Системный интегратор «Инфосистемы Джет» объявил о создании нового решения для борьбы с мошенничеством под названием Jet Detective, которое позволяет выявить факты мошенничества в самых разнообразных сферах – банках, ритейле, энергетике, нефтедобыче и других отраслях. Хотя изначально система разрабатывалась для выявления мошенничества в финансовой сфере путем анализа информации о транзакциях, со временем разработчики смогли избавиться от привязки к финансовой сфере и распространить механизмы принятия решений на другие сферы человеческой деятельности. Этого удалось добиться с помощью механизмов машинного обучения: классификации ситуаций, построения моделей и выявления аномального поведения. Здесь пригодятся не только сведения о финансовой деятельности, но и любая информация о поведении клиентов или внутренних сотрудников. По словам Евгения Колесникова, руководителя направления «Большие данные и машинное обучение» Центра программных решений «Джет», к решению можно подключить, в частности, систему распознавания текстов, и анализировать изображения корпоративных документов.
Разработчики утверждают, что создали универсальный инструмент выявления мошеннических операций – он собирает данные из различных источников и выискивает в них признаки мошенничества. Специализация инструмента определяется в момент настройки под требования заказчика путем установления источников информации и правил выявления мошеннических случаев. Уникальной характеристикой Detective является использование инструментов машинного обучения для выявления новых схем мошенничества и подстройки системы под требования конкретного бизнеса. При развертывании системы консультанты разработчика анализируют бизнес-процессы клиента, выявляют ключевые точки возможного мошенничества и настраивают получение сведений из этих ключевых точек. Если у клиента имеется готовый набор правил для контроля выявленных точек, то система позволяет реализовать его вручную.
В то же время Detective можно обучить на исторических данных, выделив мошеннические операции. В результате автоматического анализа будет построена модель, которая обеспечит выявление и расследование аналогичных случаев мошенничества и в будущем. В процессе оперативной работы решение позволяет выявить аномальное поведение сотрудников или клиентов и предоставить специалистам отдела безопасности сведения, которые они могут проверить на наличие мошенничества. Если подозрение подтвердится, то модель также можно использовать для выявления аналогичных случаев, при необходимости подредактировав ее вручную.
Технологически решение основано на таких технологиях Больших данных, как Apache Hadoop и Spark, которые построены на технологии Java. Компоненты решения уже были использованы сотрудниками «Джет» в различных проектах. Представленный Detective работает в пилотном режиме у десятка клиентов. Причем для пилотного решения достаточно не очень мощного оборудования, которое позволяет обрабатывать большой объем операций. По словам Алексея Гришина, директора ЦИБ «Джет», компания рассчитывает до конца года запустить в коммерческую реализацию около десяти проектов. Основными отраслями для внедрения при этом называются банки, ритейл, промышленность и энергетика. В частности, в решении уже реализованы механизмы получения финансовых данных, записей из электронных касс, логов веб-ресурсов и даже сведений, снимаемых с технологического оборудования энергетиков. Новый источник для получения данных можно настраивать достаточно быстро, что и позволяет назвать решение универсальным.
