Подходы к анализу данных: первая пятерка

В наше время каждая компания оказывается в настоящем вихре данных, и пандемия превратила этот вихрь в настоящий ураган. Неожиданно всё, от рабочих встреч до покупки продуктов, стало цифровым. Что же делать компаниям, чтобы не утонуть в этих потоках данных? А главное, как защитить финансы, контролируя цифровые операции?

В Cloudera уверены, что есть возможности быстро и эффективно решать проблемы. Например, платформа Cloudera Data Platform помогает бороться с финансовыми преступлениями.

Широкая распространенность финансовых преступлений

Для предотвращения финансовых преступлений требуются новые, современные подходы, основанные на эффективном анализе данных, способные отточить специализации в области борьбы с этими переселениями и заполнить пробелы в области бизнес-аналитики, неизбежно возникающие ввиду разрозненности таких усилий.

При разработке новых подходов к защите от финансовых преступлений финансовые учреждения сталкиваются с многочисленными трудностями. Нужно сформировать доверие клиентов, подтвердив надежную защиту их данных, доказать контролирующим инстанциям наличие активных программ по снижению рисков, и продемонстрировать акционерам управление финансовыми и репутационными рисками.

Во сколько на самом деле обходятся финансовые преступления?

Учитывая степень распространенности финансовых преступлений, на сегодняшний день борьба с такими правонарушениями сопряжена с высокими затратами, многочисленными «ложными срабатываниями», большими убытками и незначительным прогрессом на пути к конечной цели.

Согласно данным недавних исследований влияния финансовых преступлений на бизнес, общество и население, их трудно предотвращать, и эта борьба обходится достаточно дорого. В 2018 году компания Refinitiv подсчитала совокупную потерю прибыли за год в результате разных типов финансовых преступлений:

•      Взяточничество и коррупция: $309 млрд.

•      Борьба с легализацией доходов, полученных преступным путем: $267 млрд.

•      Киберпреступления: $241 млрд.

•      Мошенничество: $239 млрд.

•      Кража: $209 млрд.

•      Использование рабского труда и работорговля: $188 млрд[1].

В целом совокупные убытки от преступлений разных типов достигают $1,45 трлн, несмотря на то что миллиарды долларов тратятся по всему миру для предотвращения отмывания денег, мошенничества, кражи и коррупции.

Трудности в борьбе с финансовыми преступлениями

Несмотря на тот факт, что более 90% компаний внедряют все новые и новые программы по выявлению финансовых преступлений, эта борьба – чрезвычайно непростое дело[2]. Стираются границы между физическим миром людей и вещей, виртуальным миром электронных банковских услуг и новыми точками входа, например, инновационными способами оплаты с использованием мобильных и портативных устройств.

В то же время преступные сообщества еще никогда не были столь продвинутыми. Их действия отлично скоординированы, изобретательны, они свободно используют передовые технологии. Из-за этого даже самые целеустремленные и ориентированные на результат организации испытывают серьезные трудности в борьбе с финансовыми преступлениями. Кроме того, разноплановые сложности такой борьбы признаются и надзорными органами, которые ожидают, что финансовые учреждения смогут внедрить инновационный проактивный подход к предотвращению подобных правонарушений.

Аналогичным образом серьезное давление на финансовые учреждения оказывают клиенты и инвесторы. С одной стороны, клиенты ожидают от банков инновационных клиентоориентированных цифровых сервисов, а инвесторы хотят, чтобы банк получал прибыль, а для этого, соответственно, необходимо расширять клиентскую базу и спектр предлагаемых банковских продуктов. С другой стороны, эти ожидания в какой-то мере противоречат не столь динамичному, более консервативному подходу к снижению рисков. Цена на акции и выручка могут катастрофически рухнуть из-за репутационных потерь в результате финансовых преступлений.

Наконец, иногда корпоративная культура самих финансовых институтов увеличивает их уязвимость для финансовых преступлений. Во многих банках разные виды работ выполняются в отрыве от остальных; новые же подходы к бизнесу становятся все более межфункциональными. Например, для комплексного подхода к обслуживанию клиентов нужна организация работы в соответствии с принципами целостности. Такого же комплексного целостного подхода требует и борьба с финансовыми преступлениями.

Пять наиболее перспективных подходов к борьбе с финансовыми преступлениями

Сегодня ведущие финансовые учреждения все больше полагаются на данные, аналитику, технологии машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы эффективно использовать информацию, необходимую для борьбы с финансовыми преступлениями, трансформируя неструктурированные данные в информацию, лежащую в основе оперативных действий. Ниже описаны пять основных методов, которые оказывают наибольшее влияние на создание подходов к борьбе с финансовыми преступлениями нового поколения.

1. Получение, обработка и анализ данных в реальном времени

Периферия финансовых сетей может стать целиной преступности. По данным на январь 2019 года, объемы мошенничества с бесконтактными картами удвоились за десять месяцев[3]. Аналогичным образом уязвимости в системе верификации бесконтактных карт позволили хакерам обойти лимиты оплаты[4]. По мере интеграции банковских операций в повседневную жизнь (получившую название «незаметные банковские услуги»), неизбежно появляются новые виды преступлений. Решения машинного обучения, интегрируемые в периферийные устройства, становятся важнейшим инструментом, сокращающим путь от обнаружения новых видов мошенничества до противодействия им.

Компания Cloudera реализует потоковую обработку и аналитику данных в реальном времени с помощью решения Cloudera DataFlow – масштабируемой платформы потоковой обработки данных в реальном времени, которая осуществляет сбор, курирование и анализ данных, за счет чего финансовые учреждения могут получить основные аналитические выводы для оперативной бизнес-аналитики, позволяющей реагировать на факторы, связанные с финансовыми преступлениями. Далее, если решение входит в состав интегрированной среды машинного обучения, аналитические модели на периферии можно обновлять, противодействуя таким образом меняющимся финансовым преступлениям.

2. Машинное обучение и искусственный интеллект

Недавний прогресс в области машинного обучения и искусственного интеллекта играет важнейшую роль в борьбе против финансовых преступлений. Приемы машинного обучения, используемые в имитационных моделях, могут помочь финансовым учреждениям заранее подготовиться к возможным случаям мошенничества и значительно усовершенствовать существующие сегодня системы обнаружения финансовых преступлений. Искусственный интеллект позволяет повысить результативность и эффективность расследований финансовых преступлений и снизить количество «ложных срабатываний», поскольку такое решение четче реагирует на поведение клиентов, чем детерминистские бизнес-правила, которые часто используются сейчас. Это позволяет системам мониторинга направлять усилия специалистов на действительно подозрительные операции.

Читайте также

Что такое deepfake и почему это проблема?

Какие методы обнаружения deepfake существуют? Какие возможности могут предоставить большие языковые модели (LLM) для генерации и обнаружения дипфейков? Расскажем о технологии aIDeepfake для борьбы с фальсифицированным контентом.

С решением Cloudera Machine Learning специалисты по обработке и анализу данных могут в любом месте получить самостоятельный доступ к любым сведениям, что облегчает им оперативную разработку и создание прототипов для проектов машинного обучения и их развертывание именно там, где это необходимо в тот или иной момент. С помощью этой технологии специалисты получают нужные данные, а еще – свободу действий и повышение эффективности использования данных для противодействия финансовым преступлениям. Решение поддерживает функции обмена данными и создания воспроизводимых шаблоном поиска, которые можно применять на уровне всей компании и рабочих групп по снижению рисков, сопряженных с финансовыми преступлениями.

3. Конвергенция и интеграция

По данным компании Refinitiv, 94% компаний, работающих над проблемой финансовой преступности, считают, что решающим фактором для победы в этой войне является общий доступ к бизнес-аналитике⁶.

Для внедрения горизонтального целостного подхода к защите от финансовых преступлений и противодействия им критически важным оказывается преодоление функциональной раздробленности. Решение Cloudera Data Hub от Cloudera обеспечивает конвергентный подход к предотвращению финансовых преступлений. В рамках этого решения предоставляется масштабируемое хранилище данных с общим доступом, встроенными функциями системы безопасности, управления и обеспечения соответствия нормативным требованиям, которое может использоваться сторонними платформами, аналитиками, специалистами по обработке и анализу данных и компаниями. Компании по оказанию финансовых услуг могут использовать на платформе Cloudera свои лучшие решения и приложения по предотвращению финансовых преступлений, опираясь при этом на петабайты надежных данных из разных организаций.

4. Анализ данных: всегда и везде

Чем современнее и удобнее становятся для конечного пользователя банковские технологии, тем более пышным цветом расцветают и возможности для финансовых преступлений. Первый шаг на пути повышения эффективности и результативности в борьбе с финансовой преступностью – глубокое понимание сетей и контекста их использования. Это, в свою очередь, порождает необходимость анализа данных в каждой точке сети, включая ее слабые звенья, которые могут оказаться точкой входа для преступников.

Как решение с открытым кодом, платформа Cloudera вобрала все самые последние инновации – в ней реализованы и надежно применяются современные технологии и методы работы. Это помогает финансовым учреждениям модернизировать работу, адаптироваться ко все новым угрозам и с помощью инноваций оптимизировать свою инфраструктуру, извлекая пользу из любых данных — в офисе, в гибридной среде или в разных общедоступных облачных средах.

5. Унифицированная система безопасности, управления и соблюдения нормативных требований

Безопасность данных, управление и соблюдение нормативных требований играют ключевую роль даже в ежедневной работе финансовых учреждений. Если говорить о финансовых преступлениях, низкое качество данных и высокая сложность системы безопасности и управления приводят к снижению продуктивности работы; при этом финансовые учреждения подвергаются многочисленным рискам и проблемам с соблюдением нормативных требований. Чтобы защита от финансовых преступлений оказалась эффективной, защита данных и управление должны быть внедрены в организации на нужном уровне. По этой же причине профильные эксперты организации должны уметь использовать данные.

Для разнообразных предприятий платформа Cloudera упрощает обеспечение конфиденциальности данных и соблюдение нормативных требований за счет реализации общей модели безопасности, позволяющей контролировать данные в любой среде – в офисе, в публичном или частном облаке и в гибридной облачной среде.

Cloudera SDX – это «нити» системы безопасности и управления, связывающие облачные среды уровня предприятий для данных. При помощи SDX можно один раз и навсегда задать и автоматически выполнять политики безопасности и управления в отношении данных и метаданных для всех решений по аналитике в гибридных и мультиоблачных средах. В отличие от отдельных программных продуктов по аналитике данных или облачных служб, в Cloudera Data Platform с SDX реализованы мощные средства управления данными и метаданными на уровне всего предприятия в любой его точке, что обеспечивает максимальную гибкость инфраструктуры и бизнеса.

Узнать больше об этом кейсе и других решениях Сloudera можно здесь.

[1] Refinitiv, “Revealing the True Cost of Financial Crime,” 2018.

[2] Refinitiv, “Revealing the True Cost of Financial Crime,” 2018.

[3] Independent, “’Contactless’ Fraud Cases Double in 10 Months.”

[4] SC Media, “Vulnerabilities in Contactless Card Verification Could Let Hackers Bypass Limits,” July 29, 2019.

Смотреть все статьи по теме "Информационная безопасность"