Case illustration
Финтех

Детекция мошенничества

KazPay — платежная система с 85,000 пользователей и 12 млн ₸ ежедневного оборота. Внедрили AI для real-time детекции мошеннических транзакций.

-85%
Мошенничество
-50%
Ложные блокировки
380%
ROI за 6 мес
< 100мс
Время проверки

Проблема

KazPay запустились год назад как альтернатива Kaspi. Рост был быстрым — 85,000 пользователей за год. Но вместе с ростом пришли мошенники.

Основные проблемы:

  • 2.4% транзакций — мошеннические (украденные карты, фишинг)
  • Потери 8 млн ₸ в месяц на возвраты и чарджбэки
  • Простые правила не работали — блокировали честных клиентов
  • 40% жалоб клиентов — "почему заблокировали мою карту?"
  • Операторы вручную проверяли 200 подозрительных платежей в день
  • Мошенники обходили правила — меняли суммы, IP, устройства

Использовали простые правила: если транзакция больше 50,000₸ или с нового устройства — блокировать. Но это блокировало легальные платежи и пропускало мошенников.

Решение

Разработали ML-модель на базе Gradient Boosting которая анализирует 50+ признаков каждой транзакции в реальном времени (< 100мс).

Что анализирует система:

  • Сумма транзакции и отклонение от среднего чека пользователя
  • Геолокация — IP, страна, расстояние от прошлой транзакции
  • Устройство — новое или знакомое, тип браузера, OS
  • Время транзакции — ночью подозрительнее чем днем
  • История пользователя — сколько транзакций, были ли чарджбэки
  • Получатель — известный магазин или новый
  • Паттерн поведения — серия мелких платежей перед крупным (тестируют карту)
  • Скорость ввода данных карты — боты вводят быстрее людей

Модель обучена на 2.4 млн транзакций, из которых 58,000 мошеннических. Precision — 94% (из 100 заблокированных 94 реально мошенники).

Три уровня реакции:

  • Низкий риск (0-30%) — пропустить без вопросов
  • Средний риск (30-70%) — попросить 3D Secure подтверждение
  • Высокий риск (70-100%) — заблокировать и проверить вручную

Результаты

Мошенничество упало с 2.4% до 0.36% транзакций (-85%). Экономия — 6.8 млн ₸ в месяц на предотвращенных потерях.

Ложные блокировки сократились в 2 раза. Жалобы клиентов упали с 40% до 15%. Средний риск-скор легальных платежей — 12%, мошеннических — 87%.

Операторы теперь проверяют только 40 транзакций в день вместо 200. Освободилось время на работу с клиентами и развитие продукта.

Система работает в режиме 24/7, проверяет 15,000 транзакций в день. Средняя скорость проверки — 68мс, клиент не замечает задержки.

ROI за первые 6 месяцев — 380%. Разработка и внедрение стоили 2.2 млн ₸, экономия — 6.8 млн ₸ в месяц.

Технологии

Python XGBoost LightGBM Redis Kafka PostgreSQL FastAPI