В Банке работает эшелонированная защита всех онлайн-услуг. Она включает в себя ряд защитных механизмов: подтверждение операций с помощью одноразовых паролей, шифрование трафика, использование встроенных антивирусных решений в приложениях.

Одним из элементов такой защиты выступает система выявления и предотвращения мошеннических транзакций. К настоящему времени в Сбербанке для противодействия различным аспектам кибермошенничества разработан и внедрен ряд моделей, таких как выявление мошеннических транзакций в разных каналах, мошеннических групп и их связей, а также ансамбли из этих моделей. Это позволяет удерживать фрод на минимальном уровне при постоянном росте транзакционной активности и появлении новых продуктов и услуг.

Подавляющее большинство работающих в production моделей относится к традиционным архитектурам моделей машинного обучения, таким как байсовые сети, градиентный бустинг / random forest, логистические регрессии, обычные нейронные сети.

Вместе с тем в последние годы в ряде областей лидирующие позиции стали занимать модели семейства глубокого обучения (Deep Learning). О том, что такое модели Deep Learning, а также о возможности применения данных технологий в решении задач выявления мошенничества мы и поговорим в этой статье.

Deep Learning и его отличия от традиционного Machine Learning

Deep Learning ― это подмножество методов Machine Learning, в котором архитектуры или алгоритмы используют многослойную систему нелинейных фильтров для извлечения...