Проблемы:
- Мониторинг и выявление подозрительных/мошеннических транзакций
- Контроль Неснижаемого остатка (НСО) с расчётом на изменение баланса после обработки клиринга
- Сегментирование НСО по причинам образования отрицательного баланса, в т. ч. для возможного опротестования
Результат:
- Снижение рисков на >1.5M $ в год
- Снижение CAPEX на мониторинг на 300к$ в год
- Ускорение реакции в 2 раза
- Построены unsupervised и supervised модели машинного обучения для обнаружения подозрительных операций
Кластеризация транзакций для выделения подозрительных групп.
