В 2013 году объем кредитов с признаками мошенничества вырос более чем вдвое"

АНДРЕЙ ХРУЛЕВ, директор департамента биометрических и комплексных систем безопасности группы компаний "Техносерв", рассказывает корреспонденту "Ъ-ИТ" МАРИИ АНАСТАСЬЕВОЙ о технологии распознавания лиц, которую применяет Сбербанк для выявления мошенников.

— Зачем Сбербанк решил внедрить систему распознавания лиц?

— Уже несколько лет подряд сегмент потребительского кредитования для банков является как драйвером роста, так и зоной риска. Согласно статистике Национального бюро кредитных историй, в 2013 году объем кредитов с признаками мошенничества вырос более чем вдвое — до 153 млрд руб., а количество потенциальных мошенников может превышать 600 тыс. человек. Это подталкивает банки использовать новые высокотехнологичные инструменты для проверки потенциальных заемщиков. Тем более что у Сбербанка накоплена большая база по существующим клиентам во всех регионах, которая позволяет проводить качественный анализ. Крупный банк ежедневно рассматривает до нескольких десятков тысяч заявок на выдачу кредитов, а конкуренция диктует жесткие сроки принятия банком решения по выдаче займа. Система распознавания лиц дает целый ряд преимуществ по выявлению мошенничеств, с которыми трудно в таком объеме справиться команде андеррайтеров. Например, система точно отсечет попытку получения кредита по украденному паспорту с переклеенной фотографией или даже той же (мошенник визуально похож на владельца паспорта) или отследит изменение в паспорте одной буквы фамилии. В систему заложено более десятка сценариев проверки, и этот список постоянно пополняется. Внедрение таких систем — это прямое управление рисками, которое выражается в минимизации издержек банка по обслуживанию невозвратных кредитов.

— Это совместный проект с другими партнерами или внедрение реализовано исключительно силами "Техносерва"?

— Проект выполнен полностью силами группы компаний "Техносерв" на основе собственного продукта "Каскад-Поиск". В его разработку компания вложила более 100 млн руб. Над проектом работал как сам "Техносерв", так и компания "Рексофт" — разработчик программного обеспечения, входящий в группу.

— С какими сложностями пришлось столкнуться во время внедрения? Это был знаковый проект, заметный для рынка? Почему?

— Это первый подобный проект в России, наложенный на федеральный масштаб Сбербанка. Количество трансакций (десятки тысяч в день) и размер базы, с которыми работает система, колоссальны. Так как система работает параллельно с другими аналитическими системами, перед нами было поставлено очень жесткое условие по скорости ответа по идентификации. Благодаря ряду инновационных решений сравнение по всем базам проходит в течение нескольких секунд (хотя каждая заявка прогоняется почти по десятку баз, некоторые из которых имеют размер, близкий к 1 млн объектов). Для достижения этого результата команде "Техносерва" пришлось погрузиться не только в бизнес-процессы банка, но и в математику процесса распознавания. Ведь силовым структурам, для которых изначально был разработан "Каскад-Поиск", такие скорости были не нужны. В итоге нами был достигнут результат более 1,5 млн сравнений на одном процессоре в секунду. Отмечу, что система работает в полностью автоматическом режиме, то есть ни одна операция не выполняется вручную. Этот проект фактически открывает целый сегмент на отечественном рынке биометрической идентификации, в котором Сбербанк стал первопроходцем.

— Как долго реализовывался проект? Сколько департаментов клиента затронул? На какое количество рабочих мест установлена система?

— Проект затронул 17 территориальных подразделений банка. В рабочую группу со стороны заказчика входили представители всех ИТ- и технических подразделений, аналитическое подразделение и целый ряд департаментов, связанных с бизнес-процессами по рассмотрению и выдаче кредитов. Проект занял почти два года, причем львиная доля времени ушла на аналитику, так как внедрение этой системы предполагает глубокую интеграцию в бизнес-процессы банка и создание тех самых правил и сценариев, по которым банк считает необходимым осуществлять проверку.

— Насколько точны подобные технологии распознавания лиц? Где еще могут применяться? Могут ли в будущем использоваться как средство идентификации (или дополнение к другим средствам)?

— Точность распознавания зависит как от качества движка системы, так и в значительной степени от качества входных данных (сканов документов, настройки камер). В этом направлении банком проделана и продолжает вестись огромная работа. Кстати, в системе есть специальный модуль, отвечающий и анализирующий качество предоставляемой информации. Статистика от данного модуля дает четкие сведения о том, в каких отделениях необходимо обновить оборудование или другую инфраструктуру или же провести дополнительное обучение сотрудников. Если говорить о финансовом секторе, то возможности систем распознавания могут быть востребованы в сегменте депозитов, ведь получать вклад может прийти совершенно другое лицо. Сколько известно вопиющих случаев мошенничества при получении вкладов пенсионеров! Также очень интересны и перспективны проекты для ритейла. Например, такие системы позволяют эффективно решать не только задачи обеспечения безопасности покупателей, например обнаружение оставленных предметов, распознавание лиц посетителей и выявление среди них лиц, находящихся в розыске. Также они предоставляют уникальную информацию для аналитиков-ритейлеров, например подсчет числа посетителей, определение траекторий движения покупателей и соответственно выявление зон наибольшего интереса, контроль работы персонала и т. д. Ну и традиционно распознавание лиц используется для обеспечения транспортной безопасности — в частности, "Техносерв" сейчас участвует в проекте по проектированию такой системы в интересах Московского метрополитена.

— Где еще внедрены подобные системы? Насколько распространена практика их использования в мире?

— Если говорить о финансовом секторе, то Россия находится в мировом тренде по внедрению систем идентификации, причем учитывается не только распознавание по лицу, но и по голосу, сосудистому руслу, дактилоскопия. А вот в транспорте мы находимся в положении догоняющих. Такие технологии уже давно работают в штатном режиме в Великобритании и других странах Европы, Израиле, Северной Америке. Общемировой объем данного рынка исчисляется $3-4 млрд с ростом 20-25% год.