Обмани меня. Как финтех поможет выявить мошенника по поведению.
Сканированием радужной оболочки глаза и отпечатков пальцев уже трудно удивить бизнес. Однако технологии не стоят на месте — появляются системы идентификации по движению курсора мышки или набору текста на клавиатуре, которые призваны спасти финансовые компании от мошенников
Технологии биометрии уже давно стали неотъемлемой частью нашей жизни. В «Азбуке вкуса» можно купить что угодно при помощи пальца руки. KFC [DLMURL="https://www.mirror.co.uk/tech/kfc-using-facial-recognition-technology-9602736"]узнает[/DLMURL] посетителей по лицу и сразу предлагает столько куриных ног, сколько они привыкли съедать за раз. Правительство разных стран ищет преступников с помощью новых технологий: в Китае на одном только пивном фестивале по наводкам видеокамер удалось повязать 25 человек, которые до этого успешно скрывались от китайского правосудия.
Рынок биометрических систем — один из самых быстрорастущих в мире. В течение следующих восьми лет он может вырасти в четыре раза — до $50 млрд. Четверть рынка сейчас приходится на Европу, следует из отчета Global Market Insights. Самые крупные проекты в России принадлежат NtechLab (создатель сервиса FindFace), VisionLabs (проект в «Почта Банке» по распознаванию лиц), «Центру речевых технологий», 3DiVi, «Вокорд» и др. Первые две компании уже привлекли деньги от крупных инвесторов — Impulse V.C. и АФК «Система».
Потери банков
Один из драйверов роста рынка — спрос со стороны финансовых организаций. Их интерес понятен: сейчас банки и финтех-компании несут колоссальные потери из-за мошенничества. Более миллиона выданных кредитов в 2016 году достались злоумышленникам — за год их количество выросло в 1,7 раз. Только банки потеряли более 13,5 млрд рублей за год. Объем несанкционированных операций с банковскими картами в России третий год составляет около 1 млрд рублей. Кредитные организации вынуждены снижать риски.
«Тинькофф Банк» начал проводить идентификацию клиента по голосу. Ранее такую систему внедрили гиганты Barclays и HSBC. Сотрудник колл-центра банка обратится к вам по имени, даже если вы позвоните с городского номера или воспользуетесь чужим телефоном. Когда вы звоните с неизвестного номера друзьям, тем может понадобиться какое-то время, чтобы понять кто это. Сотруднику банка нужны три секунды. Герман Греф обещал, что в скором времени Сбербанк начнет узнавать клиентов по движению губ — мышечную активность этого участка тела очень сложно подделать. Но, пожалуй, самая перспективная ниша в биометрической сфере — это поведенческая биометрия. Она отличается от физиологической тем, что не использует данные тела.
Как поведение выдает мошенников
Некоторые финансовые компании, например, начинают анализировать поведение пользователя до того, как он отправляет заявку на кредит. Анкета заемщика включает несколько полей с информацией о пользователе. Система фиксирует, сколько времени ушло на заполнение одного поля и сколько — на паузу перед этим. Человек обычно помнит наизусть свое имя, фамилию, дату рождения и регистрацию, и ему необходимо, как правило, 7-10 секунд, чтобы заполнить эти графы.
Мошенники часто путаются в отчествах и адресе регистрации — тратят на эти поля значительно больше времени. Есть более простые маркеры: система анализирует вкладки на сайте, на которые заходит заемщик, и если ему неинтересны правила погашения займа и условия предоставления кредита — он, скорее всего, не планирует ничего возвращать.
С помощью поведения клиента можно узнать, врет человек или нет. Пользователи нередко исправляют цифры в графе заработная плата: пишут, стирают, пишут заново, не подозревая, что система отслеживает любые метания души. Тут главное не то, что заемщик нажимает кнопку delete — нулем можно и ошибиться — а то, сколько он перед этим думает и на какую цифру в итоге отклоняется. То же самое происходит с графой образование: на каком бы варианте заемщик в итоге не остановился, программа запомнит все.
Поведенческая биометрия легко распознает мошенников и ботов. Недавно мы внедрили систему, основанную на клавиатурном почерке. Например, робот двигает курсор исключительно прямыми линиями, у человека же такая линия всегда кривая. Более того, эта кривая у каждого своя.
Скорость и динамика ввода текста, время перехода с одной клавиши на другую, опечатки — все это складывается в поведенческий паттерн, который является таким же индивидуальным, как голос, отпечатки пальцев, геометрия лица или сердца. Мировой финтех сосредоточил внимание на физиологической биометрии, но в комплексе технологии работают лучше, а в некоторых параметрах поведенческая биометрия даже надежнее.
Отпечатки пальцев можно украсть, радужную оболочку при желании — тоже, а вот поведение человека подделать нельзя. Такая система гораздо дешевле — она не требует серьезных вложений и специального оборудования, более того — никакого оборудования вообще.
Распознавание почерка
Как только человек регистрируется в личном кабинете, программа анализирует его поведение и делает слепок, который используется при последующей аутентификации на сайте. Подделать этот слепок невозможно. Даже если пользователь сменил клавиатуру или у него снизилась моторика (например, он устал или болеет) — это не изменит структурную основу паттернов.
Программа работает непрерывно — она может анализировать поведение в режиме реального времени и блокировать личный кабинет, когда компьютером решил воспользоваться злоумышленник. Пароли и логины больше не нужны: как только компьютер узнает человека, перед ним открываются все двери.
Такая система позволяет сэкономить на стоимости привлечения займов и значительно сократить время их выдачи. Следующий этап развития системы — распознавание почерка на мобильной клавиатуре. Эта программа может работать как автономно, так и в совокупности с уже традиционными биометрическими инструментами на мобильном телефоне.
Пока система позволяет проводить только повторную аутентификацию: в России нет базы данных всех заемщиков. Но правительство уже одобрило законопроект, позволяющий хранить биометрические данные клиентов банков в Единой системе идентификации и аутентификации. После этого появится и база по поведенческой биометрии.
Такие данные могут собирать любые компании, которые взаимодействуют с пользователями через клавиатуру, и обмениваться друг с другом через распределенный протокол блокчейн. Система способна изменить рынок банковских услуг — клиентам не нужно будет приходить в отделения вовсе, а банки могут существенно сократить свои издержки, благодаря чему будут предлагать более выгодные продукты.
Обмани меня. Как финтех поможет выявить мошенника по поведению
Сканированием радужной оболочки глаза и отпечатков пальцев уже трудно удивить бизнес. Однако технологии не стоят на месте — появляются системы идентификации по движению курсора мышки или набору текста на клавиатуре, которые призваны спасти финансовые компании от мошенников
Технологии биометрии уже давно стали неотъемлемой частью нашей жизни. В «Азбуке вкуса» можно купить что угодно при помощи пальца руки. KFC [DLMURL="https://www.mirror.co.uk/tech/kfc-using-facial-recognition-technology-9602736"]узнает[/DLMURL] посетителей по лицу и сразу предлагает столько куриных ног, сколько они привыкли съедать за раз. Правительство разных стран ищет преступников с помощью новых технологий: в Китае на одном только пивном фестивале по наводкам видеокамер удалось повязать 25 человек, которые до этого успешно скрывались от китайского правосудия.
Рынок биометрических систем — один из самых быстрорастущих в мире. В течение следующих восьми лет он может вырасти в четыре раза — до $50 млрд. Четверть рынка сейчас приходится на Европу, следует из отчета Global Market Insights. Самые крупные проекты в России принадлежат NtechLab (создатель сервиса FindFace), VisionLabs (проект в «Почта Банке» по распознаванию лиц), «Центру речевых технологий», 3DiVi, «Вокорд» и др. Первые две компании уже привлекли деньги от крупных инвесторов — Impulse V.C. и АФК «Система».
Потери банков
Один из драйверов роста рынка — спрос со стороны финансовых организаций. Их интерес понятен: сейчас банки и финтех-компании несут колоссальные потери из-за мошенничества. Более миллиона выданных кредитов в 2016 году достались злоумышленникам — за год их количество выросло в 1,7 раз. Только банки потеряли более 13,5 млрд рублей за год. Объем несанкционированных операций с банковскими картами в России третий год составляет около 1 млрд рублей. Кредитные организации вынуждены снижать риски.
«Тинькофф Банк» начал проводить идентификацию клиента по голосу. Ранее такую систему внедрили гиганты Barclays и HSBC. Сотрудник колл-центра банка обратится к вам по имени, даже если вы позвоните с городского номера или воспользуетесь чужим телефоном. Когда вы звоните с неизвестного номера друзьям, тем может понадобиться какое-то время, чтобы понять кто это. Сотруднику банка нужны три секунды. Герман Греф обещал, что в скором времени Сбербанк начнет узнавать клиентов по движению губ — мышечную активность этого участка тела очень сложно подделать. Но, пожалуй, самая перспективная ниша в биометрической сфере — это поведенческая биометрия. Она отличается от физиологической тем, что не использует данные тела.
Как поведение выдает мошенников
Некоторые финансовые компании, например, начинают анализировать поведение пользователя до того, как он отправляет заявку на кредит. Анкета заемщика включает несколько полей с информацией о пользователе. Система фиксирует, сколько времени ушло на заполнение одного поля и сколько — на паузу перед этим. Человек обычно помнит наизусть свое имя, фамилию, дату рождения и регистрацию, и ему необходимо, как правило, 7-10 секунд, чтобы заполнить эти графы.
Мошенники часто путаются в отчествах и адресе регистрации — тратят на эти поля значительно больше времени. Есть более простые маркеры: система анализирует вкладки на сайте, на которые заходит заемщик, и если ему неинтересны правила погашения займа и условия предоставления кредита — он, скорее всего, не планирует ничего возвращать.
С помощью поведения клиента можно узнать, врет человек или нет. Пользователи нередко исправляют цифры в графе заработная плата: пишут, стирают, пишут заново, не подозревая, что система отслеживает любые метания души. Тут главное не то, что заемщик нажимает кнопку delete — нулем можно и ошибиться — а то, сколько он перед этим думает и на какую цифру в итоге отклоняется. То же самое происходит с графой образование: на каком бы варианте заемщик в итоге не остановился, программа запомнит все.
Поведенческая биометрия легко распознает мошенников и ботов. Недавно мы внедрили систему, основанную на клавиатурном почерке. Например, робот двигает курсор исключительно прямыми линиями, у человека же такая линия всегда кривая. Более того, эта кривая у каждого своя.
Скорость и динамика ввода текста, время перехода с одной клавиши на другую, опечатки — все это складывается в поведенческий паттерн, который является таким же индивидуальным, как голос, отпечатки пальцев, геометрия лица или сердца. Мировой финтех сосредоточил внимание на физиологической биометрии, но в комплексе технологии работают лучше, а в некоторых параметрах поведенческая биометрия даже надежнее.
Отпечатки пальцев можно украсть, радужную оболочку при желании — тоже, а вот поведение человека подделать нельзя. Такая система гораздо дешевле — она не требует серьезных вложений и специального оборудования, более того — никакого оборудования вообще.
Распознавание почерка
Как только человек регистрируется в личном кабинете, программа анализирует его поведение и делает слепок, который используется при последующей аутентификации на сайте. Подделать этот слепок невозможно. Даже если пользователь сменил клавиатуру или у него снизилась моторика (например, он устал или болеет) — это не изменит структурную основу паттернов.
Программа работает непрерывно — она может анализировать поведение в режиме реального времени и блокировать личный кабинет, когда компьютером решил воспользоваться злоумышленник. Пароли и логины больше не нужны: как только компьютер узнает человека, перед ним открываются все двери.
Такая система позволяет сэкономить на стоимости привлечения займов и значительно сократить время их выдачи. Следующий этап развития системы — распознавание почерка на мобильной клавиатуре. Эта программа может работать как автономно, так и в совокупности с уже традиционными биометрическими инструментами на мобильном телефоне.
Пока система позволяет проводить только повторную аутентификацию: в России нет базы данных всех заемщиков. Но правительство уже одобрило законопроект, позволяющий хранить биометрические данные клиентов банков в Единой системе идентификации и аутентификации. После этого появится и база по поведенческой биометрии.
Такие данные могут собирать любые компании, которые взаимодействуют с пользователями через клавиатуру, и обмениваться друг с другом через распределенный протокол блокчейн. Система способна изменить рынок банковских услуг — клиентам не нужно будет приходить в отделения вовсе, а банки могут существенно сократить свои издержки, благодаря чему будут предлагать более выгодные продукты.
Обмани меня. Как финтех поможет выявить мошенника по поведению
