ForteBank предложил новую для Казахстана единую модель для борьбы с мошенничеством

Что произошло

ForteBank предложил для банковского сектора Казахстана единую отраслевую модель для улучшения эффективности борьбы с мошенничеством и защите клиентов – федеративное обучение (Federated Learning, FL). С этой инициативой банк выступил на своей ежегодной антифрод-конференции, где собрались представители Национального банка, Агентства по финансовому мониторингу, банковского сектора, аудиторских компаний, сотовых операторов и частных компаний, а также эксперты по кибербезопасности.

ЧТО ПРЕДлАГАЕТ ForteBank

В рамках конференции член правления, управляющий директор антифрод-центра ForteBank Анна Пилипенко сообщила, что в последние годы статистика фродовых атак в Казахстане растёт. И это несмотря на то, что последние несколько лет практически в каждом крупном банке уже создан свой антифрод-центр.

"Более того, мы используем не только сценарный анализ при обнаружении мошенничества, но и непосредственно уже модели машинного обучения. И с учётом того, что последние несколько лет количество атак всё же продолжает расти, это означает, что устойчивость нашей системы определяется устойчивостью самого слабого звена в ней", – отметила Анна Пилипенко.

Сейчас ForteBank предлагает объединиться в борьбе с мошенничеством со всеми финансовыми институтами рынка на основе модели федеративного обучения. Это единая отраслевая система противодействия мошенничеству, которая позволяет банкам обмениваться знаниями и улучшать антифрод-мониторинг без передачи клиентских данных. Такой подход повышает эффективность защиты и сохраняет конфиденциальность информации.

Преимущества этой модели:

• Конфиденциальность (данные остаются в пределах организации, конфиденциальная информация остаётся защищённой, снижая риск утечки данных или несанкционированного доступа);
• Масштабируемость (FL по своей сути масштабируема, что позволяет организациям использовать распределённые вычислительные ресурсы для обучения крупномасштабных моделей);
• Локализация данных (FL позволяет создавать обучающие модели непосредственно в источнике данных, устраняя необходимость передачи больших объёмов данных на центральный сервер);
• Снижение расходов на связь (в отличие от централизованных подходов к машинному обучению, FL сводит к минимуму необходимость передачи данных между центральным и локальными узлами);
• Описание надёжности (можно использовать данные транзакций из разных банков и финансовых организаций, не передавая сами данные, что позволяет обучать более точные и универсальные антифрод-модели, способные выявлять новые схемы мошенничества на уровне всей отрасли).

Федеративное обучение уже используется во многих международных компаниях, в том числе в BNY Mellon, JP Morgan, SWIFT + несколько банков, HSBC + Google Cloud, BIS.

Что сейчас важно сделать для борьбы с мошенничеством

Сейчас банкам второго уровня и Национальному банку важно выйти на новый уровень сотрудничества – разработать общие модели для борьбы с мошенничеством. ForteBank предлагает федеративное обучение как способ достижения этой цели.

Фининститут предлагает создать рабочую группу, в которую войдут банки, Национальная платёжная корпорация, Нацбанк и Агентство по регулированию и развитию финансового рынка. Её задача – проработать технические, юридические и операционные аспекты внедрения модели.

Кроме того, необходимо собрать данные и построить модель федеративного обучения. Определить, на чьей инфраструктуре будут проходить эти процессы, пилотировать FL-модель и согласовать единый формат данных и правила обезличивания. Это позволит создать безопасную среду обмена информацией между участниками рынка, исключив передачу персональных данных и обеспечив коллективную защиту от мошенничества.

"Я предлагаю всем банкам, конечно, не на этой площадке, собраться ещё раз проговорить, всё-таки сможем ли мы каким-то образом побороть наш уровень недоверия друг к другу и объединиться против мошенников, потому что риск по факту у нас один. Мы боремся именно с одним врагом. И для этого, не позволяя своим персональным данным выходить из периметра банка, мы всё равно можем улучшить наши антифрод-модели путём настройки федеративного обучения", – отметила Анна Пилипенко в рамках своего выступления.

Анна Пилипенко выразила надежду, что инициативы ForteBank будут услышаны и участники рынка объединятся в борьбе с мошенничеством.

"Надеюсь, что наши инициативы будут услышаны. И каждый руководитель сможет растопить в себе этот уровень недоверия и всё-таки попытаться скоординировать свои действия в целом для улучшения эффективности наших моделей", – подчеркнула она. 

Что ещё

На конференции выступила Айнур Измайлова, директор антифрод-центра Национального банка. Она напомнила, что в 2024 году регулятор запустил антифрод-центр и сейчас в нём уже более 200 участников. В этом году к проекту начали присоединяться сотовые операторы. В 2026 году регулятор будет обсуждать вопрос включения в антифрод-центр Национального банка криптобирж.

В следующем году приоритетом должно стать расширение круга участников Антифрод-центра. Необходимо создать правовые механизмы, позволяющие наладить обмен информацией не только внутри финансового сектора, но и с представителями цифрового рынка. Сегодня мы сталкиваемся с тем, что средства выводятся на криптобиржи, которые пока не вовлечены в работу Антифрод-центра. Также важно подключить к процессу маркетплейсы, поскольку они нередко становятся каналом для мошеннических действий", – подчеркнула директор Антифрод-центра Национального банка Айнур Измайлова.

Кроме того, спикерами конференции стали представители Boston Consulting Group, KMPG, Агентства по финансовому мониторингу, компании по кибербезопасности Security Group, ТОО "Картел" (бренд – Beeline), Home Credit Bank, Ernst&Young и другие. Участники конференции делились своими кейсами по борьбе и противодействию мошенничеству и выразили благодарность организатору конференции – ForteBank за освещение и предложения по борьбе с мошенничеством.

Лицензия Агентства РК по регулированию и развитию финансового рынка: Nº1.2.29/197/36 от 03.02.2020 выдана АО "ForteBank".