Машинное обучение помогает Yota выявлять телефонных аферистов
Благодаря машинному обучению Yota стала эффективнее бороться с мошенниками, сообщает пресс-служба компании. Инженеры оператора используют алгоритм машинного обучения для выявления мошенников на основе их активности. За полгода результативность алгоритма выросла с 15% до 30%.
Технологии помогают бороться со всеми видами незаконных действий. В том числе с мошенниками, которые обманывают пользователей, используя услуги Yota.
Так, например, телефонный аферист звонит с номера Yota, представляется сотрудником банка и запрашивает личные данные для доступа к счетам. После чего у клиента списываются средства со счета.
Yota активно внедряет технологии BigData для повышения эффективности процессов компании. Для выявления мошенников оператор выбрал алгоритм машинного обучения «дерево решений». Для обучения модели используются данные о фактических мошенниках, которые были обнаружены ранее – обезличенная информация о количестве вызовов, средней продолжительности звонков, используемых тарифах и многом другом.
Модель выстраивает профиль потенциального мошенника и ищет клиентов в базе с подобным паттерном поведения. Как и при любом анализе, существует множество пограничных и неявных значений. Каждый такой случай дает новые возможности для обучения. Поступающая информация позволяет обновлять модель и повышать ее точность. После обучения система узнает и реагирует на новые методы мошенничества со стороны пользователей.
В результате использования алгоритма потери от деятельности мошенников снизились на 54%, а их количество уменьшилось за счет быстрого обнаружения. Это ломает их бизнес-модель и делает бессмысленными приемы фрода, отмечает пресс-служба оператора.
