Архив Финансовые услуги и страхование · Банки
SMBC Group: ИИ находит счета мошенников, предотвращён ущерб более 100 млн иен
По оценке SMBC Group, модели ИИ и сценарии прогнозирования, которые заранее выявляют подозрительные счета, помогли предотвратить ущерб от мошенничества с «возвратом выплат» более чем на 100 млн иен. В ноябре и декабре 2024 года ущерб в банке упал до исторического минимума.
/01 · ключевые результаты
-
результат
более 100 млн JPY
предотвращённый ущерб от мошенничества с «возвратом выплат», оценка компании
Sumitomo Mitsui Financial Group (DX-link), блог компании, 03.04.2025
с конца июля 2024 года, по данным на апрель 2025 года · счета банка SMBC (三井住友銀行)
данные компании
оценка strategai
Компания сама приводит денежный эффект: предотвращённый ущерб от мошенничества с «возвратом выплат», оценка компании — более 100 млн JPY, с конца июля 2024 года, по данным на апрель 2025 года. Sumitomo Mitsui Financial Group (DX-link), блог компании, 03.04.2025
По оценке SMBC Group, модели ИИ и сценарии прогнозирования, которые заранее выявляют подозрительные счета, помогли предотвратить ущерб от мошенничества с «возвратом выплат» более чем на 100 млн иен. В ноябре и декабре 2024 года ущерб в банке упал до исторического минимума.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- Sumitomo Mitsui Financial Group
- Отрасль
- Финансовые услуги и страхование · Банки
- Функция
- Риски, антифрод и безопасность
- Задача
- Антифрод (транзакции, страхование, закупки, бонусы)
Технология
- Класс AI
- Предиктивная аналитика (классический ML)
- Тип решения
- Собственная разработка
Внедрение
- Стадия
- Промышленная эксплуатация, на 03.04.2025
- География
- Япония
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
Мошенничество с «возвратом выплат» (還付金詐欺) в Японии не сокращается: по данным полиции, которые приводит SMBC Group, в 2024 году по стране зафиксировано более 4000 случаев с ущербом около 6,5 млрд иен. Банк SMBC раньше отслеживал подозрительные счета вручную, выбирая их из огромного потока транзакций и замораживая. Счета-получатели при таком мошенничестве опустошаются сразу после зачисления денег, поэтому к моменту обнаружения остатка на них обычно уже не было. Компания поставила задачу распознавать такие счета заранее, по поведению преступников, без снижения лимитов и удобства счетов для всех клиентов.
Что
Решение
Команда объединила опыт подразделения по противодействию финансовым преступлениям (AML) и комплаенс-подразделения банка SMBC с анализом данных группы по науке о данных Japan Research Institute (日本総合研究所), входящего в SMBC Group. Специалисты анализировали поведение преступников, строили сценарии прогнозирования и модели ИИ, которые заранее выделяют счета с признаками использования в мошенничестве. Сценарии обновлялись каждые несколько дней по обратной связи сотрудников AML для повышения точности. В перспективе компания рассчитывает, что точная скоринговая оценка счетов ИИ позволит выявлять мошенничество без постоянного участия опытных экспертов.
Как
Внедрение
Работы над мерами против мошенничества с «возвратом выплат» начались около апреля 2024 года; модели и сценарии были готовы примерно за три месяца, эксплуатация началась в конце июля 2024 года. За первые три месяца, по данным банка, удалось остановить вывод десятков миллионов иен. В ноябре и декабре, когда таких мошенничеств обычно больше всего, ущерб в банке два месяца подряд был на историческом минимуме — примерно десятая часть пикового уровня. По оценке SMBC Group, предотвращённый ущерб превысил 100 млн иен. Компания планирует подключить к проекту специалистов по разработке моделей ИИ и развивать метод дальше.
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- По оценке SMBC Group, предотвращённый ущерб от мошенничества с «возвратом выплат» превысил 100 млн иен.
- Эксплуатация системы началась в конце июля 2024 года; за первые три месяца банк остановил вывод десятков миллионов иен.
- В ноябре и декабре 2024 года ущерб от такого мошенничества в банке снизился примерно до десятой части пикового уровня.
Ограничения
- Более 100 млн иен — оценка предполагаемого ущерба; сумму фактически возвращённых средств и метод оценки компания не раскрывает.
- Снижение ущерба компания частично объясняет тем, что преступники стали избегать счетов банка; вклад самой модели в эту динамику отдельно не выделен.
- Источник не приводит точность модели, число выявленных счетов и долю ложных срабатываний.
-
[1] Sumitomo Mitsui Financial Group (DX-link)
1億円以上の詐欺被害阻止に成功。SMBCグループのプロフェッショナルが集結した「還付金詐欺対策プロジェクト」の舞台裏
компания · 03.04.2025
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-000934 · Версия 1 · 17.10.2026 · /c/CB-000934/