100 млн рублей – именно такую сумму потратила ИТ-компания «Техносерв» и Национальное бюро кредитных историй на разработку системы распознавания лиц, целью которой является пресечение кредитных махинаций в банковском секторе. По данным бюро, ежегодно банки несут миллиардные потери из-за мошенников. Средний объем убытков – 15-20 млрд рублей в год.
Наибольшие потери кредитные организации понесли в 2013 году; тогда их убытки составили 80 млрд рублей. В 2014 году этот показатель опустился до 25 млрд рублей. По мнению Алексея Волкова, директора НБКИ по маркетингу, снижения уровня мошенничества с кредитами удалось достичь посредством внедрения системы «НБКИ-AFS».
Волков полагает, что эту цифру можно свести к минимуму, если интегрировать в банковскую систему механизм анализа фотоизображений заемщиков, разработанную на базе биометрической технологии «Техносерва». Последняя предлагает около 10 сценариев проверки, включая считывание биометрических параметров заемщика, проверку фотографии в паспорте (при попытке взять кредит по украденному паспорту с переклеенной фотографией). Андрей Хрулев, директор департамента биометрических систем безопасности «Техносерва», уточнил, что на обработку данных программе необходимо не более 3х секунд.
Между тем, НБКИ собирается заработать на программе анализа изображений. Бюро будет взимать плату с банков за каждое обращение к сервису (по востребованию); при этом регулярной абонентской платы предусмотрено не будет.
Насколько эффективной окажется система распознавания лиц в борьбе с банковским мошенничеством?
Считаю, что использование банками подобной системы будет действенным средством для борьбы с кредитными мошенниками.
НБКИ - одно из самых часто используемых банками бюро кредитных историй и поэтому можно расчитывать, что скоро в системе окажется достаточное количество фотографий, чтобы система начала приносить пользу.
И как только это произойдет, возможности для успешной реализации доброй половины сценариев, которыми на текущий день пользуются мошенники, уменьшатся или и вовсе исчезнут.
Искренне желаю коллегам успеха в скорейшем внедрении их по-настоящему инновационной разработки.
Насколько эффективной окажется система распознавания лиц в борьбе с банковским мошенничеством?
Среди выявляемых фактов мошенничества предоставление ворованных/поддельных документов распространено существенно меньше, чем предоставление ложных сведений в анкете самим клиентом (дохода, места работы и др.). Не редки случаи организованного "привода" клиентов. Перечень используемых инструментов в кредитном процессе достаточно широк и включает в себя использование аналитических систем, привлечение службы расследований и андеррайтинга, работу над эффективностью сотрудников отделений.
Услуга для нас интересна. Наше участие будет зависеть в том числе от эффективности "движка" по аналитике изображений.