Как же работают денежные ниндзя и насколько технологично с ними борются банки? Пришло ли время Big Data и наступила ли эра «большого брата»?
Серьезная проблема современного банкинга – мошенничество в розничном кредитовании.
Львиная доля потерь приходится именно на кредитный фрод, при этом потери растут весьма внушительными темпами. Банки закладывают в модели 10% невозвратов, перекладывая их в повышенную ставку розничного займа.
Под мошенничеством понимают хищение заемных денежных средств путем обмана или злоупотребления доверием. Наиболее простая схема – «карусель». Несложным опросником фродстеры подбирают доверчивых граждан, обучают заполнять кредитные анкеты и отвечать на каверзные вопросы. Жертв под наблюдением отправляют в магазины и отделения банков. «Счастливчики», которым одобрили дебютные кредитные лимиты, становятся участниками аттракциона невиданной щедрости, в бешеном темпе собирая урожай займов в различных розничных точках, пока кредитно-финансовые учреждения не начнут получать информацию из кредитных бюро.
Подобных граждан называют «оленями» за доверчивость, а организаторов – «оленеводами». «Олени» рискуют кредитной историей за 10–20% «добычи» и беспомощно нарываются на длительные неприятности с колекшн. «Оленеводы» тратят немало усилий, создавая фабрику с промышленным конвейером подбора очередных жертв и «отмазывания сотрудников». Схема затратна, трудоемка, недолговечна, но неплохо работает с банками-новичками, не накопившими статистику потерь и пожадничавшими на скоринг-системы.
Попрошаек на перекрестках нередко консультируют профессиональные акробаты и психологи, с мошенниками зачастую работают бывшие правоохранители и сотрудники банков. Для повышения вероятности одобрения денежных лимитов легенды кредитных анкет подтверждают «подсадные утки»: усидчивые участники группы, заведующие штабелями мобильных телефонов, отвечающие по хитроумным скриптам на прямые и заковыристые вопросы андеррайтеров и антифрода. Профессиональный сленг – одна из фишек, которой виртуозно владеют такие ребята.
Не дожидаясь прямых вопросов о сути выполняемой работы и способе выбора товара, они на упреждение вставляют в телефонную речь «консервы»: шутки и прибаутки о профессии и предмете покупки. Намек на крановщика – «не стой под стрелой», электрика – «проверь землю», такелажника – «не примерз ли груз». Тараторят о типах матриц ноутбуков, разрешающей способности фотоаппаратов, рассуждают о басах музыкальных инструментов, создавая впечатление осознанности выбора.
Серьезный недооцениваемый прокол – нахождение большого количества телефонных аппаратов в единой зоне триангуляции по базовым станциям мобильных операторов. Аналогичная небрежность позволяет банкам блокировать по подозрению в мошенничестве кредитные карты, находящиеся далеко от мобильного телефона владельца. И тут мы вступаем на зыбучие пески креативности, оснащенности и дозволенности.
Системы оценки вероятности фрода работают по сценарной модели – успешно выявляют мошенников, критериально похожих на выявленные и расследованные ранее случаи. Пока банк не накопит достаточной статистики – не «раскусит» схему, она будет приносить убытки учреждению и прибыль жуликам. В такой реальности увеличение кредитных потерь мошенничества весьма закономерно, ведь год от года мошенники становятся изощреннее, а банкам требуется все больше времени и ресурсов на выявление новых преступных схем.
Возможно ли отследить мошенничество до его реализации, до того момента, как банк обнаружил потери и сделал вывод об их мошеннической природе? Да, это вполне возможно, и на помощь приходит анализ социального графа заемщика.
Большая часть организованных кредитных мошенничеств оставляет следы в Сети – значительная их доля готовится на просторах Интернета. Можно находить «оленей» расклейкой объявлений на автобусных остановках, но для жулика быстрее и безопаснее искать соучастников через социальные сети. Массовость и анонимность гарантированы – именно то, что нужно мошеннику. Как понять, что потенциальный заемщик является фродером? В ряде случаев достаточно методами Big Data исследовать его окружение в социальных сетях – если среди первого-второго круга общения имеются подозрительные личности, к примеру, рекламирующие «помощь в получении кредита», то вероятность мошеннического дефолта возрастает до 30% и более.
Еще одна популярная схема мошенничества – подделка документов: от паспорта до справки 2-НДФЛ. Для кредитования по поддельным идентификаторам личности требуется группа людей, изготавливающих и сбывающих документы. Там, где участвует более одного человека, возникают социальные связи, анализ которых позволяет выявить подозрительные паттерны в окружении потенциального заемщика: участие в группах с признаками мошеннических, контакты с агентами – распространителями поддельных документов.
Анализ социальных связей аппликата может указывать на случаи, пограничные с кредитным мошенничеством, но тем не менее значительно повышающие вероятность дефолта.
Получение ссуды не для себя: получивший отказ в банке обращается к друзьям или родственниками с просьбой помочь получить заем. Не всякий в этот момент объективно оценивает последствия такой «помощи» для себя и соглашается помочь другу в беде. Банку интересно знать конечного бенефициара предоставляемой ссуды, а тесная связь заемщика с недавним отказником позволяет точнее оценить риски и правильно провести проверку кредитной заявки.
Неумение планировать доходы или расходы, финансовая неграмотность. Участие в финансовых пирамидах, попытки заработать на колебании курсов валют / ценных бумаг или пристрастие к азартным играм являются не фродом в чистом виде, а признаком повышенной вероятности дефолта заемщика. Чтобы отследить подобные «интересы», нужно проанализировать активность заемщика в социальных сетях и/или его поисковые запросы плюс интерес к данным темам его социального окружения. Если среди «друзей» заемщика подобные обсуждения популярны, это свидетельствует об устойчивом интересе к нерациональной трате денег и большей вероятности неплатежей в будущем.
Анализ социальных связей и виртуальной активности человека – не только указание на повышенный риск мошенничества, но и детализация – какого именно вида фрода можно ожидать в каждом конкретном случае. Это позволяет банку проводить более эффективную и точечную оценку рисков.
Анализ социального графа позволяет минимизировать потери от, пожалуй, самого опасного вида фрода – внутреннего мошенничества, который крайне сложно идентифицировать. А потери от него максимальны среди прочих случаев. Но, как и в иных случаях, для вывода денег из банка без подельников не обойтись. Значит, ищите связи между сотрудниками и клиентами. Если сотрудник банка и заемщик имеют контакты на уровне одного и двух «рукопожатий» – вероятность мошеннических потерь выше среднего уровня дефолта в разы. Кроме того, сотрудник может быть связан с заемщиком не напрямую, а через дополнительную точку или даже цепочку связей. Это означает, что сотрудник является не организатором фрода, а одним из участников, привлеченных в схему профессионального мошенничества.
Фрод в наших краях будет продолжаться, пока не станут рубить руки и отрезать уши, как в средневековой Европе, или пока не воспылаем справедливым конструктивным гневом – ведь переплачиваем вдвое за кредиты из-за своего равнодушия и чужой беспардонности. Можно прятать голову под подушку с вялой подленькой мыслью о том, что меня это не касается. А можно начать более ответственно относиться к своим реальным и виртуальным связям. Не соглашаться быть поручителем у человека, которому сами бы не дали в долг. Не врать по личному телефону, что это отдел кадров или бухгалтерия. Не принимать в друзья и отключаться в Сети от людей, присылающих бизнес-идеи с признаками мошенничества.
