Опыт использования систем противодействия заявочному мошенничеству Руководитель Дирекции контроля и анализа рисков Сергиенко Д.О. - презентация

1 Опыт использования систем противодействия заявочному мошенничеству Руководитель Дирекции контроля и анализа рисков Сергиенко Д.О.

2 Содержание Кто мы? Методы оценки рисков Оценка эффективности системы предотвращения заявочного мошенничества Результаты предварительного пилота Технология пилота «Сервер под стол» Основные задачи, решаемые с помощью AFS Преимущества AFS Поиск социальных связей Архитектура решения Планы по развитию решения

3 Кто мы Мы новый российский банк, созданный финансовой группой ВТБ. Наша цель – сделать финансовые продукты доступными, привлечь миллионы клиентов и построить с ними по-настоящему партнерские отношения. 3 Сейчас мы уже предлагаем кредиты наличными в клиентских центрах банка и кредиты на покупки в магазинах-партнерах. В ближайшем будущем мы расширим ассортимент. Представьте себе банк с новым отношением. Банк с честными условиями без звездочек и сносок и без привычной банковской бюрократии. Представьте банк, куда хочется приходить, где вас уважают. Банк, который совсем не похож на банк. Такой банк называется «Лето Банк». Наши продукты Чем мы отличаемся

4 Основные результаты на 1октября 2013 года Развитие сети Продукты ФинансыПерсонал Открыто 251 клиентский центр в 147 городах страны, заключено более 5 тысячи соглашений с магазинами, на территории которых теперь можно оформить кредит на товар. В 2013 году банк продолжит активно развивать сеть, и по итогам года будет насчитываться около 270 клиентских центров на всей территории страны. Кредитный портфель «Лето Банка» составил более около 17,6 млрд. рублей и вырос с начала года более чем в 25 раз. В том числе кредитный портфель кредитов наличными вырос в 29 раз и составил 14,4 млрд рублей, POS-кредитов вырос в 15,8 раз более 3,2 млрд рублей. Первый сотрудник «Лето Банка» был принят на работу 1 июня 2012 года. На 1 октября текущего года в банк было принято более 4,3 тысяч сотрудников. К концу 2013 года в банке будет работать около 5 тысяч человек в различных городах страны. Объем выдачи кредитов по итогам третьего квартала 2013 года составил более 20 млрд рублей, в том числе кредитов наличными более 16 млрд рублей, выдачи кредитов в магазинах более 4 млрд рублей. Более 285 тысячи человек уже воспользовались услугами нового банка. Через системы банка в день проходит более 6 тысяч кредитных заявок Конец августа 2012 года – выдан первый POS-кредит Начало октября 2012 года – банк начал предлагать населению кредиты наличными 4

5 Лето Банк – новый банк группы ВТБ 5

6 Сотрудничество с Лето Банком – обоюдная ответственность клиента и банка 6

7 Анкетный скоринг Проверка документов Методы оценки рисков Поведенческий скоринг Кредитные правила Механизм социальных связей (SNA) Телефонный андеррайтинг Визуальная оценка Автоматические сервисы Investigation Стандартные сервисы оценки рисков слабо эффективны при выявлении заявочного мошенничества. Для предотвращения заявочного мошенничества на наиболее эффективны автоматические сервисы и работа группы Investigation 7

8 Рабочее место «investigator» Самостоятельная настройка правил 8 Оценка эффективности системы предотвращения заявочного мошенничества Пилот по выбору системы предотвращения мошенничества Признано мошенническими в соответствии с правилами банка (например, 5000 договоров) Тестовый кредитный портфель (например, кредитных договоров) Необоснованно отказано (например, 1% заявок) Используется «коробочный» вариант WOW- эффект результатам пилота Требования к обучению персонала - минимальны Требования к оборудованию - минимальны Стоимость пилота - минимальна Успешное внедрение Пилот предполагает быстрое внедрение и максимальный экономический эффект Цель пилота и последующего внедрения системы – минимизация мошенничества

9 9 Результаты предварительного пилота AFS максимально удовлетворяла условиям пилота «Аналитическое решение» Социальные связи Мощная аналитика Нет опыта внедрения в России Отсутствует интерфейс Investigator Отсутствует online «Проверенное годами решение» Консалтинг и методология Мировое имя Имеется online Имеется интерфейс investigator Дорогое решение Продукт «из 90-х» Сложности с командой AFS Удовлетворяет большинству критериев Непроверенное решение

10 К омпьютер Desktop класса: Intel Core i7 (4 ядра), 32GB RAM Согласование и подготовка форматов загрузки – 5 дней Первичная загрузка данных и кладризация адресов ~600 тыс. заявок заняла ~25 минут Прогон всех заявок на наборе в ~80 основных правил в режиме «Все на Все» занял 12 минуту – практически 1000 заявок/секунду. Допустимые нагрузки для такого оборудования: 5-7 миллионов заявок На таких объемах, пропускная способность мэтчинга на заданном наборе правил, в online режиме (когда каждая входящая заявка предварительно «кладрируется») ~300 заявок/секунду Технология пилота «Сервер под стол» в Лето Банке Интеграция с Credit Registry 10 Все внедряемые решения проходят через быстрые и легкие «пилоты»

11 Принятие кредитного решения Online анализ потенциального мошенничества и ведение базы мошенников Выявление единичных случаев Групп мошенников Внутренние мошенничество и сговор Интерактивная поддержка работы верификатора и инвестигатора Сопровождение кредита Collection Cross sale и Маркетинг Принятие кредитного решения Online анализ потенциального мошенничества и ведение базы мошенников Выявление единичных случаев Групп мошенников Внутренние мошенничество и сговор Интерактивная поддержка работы верификатора и инвестигатора Сопровождение кредита Collection Cross sale и Маркетинг Основные задачи, решаемые с помощью AFS 11

12 Add-value Быстрое выполнение сложных правил, в отличие от систем, существующих на рынке Возможность исследовать собственные данные с учетом данных сервиса «социальных связей НБКИ» в одном аналитическом интерфейсе Получить систему со значительным «запасом мощности и гибкости» Эффективное дополнение уже используемых antifraud систем в банке Удачное сочетание автоматических правил и развитого пользовательского интерфейса для верификаторов и коллекторов Повышение точности выявления мошеннических заявок за счет использования информации о социальных связях и рекурсивного анализа Быстро создать и/или значительно повысить эффективность процесса выявления потенциального мошенничества Возможность экспериментировать и оценивать эффективность новых правил и получать результаты экспериментов в течении минут или часов Быстрое выполнение сложных правил, в отличие от систем, существующих на рынке Возможность исследовать собственные данные с учетом данных сервиса «социальных связей НБКИ» в одном аналитическом интерфейсе Получить систему со значительным «запасом мощности и гибкости» Эффективное дополнение уже используемых antifraud систем в банке Удачное сочетание автоматических правил и развитого пользовательского интерфейса для верификаторов и коллекторов Повышение точности выявления мошеннических заявок за счет использования информации о социальных связях и рекурсивного анализа Быстро создать и/или значительно повысить эффективность процесса выявления потенциального мошенничества Возможность экспериментировать и оценивать эффективность новых правил и получать результаты экспериментов в течении минут или часов Преимущества AFS 12

13 Поиск социальных связей по адресу и домашнему телефону «Резиновая» квартира 13

14 Поиск социальных связей по адресу и домашнему телефону «Резиновый» телефон «Лояльная» семья 14

15 ЗАО МТЦ Архитектура решения 15 Другие

16 ЗАО МТЦ Планы по развитию решения AFS в Лето Банке 16 Интеграция с фронтовой системой, позволяющая из рабочего места fraud investigator получать все анкетные данные заемщика Интеграция в социальную сеть фотографий заемщика и сканкопий документов Автоматическая подгрузка информации о последней кредитной истории заемщика или информации о сработавших триггерах

17 Спасибо за внимание !