CRM, биллинг);
- выявляет аномальные операции, возвраты и ручные корректировки;
- сигнализирует о нетипичном доступе к чувствительным данным;
- формирует алерты и отчёты для службы безопасности и комплаенса.
Другие типичные сценарии фрода в цифровых сервисах
Помимо перечисленных, существуют десятки других видов злоупотреблений: накрутка рейтингов и отзывов, злоупотребление промокодами, регистрация множества аккаунтов одним лицом, манипуляции с подписками. Сюда же относятся схемы с курсами валют и криптовалютами. Каждый сценарий требует специфических правил обнаружения и настройки моделей.
Из каких компонентов состоит современная антифрод-система
Современная антифрод-система — это набор взаимосвязанных модулей.
В упрощённом виде её архитектуру можно представить как три уровня:
сбор и нормализацию данных, оценку риска (правила и скоринг)
и интеграцию с ключевыми системами компании, где принимаются
бизнес-решения.
В упрощённом виде её архитектуру можно представить как три уровня:
сбор и нормализацию данных, оценку риска (правила и скоринг)
и интеграцию с ключевыми системами компании, где принимаются
бизнес-решения.
Модуль сбора и обработки данных (транзакции, логины, устройства, поведение)
Первый ключевой компонент — модуль, который агрегирует и нормализует данные из разных источников. Он собирает:
с которым дальше работают правила и модели.
- параметры устройства и браузера (device fingerprinting);
- геолокацию и IP-адрес с историей изменений;
- поведенческие метрики: скорость печати, движения мыши, паттерны навигации;
- историю транзакций и взаимодействий с сервисом;
- данные из внешних источников: бюро кредитных историй, чёрные списки и др.
с которым дальше работают правила и модели.
Движок правил, скоринговые модели
и пороги срабатывания
Второй компонент — аналитический движок, который оценивает риск каждой операции.
В него входят:
для легитимных пользователей.
В него входят:
- набор детерминированных правил (если/то-логика, списки, пороговые значения);
- скоринговые модели, присваивающие операции числовую оценку риска с учётом истории клиента, параметров транзакции и данных устройства;
- пороги срабатывания, определяющие, какие операции пропускать автоматически, какие — отправлять на дополнительную проверку, а какие — блокировать.
для легитимных пользователей.
Интеграция с CRM, биллингом, KYC и другими системами компании
Третий компонент — контур интеграции с внутренними и внешними системами. Антифрод-система:
на реальные решения, а не существует отдельно «сам по себе».
- обменивается данными с CRM для доступа к истории клиента и сегментации;
- подключается к биллингу и платёжным шлюзам для анализа операций;
- интегрируется с KYC/AML-сервисами для проверки личности и санкционных списков;
- передаёт решения и рекомендации во фронтовые системы (интернет-банк, личный кабинет, контакт-центр).
на реальные решения, а не существует отдельно «сам по себе».
Как работает антифрод-система с ИИ «изнутри»: жизненный цикл проверки операции
Искусственный интеллект дополняет классический антифрод: вместо статичных правил и чёрных списков используются модели, которые учатся
на данных, подстраиваются под новые схемы атак и оценивают риск каждой операции в режиме реального времени.
Статичных правил уже недостаточно: злоумышленники быстро меняют тактику, реквизиты и инфраструктуру, чёрные списки устаревают за часы,
а жёсткие настройки увеличивают число ложных блокировок. Модели машинного обучения анализируют транзакции, логины, действия пользователей и поведенческие метрики, формируя для каждого клиента индивидуальный профиль и отмечая отклонения от его привычного поведения.
Жизненный цикл проверки операции в системе с ИИ выглядит
упрощённо так:
на данных, подстраиваются под новые схемы атак и оценивают риск каждой операции в режиме реального времени.
Статичных правил уже недостаточно: злоумышленники быстро меняют тактику, реквизиты и инфраструктуру, чёрные списки устаревают за часы,
а жёсткие настройки увеличивают число ложных блокировок. Модели машинного обучения анализируют транзакции, логины, действия пользователей и поведенческие метрики, формируя для каждого клиента индивидуальный профиль и отмечая отклонения от его привычного поведения.
Жизненный цикл проверки операции в системе с ИИ выглядит
упрощённо так:
- Сбор и нормализация данных.
Система агрегирует информацию об устройстве и браузере, IP и геолокации, истории сессии, параметрах транзакции и, при необходимости, внешних источниках (KYC, чёрные списки, скоринги).
- Оценка риска: правила и ML-модели.
К операции последовательно применяются базовые правила и модели машинного обучения, которые рассчитывают риск-скоринг — числовую оценку вероятности фрода с учётом контекста и поведенческого профиля клиента.
- Принятие решения в режиме real-time.
Операции с низким риском проходят автоматически, пограничные отправляются на дополнительную проверку (3DS, KYC, подтверждение
по SMS/звонку), высокорисковые блокируются и попадают в работу аналитиков. Весь процесс занимает миллисекунды и не создаёт заметных задержек для добросовестных пользователей.
Ключевые метрики эффективности
антифрод-системы
Оценка работы решения требует комплексного подхода к измерению результатов. Выделяют следующие ключевые показатели:
• объём предотвращённых потерь в денежном выражении
• уровень ложных срабатываний (false positive rate)
• скорость принятия решений (latency)
• покрытие различных типов угроз
• объём предотвращённых потерь в денежном выражении
• уровень ложных срабатываний (false positive rate)
• скорость принятия решений (latency)
• покрытие различных типов угроз
Предотвращённый ущерб и снижение потерь
от мошенничества
Главный показатель эффективности — объём предотвращённых потерь. Результативность измеряется в денежном выражении: сколько средств удалось сохранить благодаря своевременной блокировке. Также учитывается динамика снижения уровня угроз относительно общего объёма операций.
Ложные срабатывания и качество защиты честных пользователей
Система должна минимизировать ложные срабатывания — блокировки легитимных операций. Высокий уровень false positive ведёт к потере клиентов и репутационным рискам. Защита эффективна, когда она не создаёт неудобств добросовестным пользователям и сохраняет баланс между безопасностью и удобством.
Скорость принятия решений и работа в режиме
real-time
Время ответа критично для пользовательского опыта. Современные решения принимают решения за 50–200 миллисекунд. Real-time обработка обеспечивается оптимизированной архитектурой и распределёнными вычислениями на мощных серверных кластерах.
Ограничения и риски использования ИИ
в антифроде
При всех преимуществах искусственный интеллект имеет ограничения, которые необходимо учитывать при внедрении и эксплуатации системы.
Зависимость от качества и полноты данных
Качество работы моделей напрямую зависит от качества обучающих данных. Неполные или искажённые данные приводят к ошибочным решениям. Оценка рисков теряет точность при недостатке исторической информации
о клиенте. Регулярное обновление данных критически важно
для поддержания эффективности системы.
о клиенте. Регулярное обновление данных критически важно
для поддержания эффективности системы.
Смещение (bias) в моделях и риск некорректных решений
Модели могут унаследовать смещения из обучающих данных, что приводит
к дискриминации отдельных групп пользователей. Регулярный аудит моделей и мониторинг распределения решений помогают выявлять и корректировать bias. Это особенно важно в регулируемых отраслях.
к дискриминации отдельных групп пользователей. Регулярный аудит моделей и мониторинг распределения решений помогают выявлять и корректировать bias. Это особенно важно в регулируемых отраслях.
Прозрачность, интерпретируемость моделей и доверие к результатам ИИ
Нейросети часто работают как «чёрный ящик», затрудняя объяснение конкретных решений. Требуется понимание причин каждой блокировки
для разбора апелляций клиентов. Развитие методов интерпретируемого машинного обучения помогает повысить доверие к автоматическим решениям и соответствовать регуляторным требованиям.
для разбора апелляций клиентов. Развитие методов интерпретируемого машинного обучения помогает повысить доверие к автоматическим решениям и соответствовать регуляторным требованиям.
Часто задаваемые вопросы - FAQ
Здесь мы отвечаем на самые распространённые вопросы
Можно ли использовать одну антифрод-систему с ИИ сразу для нескольких компаний или юридических лиц внутри одной группы?
Да, современные решения поддерживают мультитенантную архитектуру.
Это позволяет использовать единую платформу для нескольких юридических лиц с разделением данных и настроек. При этом консолидированная база данных повышает эффективность обнаружения угроз для всей группы компаний, поскольку система обучается на данных всех участников одновременно.
Это позволяет использовать единую платформу для нескольких юридических лиц с разделением данных и настроек. При этом консолидированная база данных повышает эффективность обнаружения угроз для всей группы компаний, поскольку система обучается на данных всех участников одновременно.
Какие дополнительные требования к пользовательским соглашениям и политике конфиденциальности возникают при внедрении антифрод-системы с ИИ?
Внедрение требует информирования пользователей о сборе и обработке данных в целях предотвращения угроз. Политика конфиденциальности должна описывать типы собираемых данных, включая поведенческие метрики и цифровые отпечатки устройств. Также необходимо указать правовые основания обработки и права субъектов данных согласно GDPR
и другим применимым нормам.
и другим применимым нормам.
Какую роль играют страховые продукты (киберстрахование, страхование от мошенничества)
в дополнение к антифрод-системам с ИИ?
Страхование дополняет технические меры защиты, покрывая остаточные риски. Киберстрахование компенсирует убытки от инцидентов, которые
не удалось предотвратить. При этом наличие эффективной системы защиты часто является условием получения страхового покрытия и влияет на размер премии. Комбинация технологических и финансовых инструментов обеспечивает комплексный подход к управлению рисками.
не удалось предотвратить. При этом наличие эффективной системы защиты часто является условием получения страхового покрытия и влияет на размер премии. Комбинация технологических и финансовых инструментов обеспечивает комплексный подход к управлению рисками.
Оценить материал
Остальные статьи по AI