Базовая задача выявления мошенничества в дистанционных каналах в целом решена — уровень защиты интернет‑банка и мобильных сервисов достигает почти 100%. При этом покрытие средствами антифрода операций в отделениях и кредитных продуктов не превышает 40%.
Интерес к ИИ высок, но реально используют машинное обучение как основной механизм выявления мошенничества лишь 13% банков, ни один из них не удовлетворен его работой. Причины — непрозрачность решений алгоритмов, высокие требования к качеству данных и стоимость эксплуатации.
Классические механизмы защиты остаются востребованными: сценарии на основе правил удовлетворяют 87% банков, многофакторные модели оценки риска — всех опрошенных, но внедрены лишь в 40% организаций из‑за потребности в сильной внутренней экспертизе. При этом 73% респондентов считают функционал существующих антифрод‑платформ ограниченным. В связи с этим 80% банков создают собственные хранилища данных, 40% дополнительно внедряют решения для выявления связей между клиентами, счетами и операциями.
Эксперты «Инфосистемы Джет» отмечают, что рынок антифрод‑систем переходит в новую стадию: ключевая проблема — не дефицит технологий, а гибкость платформ и контроль над настройкой. Из‑за неспособности оперативно адаптировать решения к регуляторным изменениям (2023–2025 гг.) банки вынуждены инвестировать во внешние аналитические инструменты, что повышает стоимость владения и операционную сложность. В ближайшие 2–3 года вектор развития рынка сместится к гибкости управления и кастомизации. Преимущество получат вендоры, которые передадут функции тонкой настройки антифрод‑аналитикам и специалистам по ИБ самих банков, считает руководитель департамента противодействия мошенничеству «Инфосистемы Джет» Алексей Сизов.
Ранее «Телеспутник» писал, что новый NGFW поставил российские банки перед проблемой масштабного обновления.
_6874d9530100d.jpg)
