Как проходит скрининг пользователя и легко обнаружить фрод в 2025 году

Меня зовут Влад Чухрай и до того, как стать проектным менеджером fintech-компании bill_line, я занимал должность в бизнес-саппорте. В случае платежных сервис провайдеров саппорт решает не проблемы с оплатами конкретных клиентов – этим занимается мерчант, с которым мы работаем. Команда саппорта, ведущая процессинг, работает на более стратегическом уровне: как решить конкретную проблему мерчанта в разрезе полного цикла обработки транзакции и избежать противоправных действий с деньгами людей. Сегодня я хотел бы рассказать о собственном опыте на основе кейсов и правил, которые есть в компании.

Fraud Rate и другие особенности работы

Не думаю, что открою секрет, но платежный процессинг – это не просто получение оплаты и проведение денег до конечной точки. Это сложный процесс, важную часть которого составляет комплаенс – соблюдение регуляций, стандартов и правил финансового мониторинга, который должен учитывать саппорт. Без них любой финтех-продукт – каким бы технологичным и хорошо задизайненным он ни был – просто не сможет работать в правовом поле.

Именно поэтому в нашей работе существует ряд risk-метрик, по каждой из которых действуют правила и нормы. Финансисты и ответственные за AML работают над имплементацией и реализацией этих правил, а саппорт – первая линия их соблюдения в конкретных проблемных случаях.

Одна из ключевых risk-метрик – это Fraud Rate. Благодаря ей можно оценить качество платежного трафика и степень соблюдения PSP правил, обязательных для мониторинга и выполнения со стороны банков и международных платежных систем (Visa, Mastercard). Эта метрика – и, как, например, показатель по чарджбекам – одни из ключевых показателей для понимания профессионализма финтех-компании.

Как саппорт работает с антифрод-скринингом?

Для понятия фрод существует множество определений, но для бизнес-саппорта это аномальные паттерны поведения. Это может быть частота платежей, сумма, сомнительные (и прямо очевидно опасные) страны происхождения, мелкие банки-эмитенты. Все это нужно уметь своевременно идентифицировать и правильно реагировать.

Для этого у нас есть антифрод-система с набором параметров с корректной передачей. Она позволяет построить пул адаптивных фильтров для минимизации финансовых потерь и рисков, связанных с мошеннической деятельностью.

В рамках bill_line наша система была поделена по трем приоритетам, каждый из которых позволяет понимать необходимую для принятия решения информацию.

Наивысший приоритет

Играет важнейшую роль в защите от мошеннической деятельности. К нему относятся следующие параметры:

• Идентификатор пользователя, уникальный в рамках проекта. Он позволяет мониторить активность одного пользователя при использовании нескольких платежных методов;
• Номер кошелька или аккаунта пользователя;
• Номер телефона.

Средний приоритет

Имейл пользователя. Благодаря ему производятся проверка домена почты в списке доменных имен чаще всего использованных при фрод-активности, а также для проверки мейла по базам данных whitelist/blacklist и установления ограничений по электронной почте

IP-адрес. Он необходим для определения геолокации девайса, а также установки проверок и ограничений по IP-адресу пользователя;

Имя и фамилия владельца карты (тот самый cardholder name). Здесь идет проверка владельца карты на совпадение по спискам санкций, а также по базам данных whitelist/blacklist. Вдобавок этот параметр позволяет отслеживать транзакции третьими лицами, что часто используется во фрод-операциях.

Низкий приоритет

Здесь собраны второстепенные метрики, которые, однако, тоже могут быть полезными по очевидным причинам: чем больше данных в антифрод-системе будет для принятия решения, тем больше вероятность предотвратить ущерб, связанный с фродом.

• Сверка страны геолокации пользователя (текущая определена ранее), его адрес, указанный для доставки и страна-эмитент карты.
• Дата рождения;
• Страна адреса пользователя;
• Город пользователя.

Так легко обнаружить фрод в 2025 году?

Как и в любой другой год – сложно, потому что это неустанный процесс появления новых мошеннических схем и адекватной реакции на них со стороны всей задействованной команды. Нейросети частично усложнили процесс, однако их влияние переоценено. Гораздо больше вреда наносят правильно продуманные и организованные действия опытных фродеров. Именно поэтому подобная работа, несмотря на свою высокую ответственность, очень интересна.