Yota внедряет нейросети для выявления нечестных абонентов

Оператор мобильной связи Yota (ООО «Скартел», 100%-ная «дочка» ПАО «МегаФон») силами своей команды разработки и внедрения создал решение, способное выявлять мошенников среди абонентов на основе анализа их активности в сети оператора.

В работе созданной модели анализа используются набирающие популярность технологии машинного обучения и Big Data. Как отмечают специалисты компании, разработка решения началась в I кв. 2016 г., а рабочий прототип был запущен уже в середине III квартала. За пол года результативность работы модели анализа выросла с 15% до 30%, а потери от деятельности мошенников снизились на 54%.

Андрей Богданов, директор по информационным технологиям Yota:

«Для обучения модели используются данные о фактических мошенниках, которые были обнаружены ранее. На вход подается агрегированная обезличенная статистика по этим пользователям: количество входящих и исходящих вызовов, средняя продолжительность вызовов, SMS- и MMS-активность, какими тарифами они пользуются, сколько времени являются клиентами мобильного оператора и многое другое. У каждого свойства свой вес при конечной оценке пользователя. При правильной обработке и анализе они дают вероятностную характеристику клиента как мошенника».

Модель выстраивает профиль потенциального мошенника и ищет клиентов в базе с подобными характеристиками поведения. Найденные новые неявные значения дают возможности для обучения и обновления модели анализа, тем самым повышается точность ее работы. Процесс обучения позволяет реагировать на новые, ранее не выявленные методы мошенничества со стороны пользователей.

Роман Баранов, руководитель направления бизнес-аналитики ЗАО «Крок инкорпорейтед»:

«На рынке присутствует уже не один десяток подобных решений, которые базируются на вполне понятных моделях и оперируют схожими наборами данных. В данном случае речь идет о построении математической модели, которая предсказывает, является ли абонент мошенником на основе истории его потребления услуг. Здесь нужна обучающая выборка, и чем она будет больше и точнее, тем точнее будет работать модель определения мошенника».

В планах Yota не только повышать точность модели для борьбы с мошенниками, но и развивать решения, способствующие прогнозированию, анализу и выявлению причин оттока абонентов.