Антифрод что это в такси

Про Такси

Всем привет! Сегодня мы разберемся, что такое Фрод, какие виды фрода бывают, как его можно выявить и бороться с ним.

Оглавление

Фрод (от англ. fraud, «мошенничество») — вид мошенничества в области информационных технологий, в частности, несанкционированные действия и неправомочное пользование ресурсами и услугами.

Мошенничество с платежными картами, кардинг (от англ. carding) — вид мошенничества, при котором производится операция с использованием платежной карты или её реквизитов, не инициированная или не подтверждённая её держателем.

Реквизиты платежных карт, как правило, берут со взломанных серверов интернет-магазинов, платежных и расчётных систем, а также с персональных компьютеров (либо непосредственно, либо через программы удаленного доступа: «трояны», «боты» с функцией формграббера).

Типы фрода такси

На данный момент мы установили несколько типов фрода в такси:

Фрод с купонами

Это достаточно простой способ для клиентов совершить несколько бесплатных поездок за счет промо-тарифов агрегатора, вовлекающего новых пассажиров в систему. Для такого мошеннику нужно 2 телефона и возможность установить на них приложения

Работает следующим образом:

Ну сколько можно так прокатиться? У меня всего 2 друга, кто мне будет говорить смс-коды для активации новых аккаунтов?

Кардинг и «заливы» на водителей

Что такое кардинг, вы уже знаете. Но между тем, чтобы украсть данные карты и получить кеш, существует большая пропасть. У злоумышленников стоит задача заполучить деньги с карт, для этого им подходят водители такси. Возможно, вы слышали или сталкивались с таким предложением. Как правило, услышать его можно в такси бизнес-класса, клиент говорит водителю:

«Все поездки на такси мне компенсирует Газпром, могу ездить сколько угодно. Если хочешь, можешь ездить по своим делам, а тебя буду заказывать, все полученные деньги поделим пополам. Тебе же все равно нужно ездить, а так двух зайцев: ты и по делам съездишь и половину от тарифа получишь. »

Далее такие клиенты заказывают водителя, обычно с разных аккаунтов, бывает что иностранных, водитель выводит деньги и делится со злоумышленником. Рано или поздно такого водителя блокируют. Так же возможно, что выставят счет за поездки, которые не были оплачены.

Работа с ломанным GPS (Таксометр)

ТАКСОМЕТР ДЛЯ РАБОТЫ:

• Увеличенное время принятия заказа;

• Подмена координат (fakeGPS) (Возможность поставить себя в очередь в аэропорту физически там не находясь);

• Подмена фотоконтроля (возможность вставить свои фотографии во время фотоконтроля для получения приоритета);

• Отклонение от заказа без потери активности;

• Инфоокно с категорией заказа и расстоянием до клиента;

• Для установки нужны root права на телефоне и установленный xposed (Что это такое ищите на 4pda.ru);

• Обновления редкие, но платные.

Платформа Android допускает большую гибкость в плане настройки и прав доступа со стороны пользователя. Благодаря стараниям энтузиастов на просторах интернета существуют такие предложения.

Само по себе использование такого софта нарушает правила сервиса ЯТ и ведет за собой блокировку. Но в случае с комбинированием данного инструмента с кардерами и получается самая опасная связка. В такой схеме водители по чужим документам регистрируются в автопарках удаленно. Как правило, выбираются автопарки с моментальным выводом средств. После регистрации они начинают усиленно «катать» и выводить заработанное.

Вскоре антифрод-система Яндекс распознает таких «водителей» и блокирует их, списывая в минус всё заработанное. Только вот проблема в том, что автопарк уже выплатил эти деньги, получается обманут автопарк. За большое количество фрондеров в парке может последовать блокировка самого парка, так что инструмент антифрода актуален, как никогда. В следующей статье мы расскажем, какой результат дает наш антифрод при выявлении таких мошенников.

Удлинение поездок без ведома клиента

Самый глупый из всех видов фрода, глупее только обманывать клиентов и просить оплатить наличными поездку с оплатой по карте. Суть заключается в том, что водитель, при получении безналичного заказа, не завершает поездку на месте высадки клиента, а начинает кружить со включенным счетчиком. У клиента списывается сумма, превышающая стоимость поездки, водитель выводит деньги ДО того, как поступит жалоба клиента и по ней сделают возврат. К сожалению от таких джентльменов не застрахован никакой парк. Но к счастью, сумма ущерба по такому фроду не может быть большой, так как:

Редакция не рекомендует использовать Фрод, Фрод для слабаков, зарабатывать надо головой.

Источник

Что значит сумма замороженная антифродом такси агрегатор?

Электронные системы платежей обеспечивают максимальное удобство пользователям. Но и у мошенников этот способ оплаты пользуется популярностью. Периодически фроды выявляются во всех сферах. Не стали исключением и таксопарки, использующие в деятельности электронные платежи. Согласно статистике, более половины компаний за полгода теряют около 10 тысяч рублей. У остальных таксопарков убытки составляют от 10 до 50 тысяч рублей. Спасти положение, исключить финансовые потери позволяет установка специальной программы антифрод.

Популярные схемы действий мошенников

Целью недобросовестного водителя является мошенничество, позволяющее обмануть таксопарк и агрегатор. Есть несколько популярных схем для нечестного получения денег. Для реализации плана мошенник выполняет подключение к таксопарку с использованием автоматической регистрации. При этом вводятся данные знакомого, коллеги, предоставляется фотография его машины. Для получения реквизитов платежных карт взламываются серверы расчетных, платежных систем, интернет-магазинов, используются боты, трояны, позволяющие найти такую информацию в ПК.

К самым популярным видам фрода относятся:

Агрегатор выплачивает бонусы за слишком короткие поездки. Водитель фиксирует фальшивые поездки, в которых не было пассажиров. Большое количество таких случаев позволяет агрегатору выявить мошенника. Если он успел вывести средства до обнаружения мошенничества, агрегатор списывает потерянные финансы с таксопарка.

Новым клиентам выдается промокод на определенную сумму. Таксист обзаводится двумя телефонами для приложения и ввода промокода, получает право на 2 бесплатные поездки. После этого он уходит со старого аккаунта и открывает другой, на новый номер телефона. В сети есть сервисы, предоставляющие возможность для бесконечного количества активирования аккаунтов. Со временем агрегатору удастся проследить, выявить всю цепочку. В этом случае блокируется аккаунт, назначается штраф.

Согласно правилам агрегатора, водителю положена компенсация затрат на платные стоянки. Мошенник скачивает приложение, позволяющее менять местоположение по GPS. Он ставит авто на бесплатную стоянку, но навигация показывает, что машина стоит на платной парковке, водителю начисляется компенсация.

У таксиста открыт аккаунт в приложении агрегатора. К нему привязывается карта, на которой отсутствуют средства, на нее должны зачисляться чаевые, назначенные водителем. Мошенник делает фальшивые поездки, выводит их, не отправляя на привязанную карту. Агрегатор видит, что поездок совершено много, но средства не поступали. В результате таксопарку деньги за них не выплачиваются, он терпит убытки.

Антифрод такси агрегатор, принцип его работы

Специальная программа антифрод позволяет выявить мошенника, не позволить ему вывести средства за фальшивые поездки. Она включает систему из нескольких фильтров. Если по каким-либо причинам поездка покажется антифроду подозрительной, сведения о ней направляются на модерацию. На это время средства будут заморожены, снять их будет невозможно до окончания проверки.

Настроить антифрод можно в диспетчерской агрегатора, с которым сотрудничает таксопарк. В программе есть поля, которые необходимо заполнить, устанавливая галочки напротив нужных операций. Все подозрительные поездки отправляются агрегатору для проверки. Они могут одобряться вручную или автоматически. Для ручного способа нужно воспользоваться Личным кабинетом в Такси агрегаторе. Автоматически поездка снимается с модерации, если агрегатор не отменил их до обеда следующего дня.

В Антифроде предлагается несколько функций, позволяющих выявлять мошенничество, оптимизировать работу водителей. Можно устанавливать максимальные и минимальные лимиты для следующих показателей:

Установленные ограничения создают для мошенников существенные сложности. Для фрода необходим моментальный вывод средств до выявления фальсификации агрегатором. Заморозка финансов исключает возможность незаконных действий. Таксопарки могут использовать антифрод в полной мере только для новичков, добросовестность которых необходимо проверить. Опытным, проверенным водителям средства могут перечисляться сразу.

Использование антифрода существенно снижает риск убытков, позволяет повысить рентабельность таксопарка.

Источник

Водители-мошенники: как таксопарку обезопасить себя от фрода

С проблемой фрода встречается каждая компания, работающая с электронными платежами, и таксопарки не исключение. Мы подсчитали и ужаснулись: у 61% опрошенных нами парков были случаи фрода. Из них за полгода 53% таксопарков потеряли до 10 000 рублей, 32% — 10 000 – 50 000 рублей, 13% — более 50 000 рублей.

Водитель, который фродит, пытается обмануть агрегатор и таксопарк. Чаще всего он старается действовать удаленно, чтобы не привлекать к себе внимание: находит документы какого-нибудь коллеги, фотографии машины и через авторегистрацию подключается к таксопарку, а затем атакует выбранный им агрегатор, который после успешного вывода средств водителем-мошенником наказывает таксопарк.

Сегодня мы расскажем об основных методах мошенничества, на которых агрегаторы и таксопарки теряют деньги, и научим вас, как бороться с недобросовестными сотрудниками.

Водитель совершает поездку, но сразу ее завершает. Агрегатор видит, что поездка очень короткая и пытается компенсировать ее водителю, начисляя ему бонусы. Если водитель не знает меры и занимается этим постоянно, агрегатор рано или поздно понимает, что никакого клиента в машине не было, поездки были фальшивыми, и пытается забрать у водителя начисленные бонусы. Если водитель успевает вывести эти бонусы раньше, то агрегатор, которому тоже не хочется оставаться в минусе, списывает эти деньги с таксопарка. Тот терпит убытки.

Так как все заказы проходят через приложения агрегаторов, где распознать клиента можно только с помощью номера телефона, водителю достаточно обзавестись несколькими новыми номерами, чтобы никогда не иметь дела с реальными пассажирами, а набивать себе фродовые поездки самостоятельно.

Если вы хотя бы раз получали промокод, то знаете, что использовать его, как правило, можно только один раз. Причем «подарочная» сумма не дробится: если пассажир решил скататься на работу за 150 рублей, а промокод получил на 300 рублей, обратно ему придется ехать или на общественном транспорте, или самостоятельно разориться на такси.

Пассажир не может докатать промокод, но это может сделать водитель. Ему достаточно попросить разрешения у клиента использовать промокод полностью или просто не закрывать поездку. Как правило, пассажиры водителю не отказывают: промокод не ощущается реальными деньгами, а потому с остатками его так просто расстаться.

Таксопарк от полного использования промокода никак не страдает: он получает деньги за полную поездку, но проводить работу с водителями и объяснять им, что так делать не нужно, стоит все равно.

Если водители работают с агрегатором по договору оферты, в котором прописывается, что стоимость поездки — это рекомендуемая, а не окончательная цена, то они имеют право отказаться от заказа, если им не хочется везти бабушку за хлебом. «Подключенцу» достаточно отменить заказ и спокойно дожидаться нового. На практике это делают далеко не все.

Водитель отменяет заказ, но по указанному адресу пассажира отвозит, а затем объявляет ему собственную стоимость поездки. Вопрос «почему так» отметается ссылкой на описанный выше договор оферты. Клиент решает, что 100 рублей сверху — это не так уж страшно, и все остаются довольны, кроме агрегатора и таксопарка, которым водитель в этом случае не выплачивает комиссию.

Водитель-мошенник старается быть очень аккуратным. Он регистрируется в таксопарке удаленно и совершает одну реальную поездку, чтобы проверить, какими системами выплат пользуется таксопарк. Если водитель понимает, что деньги к нему поступают, как только он завершает поездку, то есть таксопарк использует мгновенные выплаты, он начинает действовать.

Водитель совершает фродовые поездки и сразу старается вывести полученные деньги. Он не выжидает момент, а пытается обмануть сразу, играет на скорости, чтобы после быстро перебежать к другому таксопарку и начать свою операцию там.

Временный запрет мгновенных выплат

Так как водители-фроды сразу стараются вывести полученные деньги, самым мощным способом защиты от них остается временная проверка, то есть запрет для «новичка» мгновенных выплат на некоторое время. В брендированном приложении от Jump Taxi прошедший авторегистрацию водитель сразу же попадает в группу, которой запрещены мгновенные выплаты. Как только становится понятно, что водитель добросовестный, его исключают из этой группы, и он снова сможет радоваться мгновенному поступлению денег к себе в кошелек.

Работа с персоналом

Короткие обучающие встречи с водителями, конечно, не спасут таксопарк от фрода, но повысят доверие сотрудников, и в следующий раз они несколько раз подумают, стоит воровать у таксопарка или нет.

Полно сценариев, которые нельзя считать полноценным фродом, но которые тем не менее наносят ущерб имиджу таксопарка. Представим, что водитель договаривается с пассажиром, чтобы закрыть поездку раньше, а остаток забрать себе. Огромных потерь с этой схемы таксопарк не несет: если он получает 5% комиссии с «подключенца», а заказ выйдет не на 350 рублей, а на 300 рублей, то таксопарк получит 15 рублей вместо 17,5 рубля. Разница не такая страшная, но показывает отношение водителя к таксопарку.

Помимо временного запрета мгновенных выплат, таксопарки могут использовать специальные системы антифрода.

Каждый водитель в брендированном приложении Jump Taxi принадлежит только к одной группе. Они могут быть самыми разнообразными, например, «Новички», «Проверенные ребята», «Старожилы», «Трудяги» и прочее.

В целях безопасности таксопарк настраивает для каждой группы специальные критерии, по которым система определяет подозрительные поездки и отправляет их на ручную проверку сотрудникам таксопарка. «Новичкам» на первых порах стоит ограничить мгновенный вывод средств, а также установить для них более строгие критерии проверки на фрод. А вот «Старожилам» и «Трудягам» можно позволить небольшие поблажки.

Критерии проверки:

Пытаясь обмануть таксопарк на чаевых, водитель не будет стесняться, он сразу пропишет себе 1500 рублей за хороший сервис, но вы же понимаете: на самом деле такие чаевые никто не оставляет, а если и оставляет, то это скорее исключение из правила? Таксопарку достаточно установить нужное значение, например, «сумма чаевых более 1000 рублей», чтобы очередной водитель-фрод, получивший в награду за свои услуги огромные чаевые, отправился на проверку.

То же самое с платной парковкой. Если водитель пытается обмануть таксопарк, используя замену GPS-координат, и притворяется, что дожидается клиента на платной стоянке, таксопарку достаточно указать в приложении стоимость, после которой он начинает сомневаться, что водитель его не дурит, например, «стоимость парковки более 1000 рублей». Если водитель преодолевает эту сумму, это повод поговорить с ним и выяснить, была стоянка настоящей или его автомобиль и близко платной парковки не видел.

Пока справиться с обманом на бонусах возможно только полным их отключением, но это наносит огромный ущерб честным водителям и доставляет таксопарку массу неудобств. Комфортного варианта борьбы с этой схемой фрода, к сожалению, пока не существует, но слишком короткие поездки должны настораживать таксопарк.

Настройка условий проверки поездок на фрод выглядит так:

Источник

Создание системы антифрода в такси с нуля

Добрый день. Меня зовут Никита Башун, работаю дата-аналитиком в группе компаний «Везёт». Мой рассказ будет о том, как мы командой из трёх человек с нуля создавали систему антифрода для сервиса заказа поездок.

Введение

Кто раз умеет обмануть, тот много раз еще обманет.
Лопе де Вега

Фрод в нашем случае — это ситуация, когда водитель обманывает компанию. Мошенничество с целью получения денег.

Первый код в компании был написан еще в те времена, когда о мобильных приложениях никто не слышал, доллар был по 25, а в университетах изучали Delphi. Все ловили такси на улице или заказывали по телефону. Менеджеры и кураторы городов вручную искали поездки, похожие на фрод. Процент успеха был крайне низким, и безнаказанные водители продолжали свою криминальную деятельность. Но всему в этом мире рано или поздно приходит конец…

Постановка задачи и паттерны поведения

Первоначальная цель — создать MVP, который за минимум времени разработки даст максимальный результат.

После консультаций с директорами городов, кураторами и менеджерами были выявлены самые частые схемы мошенничества:

Функции в нашей команде распределены так:

Сложности

Процесс

Основную задачу выполняет SQL-запрос в DWH, который возвращает подозрительные поездки и водителей. Те должны обладать набором заранее рассчитанных признаков. Вот, например, как выглядит фильтрация по паттерну «Бонусы»:

Признаки определяются статистически на основании исторических данных, а также путём консультаций с опытными управленцами на местах.

Еще пример. В паттерне «Воровство комиссии» ключевую роль играют координаты водителя. Отменил заказ, но отметился на всём его протяжении? Ну-ну. Считаем расстояния, добавляем ещё несколько важных фильтров и выгружаем такие поездки.

Далее в работу вступает скрипт на python. Он оборачивает выгрузку в pandas, сохраняет ее в postgres, преобразует в нужный вид и выгружает на проверку в листы Google (о них мы еще поговорим подробнее). Часть скрипта, выгружающая поездки, запускается автоматически дважды в день с помощью Apache Airflow.

Рассмотрим работу с API на примере.
Считываем креды и коннектимся:

Добавляем данные на лист:

В самой postgres для каждого паттерна реализовано две таблицы:

Менеджеры на местах проверяют поездки на наличие ошибок первого рода (казнить нельзя, помиловать).

Пример того, как выглядит работа менеджера с листом:

Иногда по всем признакам сразу видно — водитель фродил.

Иногда приходится копать глубже: смотреть трекинг, вызывать водителя в офис, созваниваться с пассажиром.

И так для каждого паттерна.

К сожалению, без ручной проверки на данный момент никак не обойтись. Очень часто встречаются две идентичные поездки, но одна из них оказывается фродом, а вторая — нет. Для максимизации доли «пойманного» фрода приходится идти на жертвы и подозревать честных водителей.

На картинке справа наша FP-ошибка будет равна нулю, но мы не поймаем многих мошенников.

На картинке слева — поймаем всех, но нужна дополнительная проверка, чтобы определить невиновных. Это наш выбор.

После подтверждения факта фрода в игру вступает «карательная машина правосудия». В зависимости от степени тяжести, рецедивов и общей ситуации в городе, водителя:

На данном этапе мы лишь наблюдаем и логируем информацию.

Отмечу, что результат работы зависит от населённого пункта. Города различаются по населению, площади, уровню конкуренции, условиям для водителей, менеджменту. Для примера сравним кол-во подозрений и фрода за последние недели:

Как видите, подобрать универсальные правила и для Новосибирска, и для Магнитогорска — нетривиальная задача.

Важную роль во всей системе играют Google Spreadsheets. Они выступают интерфейсом между бэкэндом и конечными пользователями. Несколько лет назад я скептически относился к их использованию в проектах, но на практике они показывают себя очень хорошо:

Самая большая проблема

Ручная проверка является важной частью системы антифрода. А там, где люди — там ищи проблемы:

Для борьбы с подобным отношением мы, вместе с кураторами, разрабатываем уголовный кодекс строгий набор правил. Он будет обязательным для всех, оставляя минимум возможностей для «творчества».

Описанное выше — стандартный рабочий процесс, рутина. Все без исключения наши коллеги — ответственные профессионалы, которые качественно выполняют свой этап работы и помогают нам совершенствовать систему. Спасибо им за это!

Развитие и первые результаты

Как мы совершенствуем алгоритмы, то есть снижаем ошибки?

В начале нашего пути ошибка по самому масштабному паттерну (воровство комиссии) в среднем составляла около 35%. Сейчас — меньше 25%. В то же время, по другому паттерну — бонусам — удалось не только свести ошибку к нулю, но и в десятки раз уменьшить количество таких случаев. Выдвинем гипотезу: водители поняли, что теперь за подобное наказывают, и решили, что риск не стоит свеч. И придумали другие схемы.

За первые месяцы работы удалось достичь следующих результатов:

Но самый главный успех — это постепенное снижение самих случаев подозрения во многих городах. Ведь, в идеале, мы не хотим ловить больше, мы хотим, чтобы ловить было нечего.

Заключение

Я постарался описать основной функционал и принципы работы системы антифрода, а также сложности, с которыми мы столкнулись. В планах: использование ML для оптимизации поиска, создание системы мониторинга санкций (сейчас она на начальном этапе), улучшение интерфейса для работы менеджеров, создание динамической отчетности, разработка новых паттернов и многое другое.

Источник

Создание системы антифрода в такси с нуля

Добрый день. Меня зовут Никита Башун, работаю дата-аналитиком в группе компаний «Везёт». Мой рассказ будет о том, как мы командой из трёх человек с нуля создавали систему антифрода для сервиса заказа поездок.

Введение

Кто раз умеет обмануть, тот много раз еще обманет.
Лопе де Вега

Фрод в нашем случае — это ситуация, когда водитель обманывает компанию. Мошенничество с целью получения денег.

Первый код в компании был написан еще в те времена, когда о мобильных приложениях никто не слышал, доллар был по 25, а в университетах изучали Delphi. Все ловили такси на улице или заказывали по телефону. Менеджеры и кураторы городов вручную искали поездки, похожие на фрод. Процент успеха был крайне низким, и безнаказанные водители продолжали свою криминальную деятельность. Но всему в этом мире рано или поздно приходит конец…

Постановка задачи и паттерны поведения

Первоначальная цель — создать MVP, который за минимум времени разработки даст максимальный результат.

После консультаций с директорами городов, кураторами и менеджерами были выявлены самые частые схемы мошенничества:

Функции в нашей команде распределены так:

Сложности

Процесс

Основную задачу выполняет SQL-запрос в DWH, который возвращает подозрительные поездки и водителей. Те должны обладать набором заранее рассчитанных признаков. Вот, например, как выглядит фильтрация по паттерну «Бонусы»:

Признаки определяются статистически на основании исторических данных, а также путём консультаций с опытными управленцами на местах.

Еще пример. В паттерне «Воровство комиссии» ключевую роль играют координаты водителя. Отменил заказ, но отметился на всём его протяжении? Ну-ну. Считаем расстояния, добавляем ещё несколько важных фильтров и выгружаем такие поездки.

Далее в работу вступает скрипт на python. Он оборачивает выгрузку в pandas, сохраняет ее в postgres, преобразует в нужный вид и выгружает на проверку в листы Google (о них мы еще поговорим подробнее). Часть скрипта, выгружающая поездки, запускается автоматически дважды в день с помощью Apache Airflow.

Рассмотрим работу с API на примере.
Считываем креды и коннектимся:

Добавляем данные на лист:

В самой postgres для каждого паттерна реализовано две таблицы:

Менеджеры на местах проверяют поездки на наличие ошибок первого рода (казнить нельзя, помиловать).

Пример того, как выглядит работа менеджера с листом:

Иногда по всем признакам сразу видно — водитель фродил.

Иногда приходится копать глубже: смотреть трекинг, вызывать водителя в офис, созваниваться с пассажиром.

И так для каждого паттерна.

К сожалению, без ручной проверки на данный момент никак не обойтись. Очень часто встречаются две идентичные поездки, но одна из них оказывается фродом, а вторая — нет. Для максимизации доли «пойманного» фрода приходится идти на жертвы и подозревать честных водителей.

На картинке справа наша FP-ошибка будет равна нулю, но мы не поймаем многих мошенников.

На картинке слева — поймаем всех, но нужна дополнительная проверка, чтобы определить невиновных. Это наш выбор.

После подтверждения факта фрода в игру вступает «карательная машина правосудия». В зависимости от степени тяжести, рецедивов и общей ситуации в городе, водителя:

На данном этапе мы лишь наблюдаем и логируем информацию.

Отмечу, что результат работы зависит от населённого пункта. Города различаются по населению, площади, уровню конкуренции, условиям для водителей, менеджменту. Для примера сравним кол-во подозрений и фрода за последние недели:

Как видите, подобрать универсальные правила и для Новосибирска, и для Магнитогорска — нетривиальная задача.

Важную роль во всей системе играют Google Spreadsheets. Они выступают интерфейсом между бэкэндом и конечными пользователями. Несколько лет назад я скептически относился к их использованию в проектах, но на практике они показывают себя очень хорошо:

Самая большая проблема

Ручная проверка является важной частью системы антифрода. А там, где люди — там ищи проблемы:

Для борьбы с подобным отношением мы, вместе с кураторами, разрабатываем уголовный кодекс строгий набор правил. Он будет обязательным для всех, оставляя минимум возможностей для «творчества».

Описанное выше — стандартный рабочий процесс, рутина. Все без исключения наши коллеги — ответственные профессионалы, которые качественно выполняют свой этап работы и помогают нам совершенствовать систему. Спасибо им за это!

Развитие и первые результаты

Как мы совершенствуем алгоритмы, то есть снижаем ошибки?

В начале нашего пути ошибка по самому масштабному паттерну (воровство комиссии) в среднем составляла около 35%. Сейчас — меньше 25%. В то же время, по другому паттерну — бонусам — удалось не только свести ошибку к нулю, но и в десятки раз уменьшить количество таких случаев. Выдвинем гипотезу: водители поняли, что теперь за подобное наказывают, и решили, что риск не стоит свеч. И придумали другие схемы.

За первые месяцы работы удалось достичь следующих результатов:

Но самый главный успех — это постепенное снижение самих случаев подозрения во многих городах. Ведь, в идеале, мы не хотим ловить больше, мы хотим, чтобы ловить было нечего.

Заключение

Я постарался описать основной функционал и принципы работы системы антифрода, а также сложности, с которыми мы столкнулись. В планах: использование ML для оптимизации поиска, создание системы мониторинга санкций (сейчас она на начальном этапе), улучшение интерфейса для работы менеджеров, создание динамической отчетности, разработка новых паттернов и многое другое.

Источник