Как нейросети борются с мошенничеством

Мошенничество — финансовое, телефонное, через интернет — развивается вместе с технологиями. Злоумышленники придумывают новые схемы, используют социальную инженерию, синтетические голоса, дипфейки и т.д. В ответ на это растёт применение ИИ и нейросетей, которые могут выявлять подозрительные схемы, анализировать большие объёмы данных и реагировать оперативно.

Остановимся на ключевых методах и направлениях, которые уже применяются или развиваются:

1. Обнаружение аномалий - Нейросети обучаются распознавать “нормальное” поведение в транзакциях, звонках, смене идентификаторов (номер телефона, аккаунта и т.п.). Всё, что выходит из этой “нормы” — подозрительно. Пример: когда человек часто делает переводы с нового устройства, из незнакомых геолокаций, или суммы, не характерные для его профиля. Эти отклонения фиксируются.
2. Графовые нейронные сети (Graph Neural Networks, GNNs) - Когда в мошенничестве участвуют сложные связи — множество транзакций, множественные аккаунты, устройства, получатели и отправители — графовые сети помогают “связать точки” и увидеть скрытые схемы. Например, исследование, где банковские операции и пользователи представлены в виде графов, и по ним нейросеть учится различать мошенников и обычных людей.
3. Распознавание синтетического голоса и защита от “фальшивых” звонков - Мошенники всё чаще используют синтетический или модифицированный голос («голосовой дипфейк») для обмана. В России уже создана система на основе ИИ, которая умеет определять признаки генерации синтетического голоса — помогает банкам и пользователям фильтровать такие звонки.
4. Анализ текстов: документы, сообщения, письма - ИИ‑системы могут анализировать содержимое писем, заявлений, текстов разговоров — выявлять фишинговые шаблоны, подозрительные фразы, сигналы социальной инженерии, несоответствия или поддельные документы.
5. Непрерывный мониторинг в реальном времени - Одно из больших преимуществ: возможности анализа сразу, по мере появления событий. Это даёт шанс блокировать мошенническую операцию “на лету”, пока ущерб минимален.
6. Сотрудничество и обмен информацией - Чтобы эффективнее выявлять мошенничество, компании, банки, мобильные операторы, государственные органы объединяются — обмениваются данными, признаками мошенничества, статистикой. Им помогают национальные платформы, меморандумы сотрудничества.
7. Специализированные модели и исследования - Новые архитектуры (например, GNN + attention‑механизмы) специально оптимизированы для задач fraud detection, где важны связи, временная динамика, устройство, активность пользователя и т.п. 

Вот несколько реальных или анонсированных проектов, в которых уже применяются нейросети или планируется их применение:

• Система банка (или банков‑группы) с ИИ, выявляющая мошеннические транзакции по шаблону + аномалиям. Например, ЛАНИТ реализует проекты в банковской сфере, где ИИ анализирует транзакции в реальном времени, чтобы обнаружить нестандартные операции.
• Разработка системы, которая определяет синтетический голос: Институт искусственного интеллекта AIRI и МТУСИ создали систему, которая распознаёт признаки использования генерации голоса злоумышленниками в телефонных звонках.
• В СПбПУ (Институт кибербезопасности и защиты информации) была разработана графовая нейросеть, которая на основе транзакционных данных, данных об устройствах и идентификаторах пользователей отличает мошенников от честных клиентов.
• Банковские учреждения сообщают, что эффективность антифрод‑систем (с ИИ) может быть очень высокой: например, Сбербанк заявил, что их антифрод‑системы “сохранили клиентам” сотни миллиардов рублей, защищая от мошенников. 

Что даёт применение нейросетей в борьбе с мошенничеством:

• Повышенная точность, снижение количества “ложных срабатываний” по сравнению с простыми правилами.
• Скорость реагирования: операции анализируются по мере совершения, что позволяет прерывать мошеннические активности до того, как ущерб будет значительный.
• Адаптивность: системы могут “учиться” новым схемам мошенничества, “видеть” атаки, которые заранее не были описаны правилами.
• Масштабируемость: обработка огромных объёмов данных, сотен тысяч транзакций, звонков, сообщений.
• Экономия в долгосрочной перспективе: меньшие убытки, меньше человеческих ресурсов на расследования.

Но нейросети не панацея, и есть ряд важных нюансов:

1. Качество данных, дефицит примеров мошенничества. Мошеннических транзакций обычно мало (vs нормальных), что вызывает проблему разбалансированности данных. Не всегда есть “чистые” метки, верификация истории.
2. Сложность объяснения (interpretability). Много нейросетей — “чёрные ящики”. Когда приходит спор, клиент хочет знать, почему его транзакция помечена как мошенническая. Нужно, чтобы были объяснимые механизмы. Это важно и для доверия, и для регулирующих органов.
3. Злоумышленники адаптируются. Каждая новая защита вызывает новые атаки: дипфейки, синтетические данные, spoofing устройств, компрометация идентификаторов. Требуется постоянное обновление.
4. Приватность и защита персональных данных. При анализе транзакций, звонков, устройств и поведения собирается большое количество личной информации. Нужно соблюдать законы, регуляцию, технические меры безопасности.
5. Ресурсы и инфраструктура. Обучение сложных моделей, реализация систем детекции в реальном‑времени требуют мощных вычислений, надёжной архитектуры, специалистов и бюджета.

Нейросети становятся ключевым инструментом в борьбе с мошенничеством — они уже позволяют банкам, операторам связи и государственным службам обнаруживать сложные схемы, реагировать в реальном времени, защищать клиентов от синтетических голосов и фишинга. Но успех зависит от сочетания технологий, качественных данных, ответственности, (приватность, объяснимость), постоянного обновления.