National Hunter

Продукт
Разработчики: Experian
Отрасли: Финансовые услуги, инвестиции и аудит
Технологии: ИБ - Система обнаружения мошенничества (фрод)

Объединенное кредитное бюро (ранее - "Экспириан-Интерфакс") и компания Experian объявили в 2011 году о запуске системы для выявления мошеннических кредитных заявлений, которая базируется на технологиях мирового уровня и учитывает российскую специфику

Новый сервис, получивший название National Hunter ("Охотник"), является инновационной разработкой международной компании Experian. Сервис уже зарекомендовал себя в Европе, Америке и Азии. Работа над данным сервисом в России велась с начала 2011 года в рамках пилотного проекта, в котором участвовали пять крупных российских банков.

"Заявочное мошенничество" является общей проблемой, и эта проблема актуальна как для развивающихся рынков, так и для зрелых. Уровень мошенничества в розничном кредитовании в России также будет расти, если не оказывать активного противодействия. Hunter, уже внедренный Experian в Великобритании, США, Испании, Южной Африке, Южной Корее, Австралии, позволил значительно снизить масштабы этого бедствия и сократить потери банков", - заявил генеральный директор Объединенного кредитного бюро (ОКБ) и региональный менеджер по России и СНГ компании Experian Даниэль Зеленский.

Основной эффект от подключения к cервису National Hunter - это минимизация доли мошенничества в кредитных портфелях банков-участников и, как следствие, существенное снижение финансовых потерь от "безнадежных" долгов. National Hunter также будет способствовать повышению эффективности работы банков, поскольку кредитные учреждения смогут однозначно блокировать мошеннические заявки, сосредотачивать усилия на неясных случаях и в ускоренном порядке подтверждать кредитные заявления от добросовестных клиентов.

Предназначенный для банков, специализирующихся на розничном кредитовании, National Hunter создает уникальную среду для совместной работы организаций по выявлению мошенничества. Мошенники выявляются на этапе подачи клиентом банка заявления на получение кредита. Выявляется противоречивая информация в кредитных заявлениях и совпадение данных с известными случаями мошенничеств (т.е. совпадение с заявками, которые ранее уже были определены как мошеннические).

Система Hunter использует, с одной стороны, все преимущества бюро: наличие качественных данных и современных технологий по работе с ними, с другой, преимущества специализированного программного обеспечения Experian, а также накопленный компанией опыт использования данных для выявления случаев мошенничества. Это позволит банкам создать общий пул сведений о мошенничестве, что существенно увеличит их возможности по выявлению и предотвращению рисков мошенничества, а также защитит сообщество организаций розничного кредитования в целом.

"При разработке системы мы сделали акцент как на достижении максимального уровня точности при указании зоны риска, так и на построении как можно более универсальной системы, чтобы позволить пользоваться системой банкам с самыми различными бизнес-процессами обработки кредитных заявлений. При этом мы строго соблюдаем российское законодательство при работе с персональными данными. В частности, чтобы обеспечить соответствие системы требованиям законодательства, был разработан механизм деперсонализации данных", - сказал Д. Зеленский.


Национальный Hunter предназначен для банков, специализирующихся на розничном кредитовании. Задача Сервиса - выявление высоко рисковых кредитных заявлений на этапе подачи клиентом банка заявки на получение кредита. Ключевой особенностью Национального Hunter является то, что для выявления мошеннических схем с кредитами используются данные не только того банка, в который подается заявление, но и данные, полученные от других банков-участников Сервиса. Подобное использование объединенных данных нескольких банков многократно увеличивает вероятность выявления мошеннических схем.Как с помощью EvaProject и EvaWiki построить прозрачную бесшовную среду для успешной работы крупного холдинга 2.1 т

По данным Центробанка, на 1 апреля этого года общая задолженность по кредитам составила 791,27 млрд. рублей, а количество случаев мошенничества при получении кредитов выросло вдвое по сравнению с началом прошлого года. Чтобы компенсировать высокий уровень невозвратов по кредитам банки вынуждены закладывать риски в процентные ставки и ужесточать правила выдачи займов – а это касается каждого.

Вопрос мошенничества в розничном кредитовании стоит достаточно остро в любой стране мира и Россия в данном случае не исключение. Согласно данным МВД РФ за первые 6 месяцев 2011 года было совершено 2,2 тыс. преступлений, связанных с кредитным мошенничеством, общий ущерб от которых составил около 1,6 млрд. рублей. И это только видимая часть айсберга – подавляющее количество случаев мошенничества в розничном кредитовании не доходят до суда, следовательно не попадают в статистику.

Практика кредитования расширяется с каждым годом, клиенты "кочуют" в поисках решения финансовых проблем от одного банка к другому. Оценить клиента, пришедшего в банк "с улицы", непростая задача: будет ли он исправно платить взносы, либо впереди череда невыплат по кредиту. Причем невыплаты тоже бывают разными: одно дело клиент временно остался без работы и совсем другое – осознанный обман банка, мошенничество.

Конечно, в каждом банке есть своя служба безопасности, своя система и процедуры проверки заявителя. Но проблема все равно остается – источников достоверной информации о заявителях не хватает.

Казалось бы, есть простое решение – банкам достаточно регулярно обмениваться информацией. Однако на практике это трудноосуществимо, банки связаны обязательствами о неразглашении персональной информации, да и объемы поступающих кредитных заявлений не позволяют подойти к рассмотрению каждой заявки индивидуально. У этой непростой на первый взгляд ситуации есть эффективное решение - разработанный компанией Experian Decision Analytics совместно с Бюро кредитных историй Experian Interfax Сервис по борьбе с кредитным мошенничеством Национальный Hunter.

Национальный – потому что в состоянии оперативно обслуживать розничные банки, работающие на всей территории России. Hunter – потому что выявляет попытки мошенничества с получением заемных средств еще на этапе подачи заявления на получение кредита.

Принцип работы Hunter – сравнение каждого поданного в банк заявления на получение кредита с заявлениями, поданными в свое время в другие банки-участники Сервиса и уже хранящимися в Бюро кредитных историй (БКИ).

Сравнивая по определенным, заложенным в системе, правилам поданную заявку с уже обработанными другими банками похожими анкетами, Hunter не просто находит недопустимое для банка противоречие, но и указывает на конкретный пункт заявления, в котором это противоречие выявлено. Другими словами Hunter указывает на пункт заявления, заполняя который клиент, скорее всего, пытался обмануть банк.

Это очень важный момент. Предпринимаемые на рынке альтернативные попытки создания систем типа Национальный Hunter принципиально ему уступают. Выявляя противоречие, такие системы маркируют штампом "подозрение на мошенничество" все заявление целиком без указания конкретной зоны риска. При таком подходе, служащий банка вынужден либо перестраховаться и заявку отклонить (а ведь речь может идти о том, что клиент всего-навсего перепутал адрес регистрации с адресом прописки и на самом деле является благонадежным гражданином), либо на свой риск заявку одобрить (хотя заявитель может оказаться мошенником, воспользовавшимся украденными документами).

Сервис Национальный Hunter отметку "подозрительно" ставит не на всю анкету заявителя, а на конкретный противоречивый пункт, что дает возможность служащему банка принять грамотное решение: исправить случайную ошибку и не потерять своего клиента, либо пресечь реальную попытку мошенничества.

Другой важный момент, в процессе работы с системой Национальный Hunter банки не нарушают обязательства о неразглашении персональной информации заемщиков. Сравнивая заявление своего клиента с уже имеющимися в БКИ данными прочих заявителей, банк оперирует деперсонализированными данными. Ни имя заявителя, ни его паспортные данные не раскрываются.





Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Солар (ранее Ростелеком-Солар) (18)
  SearchInform (СёрчИнформ) (16)
  Национальное бюро кредитных историй (НБКИ) (16)
  Инфосистемы Джет (9)
  Experian (8)
  Другие (158)

  Центр Финансовых Технологий (ЦФТ) (2)
  SearchInform (СёрчИнформ) (1)
  Диасофт (Diasoft) (1)
  Инфосекьюрити (Infosecurity) (1)
  Инфосистемы Джет (1)
  Другие (6)

  Солар (ранее Ростелеком-Солар) (3)
  SearchInform (СёрчИнформ) (2)
  Динамика (Dynamika) Новосибирск (1)
  VisionLabs (ВижнЛабс) (1)
  Диасофт (Diasoft) (1)
  Другие (0)

  SearchInform (СёрчИнформ) (3)
  Группа компаний ЦРТ (Центр речевых технологий) (1)
  Лаборатория Касперского (Kaspersky) (1)
  Ростелеком (1)
  Солар (ранее Ростелеком-Солар) (1)
  Другие (3)

  SearchInform (СёрчИнформ) (8)
  Positive Technologies (Позитив Текнолоджиз) (3)
  БПС Инновационные программные решения (ранее БПЦ Банковские технологии) (2)
  Лаборатория Касперского (Kaspersky) (1)
  Нева-Автоматизация (1)
  Другие (1)

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Visa International (4, 27)
  Инфосистемы Джет (5, 25)
  Солар (ранее Ростелеком-Солар) (2, 20)
  FICO (4, 18)
  SearchInform (СёрчИнформ) (2, 17)
  Другие (184, 141)

  Центр Финансовых Технологий (ЦФТ) (2, 2)
  Диасофт (Diasoft) (1, 1)
  Корп Софт (CorpSoft24) (1, 1)
  Сбербанк (1, 1)
  F.A.C.C.T. (ранее Group-IB в России) (1, 1)
  Другие (5, 5)

  Солар (ранее Ростелеком-Солар) (1, 3)
  SearchInform (СёрчИнформ) (1, 2)
  Динамика (Dynamika) Новосибирск (1, 1)
  Диасофт (Diasoft) (1, 1)
  VisionLabs (ВижнЛабс) (1, 1)
  Другие (0, 0)

  SearchInform (СёрчИнформ) (1, 3)
  Группа компаний ЦРТ (Центр речевых технологий) (1, 1)
  Солар (ранее Ростелеком-Солар) (1, 1)
  Positive Technologies (Позитив Текнолоджиз) (1, 1)
  Лаборатория Касперского (Kaspersky) (1, 1)
  Другие (1, 1)

  SearchInform (СёрчИнформ) (1, 9)
  Positive Technologies (Позитив Текнолоджиз) (1, 3)
  БПС Инновационные программные решения (ранее БПЦ Банковские технологии) (1, 2)
  Лаборатория Касперского (Kaspersky) (1, 1)
  Другие (0, 0)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  3-D Secure (3D-Secure) - 23
  Solar JSOC - 19
  СёрчИнформ SIEM - 17
  НБКИ-AFS (Anti-Fraud Service) - 12
  FICO Capstone Decision Accelerator (CDA) - 9
  Другие 136

  Сбер: Антифрод-система - 1
  SAS Anti-Money Laundering (SAS AML) - 1
  Jet Detective - 1
  Diasoft Digital Q.Risk&Compliance - 1
  ЦФТ FRAMOS - 1
  Другие 6

  Solar JSOC - 3
  СёрчИнформ SIEM - 2
  Dynamika-Финансовый мониторинг - 1
  Diasoft Digital Q.Risk&Compliance - 1
  VisionLabs Luna Pass - 1
  Другие 0

  СёрчИнформ SIEM - 3
  Positive Technologies: MaxPatrol VM (Vulnerability Management) - 1
  Solar AURA (Audit & Risk Assessment) - 1
  Kaspersky Anti Targeted Attack Platform (KATA) - 1
  R-Vision Threat Intelligence Platform (TIP) - 1
  Другие 1

  СёрчИнформ SIEM - 9
  Positive Technologies: MaxPatrol VM (Vulnerability Management) - 3
  БПС: СмартВиста Система предотвращения мошенничества - 2
  Kaspersky Anti Targeted Attack Platform (KATA) - 1
  Другие 0