Как нейросети помогают ловить мошенников: новые технологии против старых схем
Мошенничество — одна из самых быстрых форм цифровой преступности. Банки, онлайн-магазины, страховые компании и налоговые службы ежедневно теряют миллионы рублей из-за всё более изощрённых схем. Правила и «чёрные списки» уже не справляются: злоумышленники легко обходят заранее прописанные фильтры.
На помощь приходят нейросети — алгоритмы, способные учиться на данных и замечать то, что человеку или традиционной системе может показаться случайностью. Главное преимущество такого подхода — способность адаптироваться. Когда мошенники придумывают новые схемы, модель может дообучиться на свежих данных и снова «поймать» закономерность.
Где это особенно эффективно
Банковская сфера
Анализ потоков транзакций, выявление подозрительных переводов в реальном времени.
Налоги и аудит
Поиск аномалий в декларациях и отчетности.
E-commerce
Обнаружение фальшивых заказов, поддельных аккаунтов и возвратного мошенничества.
Страхование
Проверка заявок на выплаты, выявление подделанных документов.
Телеком
Анализ звонков и трафика, поиск схем обхода тарифов и спама.
Почему это выгодно бизнесу
Меньше ложных тревог: модель «понимает контекст» и не блокирует добросовестных клиентов.
Быстрее реакции: решения принимаются за миллисекунды — в реальном времени.
Постоянное обучение: мошенники меняют подходы — система адаптируется.
Экономия на ручных проверках: аналитики разбирают только действительно сложные случаи.
Рост доверия клиентов: чем меньше ложных блокировок, тем выше удовлетворённость.
Как внедрить такую систему
Определите задачу: что считать фродом именно у вас: подозрительные переводы, фиктивные возвраты, дублирование счетов?
Соберите данные: история транзакций, устройств, время операций и др.
Обучите модель: нейросеть учится отличать нормальные операции от мошеннических.
Интегрируйте в процессы: подключите систему к внутренним сервисам, настройте реакции: блокировка, дополнительная проверка, ручная верификация.
Следите и обновляйте: поведение пользователей меняется — модель должна регулярно переобучаться.
Как улучшить уже существующую систему
Если у вас уже есть антифрод, но без нейросетей — не обязательно всё переделывать. Можно:
добавить слой нейросетевой оценки поверх правил;
использовать графовый анализ связей между клиентами и устройствами;
объединить несколько моделей (правила + ML + нейросеть);
внедрить объяснимость решений, чтобы аналитики понимали, почему сработала тревога;
следить за «дрифтом данных» — когда меняются привычки клиентов, и модель устаревает.
Нейросети уже сегодня помогают бизнесу экономить миллионы и снижать убытки от фрода. Они не заменяют экспертов, но становятся их цифровыми партнёрами — быстрыми, внимательными и гибкими.
Построить такую систему можно постепенно: начать с пилота, проверять качество, добавлять новые данные и признаки. Главное — не бояться экспериментировать и регулярно обновлять подходы.
В мире, где мошенники учатся быстрее, чем выходят новые регламенты, именно нейросети становятся той защитой, которая учится ещё быстрее.
Реальным опытом построения системы выявления фрода с помощью нейросетей поделится Сергей Сергеев, руководитель по корпоративной безопасности Девелопера Брусника, на XV юбилейном Форуме "Безопасность бизнеса" 13-14 ноября 2025