Как ML помогает предотвращать финансовые мошенничества в СБП

BigData и машинное обучение

Финтех

#Аналитика / другое
#Machine Learning

Доклад принят в программу конференции

Мнение Программного комитета о докладе

СБП — это то, чем мы пользуемся каждый день, переводя деньги друзьям и знакомым. Но как обеспечивается безопасность? Обеспечивается ли вообще? Как можно отлавливать мошеннические транзакции, не зная ничего, кроме номера телефона? Ответы — в этом докладе.

Целевая аудитория

Финтех-специалисты, специалисты по предотвращению мошеннических операций, ML-разработчики, Data Scientist, аналитики данных, научные специалисты в области разработки ML-алгоритмов и нейронных сетей.

Тезисы

За время пандемии удаленные платежи стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Каждый из нас с вами хотя бы раз пользовался системой быстрых платежей.

Мы поговорим о том, как обеспечивается безопасность переводов в системе быстрых платежей, о том, какие угрозы не теряют актуальность со временем и как машинное обучение может помочь нам обеспечить безопасность наших денежных средств.

Доклад затронет вопросы недоступности чувствительных данных или какой-то их части для обучения и возможные решения, которые могут помочь преодолеть эти проблемы. Отдельно посмотрим, выгодно ли развивать такие решения для бизнеса.

Аналитик-разработчик Мир Plat.Form

В команде Мир Plat.form занимается RND-проектами, охватывающими разные направления: биометрические технологии, аналитика данных, применением ML-технологий для предотвращения мошеннических операций.

Мир Plat.Form

Мир Plat.Form — команда, которая занимается технологическими проектами Национальной системы платежных карт (НСПК). Команда Мир Plat.Form обрабатывает 2500 транзакций в секунду при отказоустойчивости и доступности на уровне 99,999%.

Видео