Машинное обучение (ML) — это класс методов искусственного интеллекта, который позволяет системам антифрода, скоринга благонадёжности и удалённой идентификации автоматически выявлять сложные закономерности в данных и адаптироваться к новым сценариям поведения клиентов и мошенников. В B2B‑контексте ML становится ядром риск‑моделей, используемых IDX для принятия решений в реальном времени.
При применении в продуктах идентификации и антифрода:
- алгоритмы обучаются на исторических примерах «хороших» и «плохих» профилей, используя десятки признаков: цифровой след устройства, поведение телефона, структуру транзакций, сигналы из ГИС и отраслевых реестров;
- формируют скоринговый балл и вероятностную оценку риска, которая используется для автоматического одобрения, дополнительной проверки или блокировки запроса;
- снижают долю ложноположительных срабатываний по сравнению с жёсткими правилами, сохраняя при этом уровень защищённости от подмены личности и сложных мошеннических схем.
