Альфа-Банк: ML-модель «обеления» клиентов — вторая линия защиты по детекции «дропов»
Описание проекта
В систему детекции и блокировки «дропов» добавлен новый этап — ML-модель обеления «AutoTrain». Модель оценивает близость поведения клиента к добросовестному, а не к мошенническому, и выявляет специфичные паттерны для постанализа. Клиенты из «красной» зоны, с высокой вероятностью признанные чистыми, направляются не на автоблокировку, а на ручной разбор аналитика. Для оперативной тонкой настройки стратегий отбора применяется парадигма «4 глаза».
Вендор и технология: Внутренняя разработка; ML-модель «AutoTrain».
Задача
Добросовестные клиенты ошибочно попадали в «красную зону» и автоматически блокировались из-за формального сходства профиля деятельности с посредниками в нелегальных финансовых схемах. Это вызывало недовольство клиентов и увеличивало нагрузку на службу поддержки.
Цели внедрения
-
Снижение числа ошибочных блокировок добросовестных клиентов
-
сохранение выявления реальных посредников в нелегальных схемах
-
сохранение комиссионного и транзакционного дохода
-
повышение лояльности клиентов
Результаты
-
Результаты
-
Снижение числа ошибочных блокировок
-
сохранение комиссионного и транзакционного дохода остающихся клиентов
-
повышение лояльности за счёт снижения негативного клиентского опыта
-
числовых результатов не раскрыто Финансы
-
НЕТ (NDA) Нагрузка и масштаб
-
Статус — тираж; контур On-prem Сроки
-
НЕТ (NDA)