Для PayPal сигналом возможного мошенничества являются такие события, как, например, обращение к счету американского пользователя из Великобритании, Китая или иной удаленной страны. При этом уровень ложных срабатываний крайне низок. Благодаря технологии искусственного разума под названием «глубинное обучение», система безопасности PayPal способна избежать ошибок, выявляя потенциальные нарушения. Алгоритм построен на изучении истории платежей пользователя в дополнение к сопоставлению операций с образцами возможных мошеннических действий, что позволяет системе делать вывод о том, что, скажем, подозрительная операция на самом деле совершенно невинна – ее совершает пилот, постоянно перемещающийся по миру. PayPal очевидно является лакомой целью для кибер-преступников. В прошлом году компания обработала около четырех миллиардов транзакций на сумму $235 млрд, которые совершили более 170 млн клиентов. В таком бизнесе всегда существует угроза мошенничества. Преступники могут украсть данные клиента, например, с помощью фишинга, рассылая письма, убеждающие доверчивых клиентов передать им данные об аккаунте в PayPal под различными предлогами. PayPal приходится быть всегда начеку, поэтому компания занимается интенсивным анализом всех совершаемых транзакций в реальном времени. Если компания обнаруживает новый шаблон мошеннических операций, например, внезапный всплеск покупок недорогих товаров в небольших магазинчиках, она добавляет его в базу правил, которые применяются в реальном времени для блокировки транзакций, соответствующих данному шаблону. Эти шаблоны в PayPal называют «feature». «В нашей системе сейчас хранятся тысячи шаблонов, а в 2013 году, когда мы впервые запустили систему, их было всего лишь несколько сотен», – рассказывает Хуэй Ван, старший директор PayPal по изучению глобальных рисков. В результате компьютеры PayPal способны теперь увидеть разницу между ситуациями, когда группа друзей покупает вместе билеты на концерт и когда мошенник делает такие же покупки, пользуясь списком украденных аккаунтов. Вся эта работа проводится исключительно внутри компании, для того чтобы не допустить ни малейшей задержки, которые могут случиться при использовании облачных сервисов. «Нам необходимо менее чем за секунду проверить тысячи шаблонов и сравнить их с историей операций пользователя за последние 16 лет», – объясняет Ван. «Алгоритмы машинного обучения и другие формы искусственного разума очень быстро становятся единственным способом справиться с имеющимися угрозами», — добавляет она. Именно эта технология позволяет удерживать уровень убытков от мошенничества в PayPal на очень низком уровне – 0,32% от выручки. Эта цифра намного меньше, чем 1,32% в среднем по розничным предприятиям США (данные исследования LexisNexis).
