Как нейросети помогают бороться с мошенничеством при онлайн-оплатах

Онлайн-платежи давно стали частью нашей жизни — быстро, удобно, но иногда слишком рискованно. Мошенники не дремлют, а технологии развиваются ещё быстрее. В этой статье разберём, как нейросети и искусственный интеллект учатся распознавать аферы на лету и действительно ли они способны защитить наши деньги лучше привычных методов.

Смена парадигмы: почему старые методы больше не работают

Сфера онлайн-платежей в последние годы претерпевает стремительные изменения, и одной из ключевых причин этому стал беспрецедентный рост активности кибермошенников. Если еще недавно большинство атак опиралось на относительно примитивные схемы социальной инженерии, то сегодня злоумышленники используют целый арсенал высокотехнологичных инструментов и методов, которые подрывают эффективность классических антифрод-систем.

• Рост убытков при снижении числа инцидентов. Согласно данным Центрального Банка России за первую половину 2025 года, общее количество случаев кибермошенничества снизилось на 18% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Однако при этом общий объем украденных средств вырос почти на 60%, достигнув почти 6,9 млрд рублей. Такая динамика объясняется тем, что современные преступники все чаще делают ставку не на массовые атаки низкой эффективности, а на точечные операции с высокой степенью подготовки и персонализации.
• Переход от массовых атак к таргетированным схемам. Классические сценарии мошенничества — рассылка фишинговых сообщений или попытки подобрать пароли — больше не дают прежней отдачи. В ответ злоумышленники разрабатывают сложные многоступенчатые схемы: например, под видом сотрудников банков или регуляторов организуют звонки жертвам с использованием технологий подмены номера (spoofing) либо создают копии официальных сайтов для сбора данных. Особое распространение получили сценарии обмана через маркетплейсы и сервисы объявлений: жертве предлагают «подработку» или выгодную сделку с последующим выманиванием доступа к счетам.
• Взрывной рост использования новых технологий. Одной из главных угроз стали deepfake-технологии, позволяющие создавать реалистичные аудио- и видеозаписи якобы от имени руководителей компаний или представителей банка. Такие материалы используются для убеждения сотрудников финансовых организаций провести несанкционированный перевод либо подтвердить транзакцию. Ручное выявление подобных атак практически невозможно — искусственные голоса воспроизводят тембр и манеру речи вплоть до мельчайших нюансов.
• Социальная инженерия нового поколения. Традиционные антифрод-системы рассчитаны главным образом на поиск технических аномалий: попыток входа с неизвестных устройств, необычных локаций или подозрительных IP-адресов. Сегодня же основной акцент смещается в сторону психологического воздействия — мошенники тратят время на изучение поведенческих особенностей конкретной жертвы через открытые данные социальных сетей либо проводят многоэтапные манипуляции вплоть до нескольких дней общения в мессенджерах перед совершением атаки. Это позволяет обходить простые фильтры антифрода практически незаметно для системы.
• Проблема ручного анализа транзакций. Масштаб современных платежных потоков таков, что анализировать каждую операцию вручную становится нерентабельно даже для крупнейших банковских структур. Более того, скорость проведения большинства платежей (особенно быстрых P2P-переводов) оставляет слишком мало времени для вмешательства человека между поступлением подозрительного сигнала и завершением транзакции. В условиях появления мгновенных переводов старые системы реагирования попросту не успевают остановить мошеннические действия до их завершения.
• Сложность обнаружения гибридных атак. Все чаще встречаются сложносоставные атаки («комбо-мошенничество»), когда преступник использует сразу несколько методов одновременно: фишинг сочетается со взломом мобильного устройства жертвы через вредоносное ПО; социальная инженерия совмещается с подделкой документов при помощи генеративных нейросетей; используются утерянные карты для бесконтактных покупок без ПИН-кода наряду со сбором биометрических данных. Такие комплексные подходы практически невозможно распознать стандартными правилами поиска отклонений от привычного поведения пользователя.

Почему традиционные антифрод-системы теряют актуальность?

• Они основаны преимущественно на статичных правилах («если—то», blacklists/whitelists), ограниченных шаблонах известных угроз;
• Не способны оперативно адаптироваться к новым сценариям атак без ручной модификации алгоритмов;
• Страдают высокой долей ложноположительных результатов (false positive): блокируют добросовестные операции клиентов;
• Не умеют работать с мультимодальными источниками информации (голосовые сообщения deepfake-аферистов остаются вне зоны контроля);
• Имеют низкую чувствительность к слабовыраженным признакам вторжений — особенно если речь идет о персонализированных операциях небольшого объема;
• Испытывают сложности интеграции между разнородными каналами оплаты (карты разных платежных систем/кошельков часто анализируются по отдельности).

Перспективная угроза: глубокая автоматизация мошеннических операций средствами искусственного интеллекта становится реальностью уже сейчас — появляются SaaS-платформы «fraud-as-a-service», где любой желающий может арендовать инструменты маскировки трафика или генераторы фальшивых документов.

Эти тенденции логично подводят нас к рассмотрению принципиально новых подходов защиты цифровых платежей. Современные вызовы требуют перехода от устаревших реактивных моделей безопасности к проактивным интеллектуальным платформам нового поколения. Уже следующая глава подробно расскажет о том, как именно нейронные сети меняют баланс сил в противостоянии банкинга против цифрового мошенничества: какие паттерны они выявляют автоматически там, где человек просто бессилен справиться вручную — и почему надежда защитить свои финансы сегодня связана именно c внедрением ИИ-инструментов анализа поведения пользователей и интеграцией их во все этапы обработки онлайн-транзакций.

Мозг системы: как работает нейросетевая защита платежей

Современные антифрод-системы на основе искусственного интеллекта и нейронных сетей стали своеобразным «мозгом» цифровой защиты платежей, коренным образом изменив подход к борьбе с мошенничеством в онлайн-среде. Их отличие от классических решений заключается в способности к глубокому анализу больших массивов данных, динамическому выявлению сложных паттернов поведения и мгновенному реагированию на новые, ранее неизвестные сценарии атак.

Ключевой принцип работы таких систем — обработка и анализ поведенческих паттернов пользователя. Каждый клиент банка или платёжного сервиса оставляет уникальный цифровой след: характерные маршруты входа в приложение, частота и время операций, география транзакций, используемые устройства и даже скорость набора текста. Нейросети обучаются на огромных массивах обезличенных данных, выявляя для каждого пользователя индивидуальную «норму» поведения. Например, если человек обычно совершает платежи с одного устройства по будням утром, а вдруг переводит крупную сумму ночью с нового гаджета из другой страны, система моментально фиксирует аномалию. В отличие от традиционных фильтров, которые опираются на заранее заданные правила, нейросеть способна самостоятельно выявлять сложные, неочевидные отклонения, включая постепенные изменения привычек, которые могли бы ускользнуть от устаревших алгоритмов.

Для эффективного выявления мошенничества искусственный интеллект использует многоуровневую систему анализа. На первом этапе нейросеть оценивает каждую операцию в контексте индивидуального профиля пользователя и исторических данных. Далее подключаются алгоритмы выявления корреляций между событиями — например, рост количества попыток входа с разных IP-адресов, увеличение числа контактов с незнакомыми абонентами или нестандартное изменение привычек общения, что особенно актуально для противодействия новым видам атак социальной инженерии. Благодаря этому система способна улавливать признаки длительного внешнего воздействия на клиента, когда мошенники шаг за шагом готовят жертву к переводу средств, используя психологические манипуляции и поддельные идентичности.

Отдельное внимание уделяется обнаружению аномалий в транзакционной активности. Нейросети анализируют не только отдельные операции, но и цепочки событий, формируя целостную картину пользовательского поведения за определённый период — от нескольких минут до нескольких месяцев. Это позволяет фиксировать подозрительные изменения задолго до того, как мошенник попытается вывести деньги. Так, в российских банках уже внедрены решения, способные выявлять рискованную активность за 2–3 часа до фактической попытки перевода средств, что даёт банку время на приостановку операции и предотвращение потерь клиента. При этом точность прогнозирования событий достигает 92%, что существенно превосходит возможности ручного анализа или статических правил.

Важной особенностью современных антифрод-систем является интеграция с банковскими и телекоммуникационными сервисами. Для повышения эффективности защиты нейросети обрабатывают не только внутренние данные банка, но и информацию от операторов связи, платёжных агрегаторов, сервисов идентификации. При наличии согласия пользователя система может получать сведения о недавних звонках, смене сим-карты, попытках доступа к аккаунтам с новых устройств. Это позволяет выявлять так называемые «долгие атаки» — ситуации, когда мошенник в течение нескольких дней или недель ведёт жертву к крупной операции, постепенно изменяя её поведенческий профиль. В случае обнаружения признаков внешнего воздействия банк получает автоматический сигнал о риске и может своевременно вмешаться: приостановить подозрительную транзакцию, связаться с клиентом, предложить дополнительную верификацию или заблокировать доступ до выяснения обстоятельств.

Технологическая архитектура таких систем строится на принципах самообучения и постоянной адаптации. Нейросети регулярно обновляются на новых данных, чтобы не только выявлять известные схемы, но и быстро реагировать на появление новых, ещё не встречавшихся способов мошенничества. Особую роль играют методы глубокого обучения (deep learning), которые позволяют распознавать сложные закономерности и минимизировать количество ложных срабатываний. Постоянный поток обезличенных данных от тысяч и миллионов пользователей формирует коллективный опыт системы, увеличивая её устойчивость к новым угрозам.

В дополнение к этому, современные антифрод-платформы обеспечивают гибкую интеграцию с существующими банковскими процессами. Система может работать как самостоятельный модуль, так и быть встроенной в инфраструктуру онлайн-банка, мобильного приложения или процессингового центра. При необходимости она передаёт сигнал о подозрительной операции в службу оценки рисков, где решение принимается автоматически или с участием специалиста. Это позволяет обеспечить баланс между скоростью обслуживания клиентов и высоким уровнем безопасности, минимизируя количество ошибочных блокировок легитимных платежей.

Ключевым преимуществом искусственного интеллекта и нейросетей становится масштабируемость и универсальность. Система способна анализировать миллионы операций в реальном времени, не теряя эффективности при росте нагрузки и усложнении сценариев атак. Более того, современные платформы легко адаптируются под требования различных банков и платёжных сервисов, учитывая специфику бизнеса, региональные особенности и регуляторные нормы.

Таким образом, нейросетевая защита платёжных систем — это не просто очередной инструмент в арсенале банков, а интеллектуальный щит, постоянно обучающийся на новых данных и способный предугадывать действия мошенников до того, как они наносят ущерб. Такой подход позволяет не только снизить прямые финансовые потери, но и повысить доверие пользователей к цифровым каналам, сделать онлайн-платежи безопасными даже в условиях стремительного роста новых видов атак и эволюции мошеннических схем.

Когда алгоритм опережает мошенника: реальные кейсы из России

Когда искусственный интеллект переходит от концепции к реальным действиям, банковская сфера становится одним из главных полигонов для тестирования и внедрения нейросетевых решений в борьбе с мошенничеством. Именно здесь происходит та самая гонка «алгоритма и мошенника», где на кону стоят не только деньги клиентов, но и доверие к цифровым финансовым сервисам.

На протяжении последних лет российские банки активно инвестируют в развитие антифрод-систем нового поколения — тех самых интеллектуальных платформ, которые умеют не только реагировать на попытки обмана постфактум, но и предугадывать их за часы до того, как клиент нажмёт кнопку «перевести». Результаты этих внедрений становятся всё более заметными благодаря синергии между большими данными операторов связи, транзакционной историей пользователей и возможностями современных нейросетей.

В 2025 году на российском рынке появился прецедент: был протестирован новый нейросетевой алгоритм раннего выявления мошеннических атак сразу в семи крупных банках страны. В отличие от классических антифрод-систем, которые анализируют отдельные аномалии при совершении платежа (например, необычную сумму или незнакомое устройство), этот алгоритм отслеживает комплексные изменения поведения клиента за несколько часов до попытки перевода средств. Система выделяет восемь ключевых признаков потенциального риска — например, резкое увеличение количества новых контактов среди собеседников или изменение привычного режима общения. Эти признаки оцениваются не изолированно: важен их контекст относительно индивидуальной модели поведения пользователя за длительный период времени.

Если система фиксирует отклонения от нормы — скажем, человек внезапно начинает много общаться с неизвестными номерами либо меняет сценарий взаимодействия с банковским приложением — она автоматически помечает такого клиента для последующего анализа службой безопасности банка. Дальнейший этап связан с интеграцией данных мобильных операторов (с согласия пользователя): если подтверждается воздействие извне (например, серия подозрительных звонков), банк получает сигнал о необходимости приостановить операцию до выяснения обстоятельств или предупредить клиента о возможной угрозе.

Примечательно внимание к точности прогнозов системы: результаты полугодового моделирования показали уровень достоверности выявления событий около 92%. Из 20 тысяч виртуальных сценариев взаимодействия с мошенниками система смогла своевременно распознать угрозу примерно в 18 тысячах случаев ещё до того момента, когда жертва успела бы инициировать перевод средств злоумышленникам. Это означает реальное сокращение числа успешных атак при сохранении минимального количества ложных тревог.

Такой подход демонстрирует принципиально новое качество работы антифрод-платформы:

• Профилактика вместо реагирования: Классические решения часто ограничиваются блокировкой подозрительной транзакции после её отправки; современные нейронные сети способны определить риск задолго до появления самой операции.
• Гибкая адаптация под каждого пользователя: Модель формируется индивидуально под привычки конкретного человека; это позволяет избегать массовых необоснованных блокировок.
• Комплексный анализ источников данных: Интеграция информации от мобильных операторов дополняет картину рисков социально-инженерных атак.

Один из наиболее ярких кейсов связан со стратегией предотвращения так называемых схем социального давления («социальная инженерия»). По статистике российских банков за последние два года именно такие схемы стали доминирующими: клиенту поступают последовательные звонки якобы от сотрудников служб безопасности различных организаций или силовых структур; его убеждают немедленно перевести средства на «безопасный» счёт либо поделиться конфиденциальной информацией. Традиционные методы детектирования здесь бессильны: сам пользователь добровольно подтверждает операцию через все стандартные проверки банка. Однако поведенческий профиль резко меняется уже на этапе подготовки атаки (до совершения платежа) — этим пользуется новая нейросетевая модель.

В результате появляется возможность заморозить подозрительную активность заранее без ущерба для добросовестных клиентов. Например:

• Клиент начинает получать серию входящих звонков с разных номеров вне типичного временного окна активности;
• Регистрируется вход в интернет-банк ночью либо во время отсутствия регулярной активности;
• Появляются новые адресаты переводов вне обычной социальной сети получателя.

Все эти параметры используются как сигналы повышенного риска только тогда, когда они выходят за рамки личностного паттерна пользователя по отношению к его долгосрочной истории операций и коммуникаций. Благодаря этому удаётся снизить долю ложноположительных блокировок даже при высокой чувствительности системы.

Отдельное направление развития касается сотрудничества между банками и государственными структурами мониторинга финансовых потоков. В 2025 году Росфинмониторинг получил полномочия по оперативному приостановлению подозрительных переводов граждан сроком до десяти дней по запросу банка или собственному анализу ситуации. Такой подход особенно эффективен против массовых схем дропперов — участников организованных сетей вывода похищенных денег через третьих лиц (часто ничего не подозревающих студентов или пенсионеров). Здесь роль ИИ заключается в своевременном выделении нетипичных маршрутов движения денежных средств между счетами физических лиц задолго до завершения преступной цепочки перевода денег.

Практика показывает: объединение усилий коммерческих банковских систем ИИ-фильтрации с государственным контролем позволяет существенно повысить эффективность борьбы против сложносоставных мошеннических схем без критического увеличения числа ошибочных блокировок у законопослушных граждан.

Таким образом, сегодня именно способность искусственного интеллекта обнаруживать малозаметные поведенческие аномалии ещё ДО наступления момента хищения становится главным преимуществом российских антифрод-решений нового поколения над традиционными методами защиты цифровых платежей.

Однако ускоряющаяся эволюция инструментов атаки требует постоянного совершенствования архитектуры защиты — ведь уже сейчас появляются новые вызовы вроде применения персонализированных дипфейков для обхода даже самых продвинутых моделей распознавания.

Где тонко — там рвётся: вызовы будущего для ИИ-защиты платежей

В условиях постоянной эволюции мошеннических схем и усложнения цифровых сервисов искусственный интеллект, несмотря на впечатляющие успехи в обнаружении подозрительных операций, сталкивается с рядом фундаментальных вызовов. Технологии ИИ становятся неотъемлемой частью антифрод-систем российских банков, как показал опыт внедрения нейросетей с точностью выявления событий до 92% и возможностью обнаружения аномалий за 2–3 часа до перевода средств. Однако по мере того как алгоритмы становятся всё более совершенными, злоумышленники адаптируют свои методы — возникает гонка вооружений между защитниками и атакующими.

Критическая проблема ложноположительных срабатываний

При масштабном применении нейросетевых антифрод-решений на первый план выходит проблема ложноположительных срабатываний. Высокая чувствительность системы к отклонениям от привычного поведения пользователя действительно позволяет своевременно останавливать многие атаки. Но чем строже критерии выявления подозрительной активности, тем выше вероятность того, что под блокировку попадают легитимные транзакции добросовестных клиентов.

• Ложноположительные срабатывания (false positives) напрямую влияют на пользовательский опыт: клиент может быть вынужден проходить дополнительную идентификацию или вовсе не сможет оперативно совершить нужный платеж.
• Для финансовых организаций это означает рост операционных затрат из-за необходимости вручную разбирать спорные случаи и поддерживать горячие линии для пользователей.
• Парадоксально: избыточная автоматизация без учёта индивидуального контекста клиента может снизить доверие к банку или сервису — особенно если ошибки повторяются регулярно.

С одной стороны, банки стремятся минимизировать риск потерь от мошенничества любой ценой; с другой — чрезмерное ужесточение фильтров снижает пропускную способность платежей и мешает развитию цифровой экономики. Решение этой дилеммы требует непрерывной оптимизации моделей машинного обучения: регулярного обновления тренировочных выборок (в том числе за счёт синтетических данных), внедрения мультимодальных подходов (объединение анализа поведенческих паттернов и биометрии) и совершенствования обратной связи между пользователем и системой безопасности.

Растущая сложность атак

Современные кибермошенники активно используют технологии искусственного интеллекта против самих антифрод-систем:

• Персонализированные дипфейки. Генерация аудио- или видеосообщений якобы от имени сотрудника банка или родственника клиента становится всё более реалистичной благодаря глубокому обучению нейросетей. Такие атаки способны обойти традиционные алгоритмы распознавания социальной инженерии.
• Адаптивные фишинговые кампании. Злоумышленники анализируют реакцию жертвы в режиме реального времени (например, используя чат-боты на базе GPT-подобных моделей), чтобы динамически менять сценарий общения — вплоть до копирования лексики собеседника или имитации эмоций.
• Evasion attacks против ИИ-моделей. Создаются специально модифицированные действия или транзакции («adversarial examples»), которые выглядят легитимными для текущих фильтров машинного обучения, но фактически маскируют злонамеренную активность.

В результате фронтир защиты смещается: требуется не только «догонять» новые виды мошенничества по мере их появления в статистике инцидентов, но предугадывать потенциально возможные сценарии атак ещё до их массового распространения.

Приватность данных как ахиллесова пята ИИ-антифрода

Для построения эффективных моделей раннего выявления угроз необходимо интегрировать разнообразные источники информации о поведении пользователя — включая данные операторов связи о контактной активности абонентов во времени, историю перемещений устройства/карты/аккаунта между регионами/устройствами, типичные шаблоны коммуникаций в мессенджерах и социальных сетях.

Однако чем глубже анализируется личная цифровая жизнь клиента ради его же безопасности, тем выше риски нарушения конфиденциальности персональных данных:

• Юридические ограничения: Использование обезличенных ретроданных возможно лишь при наличии явного согласия пользователя согласно требованиям российского законодательства. Без прозрачных механизмов информирования клиентов о целях сбора информации эффективность защиты снижается либо нарушаются права граждан на приватность.
• Технические риски: Чем больше объем собираемых данных для обучения нейросети, тем привлекательнее они для потенциальных утечек со стороны внутренних сотрудников либо хакеров. Особенно остро эта проблема стоит при использовании внешних облачных платформ без локального развертывания решений.
• Этические дилеммы: Даже если система защищена технически – есть вопрос доверия пользователей к «чёрному ящику» ИИ-модели: каким образом она принимает решения об ограничении доступа к счетам? Как можно доказать свою невиновность при ошибочной блокировке?

Некоторые компании уже реализуют анонимизацию входящих потоков данных перед анализом (masking), сегментируют доступы внутри организации по принципу минимальной достаточности («need to know») либо разворачивают критически важные компоненты антифрод-систем исключительно внутри периметра российских дата-центров. Но универсального баланса между эффективностью защиты платежей и соблюдением прав личности пока не найдено ни в России, ни за рубежом.

Опережающие меры требуют ресурсов нового уровня

По мере роста объёмов цифровых транзакций нагрузка на инфраструктуру контроля увеличивается экспоненциально. Для адекватной работы современных нейронных сетей требуется:

• Сбор миллиарда+ событий ежедневно;
• Анализ аномалий практически в реальном времени;
• Масштабируемость вычислительных мощностей для постоянного переобучения моделей;

Не все участники рынка могут себе позволить такие инвестиции даже технологически — что приводит к дальнейшей концентрации финтех-инноваций у крупных игроков рынка.

Таким образом, ИИ-антифрод-системы сегодня сталкиваются одновременно со всё более сложными угрозами извне (персонализированные дипфейки, evasion attacks), внутренними вызовами качества работы (ложноположительные алерты), а также растущими общественными опасениями относительно приватности (широкое вовлечение персональных поведенческих паттернов). В ближайшем будущем ключевым конкурентным преимуществом станет способность находить компромисс между этими тремя полюсами риска без ущерба эффективности противодействия мошенничеству.

Заключение

ИИ уже сегодня доказывает свою эффективность против цифрового мошенничества — тысячи попыток обмана останавливаются задолго до перевода денег клиентом. Но гонка вооружений продолжается; злоумышленники становятся хитрее вместе с технологиями защиты. Следить за развитием этих инструментов стоит каждому — безопасность ваших денег теперь напрямую зависит от того, насколько умна ваша банковская система.