По фотографии со второго раза можно распознать заемщика-мошенника На прошедшей 17 сентября конференции Equifax Infoday бюро кредитных историй «Эквифакс» представило обновление своей системы предотвращения кредитного фрода: теперь она распознает мошенников по фотографии. Портал Банки.ру разбирался, как это работает и каких результатов позволяет достичь.
Кредитные мошенничества приводят к большим потерям как для самих банков, так и для добропорядочных заемщиков, вынужденных платить по повышенным ставкам – «за себя и за того парня». При этом серьезное противодействие фроду подразумевает содержание большого числа опытных сотрудников, занятых в обработке кредитных заявок, внедрение дополнительных проверок по сторонним источникам данных, ужесточение правил скоринга и т. д. Все это дорогостоящие меры, повышающие операционные расходы банка и снижающие прибыль.
Банки стремятся выявить мошенников на самых первых этапах обработки кредитных заявок – это, очевидно, самый дешевый вариант. Биометрическая технология, применяемая теперь «Эквифаксом», призвана задешево отсеивать мошеннические заявки, фактически узнавая злоумышленников в лицо.
Для пользователя система «Эквифакса» работает очень просто: банк, подключенный к антифрод-системе (Fraud Prevention Service, FPS), отправляет в бюро, помимо обычной информации, еще и фотографию. Точнее, не саму фотографию, а ее хеш – массив данных, получающийся после применения к фотографии так называемой хеш-функции. Хеш-функция преобразует данные так, что восстановить их в исходное состояние невозможно, но это не мешает их дальнейшей обработке. Таким образом, бюро не имеет доступа к самим фотографиям, но система может их сравнивать.
«FPS – система, позволяющая выявлять подозрительные заявки в межбанковской базе кредитных заявок, – рассказал порталу Банки.ру заместитель генерального директора бюро кредитных историй «Эквифакс» Николай Бочаров. – Наша биометрическая система в FPS позволяет найти тех людей, которые оформляют заявки на кредит, используя чужие документы, переклеивая фотографии в паспорте, либо находятся в сговоре с сотрудником банка, чтобы оформить кредит на чужие документы».
В ответ FPS сообщает банку о найденных соответствиях между фотографиями из разных заявок. Дальнейшая обработка специалистами банка позволяет определить случаи подачи заявок по подделанным или чужим документам, и это работает, ведь мошенники редко останавливаются на одном удачном «деле».
В автоматических системах идентификации возможны ошибки двух видов. Ошибки первого рода – невыявление одного и того же человека на двух фотографиях (True Positive Rate, TPR). Ошибки второго рода – когда система признает за одного человека двух разных людей (False Positive Rate, FPR). Регулируя различные параметры системы, можно добиться роста TPR, но соответственно вырастет и FPR, и наоборот – снижая FPR, снижаем и TPR. По данным «Эквифакса», число ошибок второго рода стремится к нулю при TPR 70% или ниже, а повышение FPR до 15% позволяет добиться TPR 99%. То есть получается, что система способна корректно опознать 85% несовпадений лиц при всего-то 1% ложных срабатываний. Это весьма достойный результат, позволяющий использовать систему для реальной работы.
По словам Николая Бочарова, для испытаний биометрической системы были взяты 10 тыс. дефолтных заявок (то есть таких, по которым был выдан кредит, но заемщик не платит). Результат впечатлил даже разработчиков: система выявила 1 140 заявок, в которых фигурировали совпадающие фотографии при разных паспортных данных. Из этих 1 140 система ошиблась лишь в 50 случаях.
Качество работы системы зависит от многих факторов, прежде всего от качества исходных фотографий. Мало того что потенциальных заемщиков зачастую фотографируют с помощью низкокачественных веб-камер, влияние оказывает и плохое освещение, и сложный фон фотографий. «Эквифакс» рассчитывает, что банки, начав пользоваться сервисом распознавания фотографий, начнут заботиться о качестве исходных данных – ведь это в их интересах.
Пока система работает в тестовом режиме, но банки уже начали предоставлять хеши фотографий, которых собрано около миллиона (что, конечно, немного в сравнении со 170 млн кредитных заявок, хранящихся в БКИ «Эквифакс»). Релиз системы назначен на декабрь 2014 года.
На самом деле применение технологии распознавания лиц для выявления заявочного фрода нельзя назвать «ноу-хау» «Эквифакса»: подобная система уже почти год работает у Сбербанка. По словам руководителя управления инструментов и моделей департамента методологии и контроля рисков Сбербанка Максима Савченко, она уже успела окупить свою разработку и внедрение.
Андеррайтеры «Сбера» при обработке заявок сразу видят возможных «близнецов» заявителя и могут самостоятельно определить, ошиблась ли система, или это действительно один и тот же человек. При этом, как рассказал Савченко, хорошо подделанный паспорт зачастую проходит проверку с помощью специализированных технических средств, а вот лицо подделать уже не так просто, систему не обманут ни парик, ни грим, ни выращенные или наклеенные усы.
Обрабатывается и обратный случай, когда клиент, получивший однажды кредит у «Сбера» и якобы пришедший за новым кредитом, оказывается другим человеком, нашедшим или укравшим паспорт. Человек, принимающий заявку, может пропустить непохожесть человека на фото в паспорте, но система точно определит, что он не похож на свою предыдущую фотографию.
Точно оценить экономический эффект от внедрения биометрической идентификации не так легко, ведь во многих случаях андеррайтер и сам способен отсеять мошенника, пусть не по лицу, но по другим косвенным данным. Тем не менее кое-какая статистика есть. Так, по данным Сбербанка, в 2012 году службой безопасности было выявлено 66 заявок с переклеенными фотографиями в паспорте, в 2013 году их оказалось 68, а за первое полугодие 2014-го – всего 15. Из этого «Сбер» делает вывод, что благодаря внедрению биометрии «переклейщики» стали обходить отделения банка стороной.
Еще одно полезное применение биометрической идентификации фото – внутренний фрод или просто небрежное исполнение своих обязанностей сотрудниками банка. Ошибочное прикрепление документов к чужой заявке или злонамеренное использование чужих документов и фотографий – достаточно распространенное явление, и биометрические системы хорошо справляются с выявлением таких случаев. Причем «Сбербанк» идет еще дальше, собираясь дополнить свою систему анализом метаданных фотографий: даты и времени создания снимка, модели камеры и даже географических координат, если сотрудник фотографировал клиента на смартфон.
Конечно, биометрия не является панацеей от всех случаев заявочного фрода. К примеру, как ни наращивай ее эффективность, определить мошенника по первый его заявке она не способна – сравнивать-то фотографию пока не с чем. В этом свете видится крайне востребованным централизованный обмен фотографиями между всеми российскими банками, так, чтобы мошенник, получив кредит в одном банке, был вы выявлен уже при первом визите в любой другой. Но это вряд ли достижимо. Гораздо вероятнее, что уже через год-другой на рынке будет действовать несколько конкурирующих сервисов биометрии, пытающихся завлечь банки на свою сторону высоким качеством и скоростью распознавания.
Михаил ДЬЯКОВ,
По фотографии со второго раза можно распознать заемщика-мошенника На прошедшей 17 сентября конференции Equifax Infoday бюро кредитных историй «Эквифакс» представило обновление своей системы предотвращения кредитного фрода: теперь она распознает мошенников по фотографии. Портал Банки.ру разбирался, как это работает и каких результатов позволяет достичь. Кредитные мошенничества приводят к большим потерям как для самих банков, так и для добропорядочных заемщиков, вынужденных платить по повышенным ставкам – «за себя и за того парня». При этом серьезное противодействие фроду подразумевает содержание большого числа опытных сотрудников, занятых в обработке кредитных заявок, внедрение дополнительных проверок по сторонним источникам данных, ужесточение правил скоринга и т. д. Все это дорогостоящие меры, повышающие операционные расходы банка и снижающие прибыль. Банки стремятся выявить мошенников на самых первых этапах обработки кредитных заявок – это, очевидно, самый дешевый вариант. Биометрическая технология, применяемая теперь «Эквифаксом», призвана задешево отсеивать мошеннические заявки, фактически узнавая злоумышленников в лицо. Для пользователя система «Эквифакса» работает очень просто: банк, подключенный к антифрод-системе (Fraud Prevention Service, FPS), отправляет в бюро, помимо обычной информации, еще и фотографию. Точнее, не саму фотографию, а ее хеш – массив данных, получающийся после применения к фотографии так называемой хеш-функции. Хеш-функция преобразует данные так, что восстановить их в исходное состояние невозможно, но это не мешает их дальнейшей обработке. Таким образом, бюро не имеет доступа к самим фотографиям, но система может их сравнивать. «FPS – система, позволяющая выявлять подозрительные заявки в межбанковской базе кредитных заявок, – рассказал порталу Банки.ру заместитель генерального директора бюро кредитных историй «Эквифакс» Николай Бочаров. – Наша биометрическая система в FPS позволяет найти тех людей, которые оформляют заявки на кредит, используя чужие документы, переклеивая фотографии в паспорте, либо находятся в сговоре с сотрудником банка, чтобы оформить кредит на чужие документы». В ответ FPS сообщает банку о найденных соответствиях между фотографиями из разных заявок. Дальнейшая обработка специалистами банка позволяет определить случаи подачи заявок по подделанным или чужим документам, и это работает, ведь мошенники редко останавливаются на одном удачном «деле». В автоматических системах идентификации возможны ошибки двух видов. Ошибки первого рода – невыявление одного и того же человека на двух фотографиях (True Positive Rate, TPR). Ошибки второго рода – когда система признает за одного человека двух разных людей (False Positive Rate, FPR). Регулируя различные параметры системы, можно добиться роста TPR, но соответственно вырастет и FPR, и наоборот – снижая FPR, снижаем и TPR. По данным «Эквифакса», число ошибок второго рода стремится к нулю при TPR 70% или ниже, а повышение FPR до 15% позволяет добиться TPR 99%. То есть получается, что система способна корректно опознать 85% несовпадений лиц при всего-то 1% ложных срабатываний. Это весьма достойный результат, позволяющий использовать систему для реальной работы. По словам Николая Бочарова, для испытаний биометрической системы были взяты 10 тыс. дефолтных заявок (то есть таких, по которым был выдан кредит, но заемщик не платит). Результат впечатлил даже разработчиков: система выявила 1 140 заявок, в которых фигурировали совпадающие фотографии при разных паспортных данных. Из этих 1 140 система ошиблась лишь в 50 случаях. Качество работы системы зависит от многих факторов, прежде всего от качества исходных фотографий. Мало того что потенциальных заемщиков зачастую фотографируют с помощью низкокачественных веб-камер, влияние оказывает и плохое освещение, и сложный фон фотографий. «Эквифакс» рассчитывает, что банки, начав пользоваться сервисом распознавания фотографий, начнут заботиться о качестве исходных данных – ведь это в их интересах. Пока система работает в тестовом режиме, но банки уже начали предоставлять хеши фотографий, которых собрано около миллиона (что, конечно, немного в сравнении со 170 млн кредитных заявок, хранящихся в БКИ «Эквифакс»). Релиз системы назначен на декабрь 2014 года. На самом деле применение технологии распознавания лиц для выявления заявочного фрода нельзя назвать «ноу-хау» «Эквифакса»: подобная система уже почти год работает у Сбербанка. По словам руководителя управления инструментов и моделей департамента методологии и контроля рисков Сбербанка Максима Савченко, она уже успела окупить свою разработку и внедрение. Андеррайтеры «Сбера» при обработке заявок сразу видят возможных «близнецов» заявителя и могут самостоятельно определить, ошиблась ли система, или это действительно один и тот же человек. При этом, как рассказал Савченко, хорошо подделанный паспорт зачастую проходит проверку с помощью специализированных технических средств, а вот лицо подделать уже не так просто, систему не обманут ни парик, ни грим, ни выращенные или наклеенные усы. Обрабатывается и обратный случай, когда клиент, получивший однажды кредит у «Сбера» и якобы пришедший за новым кредитом, оказывается другим человеком, нашедшим или укравшим паспорт. Человек, принимающий заявку, может пропустить непохожесть человека на фото в паспорте, но система точно определит, что он не похож на свою предыдущую фотографию. Точно оценить экономический эффект от внедрения биометрической идентификации не так легко, ведь во многих случаях андеррайтер и сам способен отсеять мошенника, пусть не по лицу, но по другим косвенным данным. Тем не менее кое-какая статистика есть. Так, по данным Сбербанка, в 2012 году службой безопасности было выявлено 66 заявок с переклеенными фотографиями в паспорте, в 2013 году их оказалось 68, а за первое полугодие 2014-го – всего 15. Из этого «Сбер» делает вывод, что благодаря внедрению биометрии «переклейщики» стали обходить отделения банка стороной. Еще одно полезное применение биометрической идентификации фото – внутренний фрод или просто небрежное исполнение своих обязанностей сотрудниками банка. Ошибочное прикрепление документов к чужой заявке или злонамеренное использование чужих документов и фотографий – достаточно распространенное явление, и биометрические системы хорошо справляются с выявлением таких случаев. Причем «Сбербанк» идет еще дальше, собираясь дополнить свою систему анализом метаданных фотографий: даты и времени создания снимка, модели камеры и даже географических координат, если сотрудник фотографировал клиента на смартфон. Конечно, биометрия не является панацеей от всех случаев заявочного фрода. К примеру, как ни наращивай ее эффективность, определить мошенника по первый его заявке она не способна – сравнивать-то фотографию пока не с чем. В этом свете видится крайне востребованным централизованный обмен фотографиями между всеми российскими банками, так, чтобы мошенник, получив кредит в одном банке, был вы выявлен уже при первом визите в любой другой. Но это вряд ли достижимо. Гораздо вероятнее, что уже через год-другой на рынке будет действовать несколько конкурирующих сервисов биометрии, пытающихся завлечь банки на свою сторону высоким качеством и скоростью распознавания. Михаил ДЬЯКОВ,
