„Revolut“ robotas policininkas sudomino ir tradicinius bankus

JK finansinių paslaugų startuolis „Revolut“  skelbiasi, kad jų sukurtas automatinio mokymosi algoritmas keturiskart sumažino kortelių duomenų vagysčių ir sulaukė didžiųjų bankų siūlymų perpirkti technologiją.

Įmonė skelbia kovai su sukčiais, bandančiais nusavinti mokėjimo kortelių duomenis, sukūrusi automatinio mokymosi algoritmą, kuris per 3 mėnesius esą keturiskart sumažino klientų kortelių duomenų vagysčių.

Pasak įmonės pranešimo, jų sukurtas algoritmas veikia apskaičiuodamas galimus ir labiausiai tikėtinus kliento veiksmus pagal tai, kaip jis naudojasi savo kortele ir programėle.

„Duomenimis ir skaičiavimais pagrįstos prognozės leidžia atpažinti bet kokį klientui nebūdingą veiksmą, ir įvertinti jį kaip galimą sukčiavimo atvejį. Dėl algoritmo pajėgumo apdoroti daugybę duomenų, sistema gali daug greičiau ir tiksliau pastebėti bet kokį įtartiną ir klientui nebūdingą veiksmą – tarkime, įtartiną atsiskaitymą internetu. Programėlėje ar kortele vykdomi veiksmai vertinami realiu laiku ir be papildomo žmogaus įsikišimo“, – teigiama pranešime.

Tačiau besiskelbiančios, kad keturiskart sumažino kortelių duomenų vagysčių skaičių, „Revolut“ atstovai neatskleidžia konkrečių skaičių.

„Keturių kartų skirtumas atrodo didžiulis, tačiau tai gana lengva suprasti žinant sistemos veikimą: duomenų vagysčių atvejus mes skaičiuojame pagal pranešimus, kuriuos iš klientų gauna mūsų klientų aptarnavimo agentai. Kadangi naujasis algoritmas veikia ir kiekvieną operaciją vertina realiu laiku, jei tik kas nors kelia įtarimą, operacija nėra atliekama iki galo, tačiau klientas iškart gauna žinutę su klausimu, Ar gali patvirtinti, kad šią operaciją tikrai atlieki tu?. Jeigu žmogus operacijos neatpažįsta, ir paspaudžia, Ne, ne aš, – tada ji taip ir neįvykdoma. Taigi, pinigai nepalieka sąskaitos ir nebereikia atlikinėti visų veiksmų jiems susigrąžinti, kaip kad anksčiau“, – aiškina Ieva Elvyra Kazakevičiūtė, „Revolut“ Šiaurės Europos regiono viešųjų ryšių ir bendruomenės vadovė.

Tarp dažniausiai pasitaikančių sukčiavimo būdų minimi atsiskaitymai internetu, kortelių duomenų klastojimas ir kortelių vagystės.

Nuo vagysčių saugantis algoritmas startuoliui esą turėtų padėti augti nesamdant „tūkstančių darbuotojų“ ir išvengiant rankinio darbo.

„Jeigu planuoji klientus skaičiuoti dešimtimis milijonų, negali remtis tik gyvų žmonių darbu, kadangi auga žmogiškosios klaidos tikimybė, be to, beveik neįmanoma tokiu tempu samdyti pakankamai kvalifikuotų darbuotojų. Todėl procesai turi būti automatizuoti“, – pranešime cituojamas Andrius Bičeika, „Revolut” verslo plėtros vadovas.

Šiuo metu „Revolut“ skaičiuoja per 3 mln. vartotojų Europoje, Lietuvoje – per 150.000, planuoja plėstis į JAV, Kanadą, Australiją, Singapūrą ir Honkongą.

Pinigų plovimas

Be klientų duomenų vagysčių prevencijos algoritmas turėtų padėti sutaupyti rankinio darbo ir užtikrinant pinigų plovimo prevenciją. „Revolut“ aiškina, kad jų algoritmas pinigų plovimo prevencijoje sukuria individualų kiekvieno vartotojo rizikingumo profilį pagal tai, kaip klientas iki tol naudojosi kortele ir programėle.

„Kiekviena atliekama operacija yra vertinama realiu laiku, ir nustato statistinę tikimybę, ar operacija yra teisėta, ar galimai nesaugi. Tokie skaičiavimai sumuojami į galutinį rizikingumo balą. Kai šis rezultatas pasiekia atitinkamą ribą, į darbą įsijungia gyvas agentas ir kliento paprašo papildomos informacijos apie atliktą operaciją. Tokia informacija vėliau taip pat yra įtraukiama į algoritmą, kad ateityje panašūs veiksmai nebebūtų įskaitomi kaip įtartini“, – pranešime aiškina startuolis.

„Revolut“ algoritmas sulaukė į pinigų plovimo prevencijos procesus ir specialistų samdymą investuojančių tradicinių bankų susidomėjimo – startuolio teigimu, automatinio mokymosi algoritmus „JK jau siūlė perpirkti keli didieji bankai“.

„Informacija ir rezultatai, kuriuos galime tiksliai įvertinti ir atvaizduoti per dešimt minučių, tradiciniame banke pareikalautų maždaug valandos gyvo agento darbo“, – aiškina p. Bičeika.

Šaltinis: www.vz.lt

Komentarai