Как две китаянки с помощью ИИ предотвращают мошенничество в финансовой сфере
В 2006 году Инлян Се только-только получила докторскую степень в Университете Карнеги-Меллон и еще не начала задумываться о том, где хочет построить свою карьеру — в США или дома в Китае. Перспектива заняться предпринимательством даже не мелькала на горизонте. В то время все ее внимание было сфокусировано на возможности продолжить работу, которую она начала еще в университете, — диссертация Се была посвящена выявлению потенциальных угроз безопасности в интернете путем поиска корреляций между, казалось бы, несвязанными событиями. В итоге она получила должность в лаборатории Microsoft Research в Кремниевой долине — сердце технологического мира, где было совершено множество значительных прорывов в этой области. «Они были на вершине мира», — вспоминает Се. Среди ее коллег было множество лауреатов престижной награды в области компьютерных наук — премии Тьюринга.
Спустя три недели в лаборатории появилась Фан Юй, которая незадолго до этого защитила диссертацию по теме интернет-безопасности в Калифорнийском университете в Беркли. Новые коллеги быстро подружились, узнав, что выросли всего в 30 минутах езды друг от друга в районе города Сучжоу, расположенного к западу от Шанхая.
Сегодня у 48-летней Се и 46-летней Юй десятки научных публикаций и 11 лет опыта управления стартапом. В 2013 году они основали компанию DataVisor в Маунтин-Вью, штат Калифорния, которая теперь работает в одной из самых востребованных областей — защите финансовых фирм от мошенничества. Среди их клиентов числятся такие компании, как SoFi, Affirm и Marqeta. Под их руководством Се занимает должность гендиректора, а Юй является главным директором по продуктам — доход DataVisor в 2024 году вырос на 67%, до $50 млн. Благодаря этому компания вошла в рейтинг 50 самых успешных финтех-компаний США по версии Forbes USA.
Самостоятельное обучение
В настоящее время банки и финтех-компании прибегают ко множеству способов защиты от мошенничества — в том числе сотрудничая с компаниями, которые на этом специализируются. DataVisor умеет находить новые мошеннические сети еще до того, как они нанесут серьезный ущерб.
Мошенники регулярно находят новые способы кражи целых групп учетных записей пользователей, используют уязвимости компаний (вроде утечек информации из кредитных бюро) для подачи мошеннических заявок на кредиты или обманывают ничего не подозревающих людей, продавая им поддельные товары. После обнаружения новых сетей мошенников или преступных методов способы борьбы с ними обновляются, что позволяет избежать опасности в будущем. Однако пользователям, которые уже пострадали от мошеннических махинаций, это уже не поможет.
«Обычно модель машинного обучения тренируется на готовой базе данных для последующего развития, — объясняет Се. — Вся информация всегда приходит после того, как действие уже произошло. Модели обучаются на шаблонах мошеннических атак, которые были использованы несколько лет назад, в то время как сами мошенники давно выработали новые методы».
Особенность DataVisor заключается в так называемом неконтролируемом машинном обучении. В его основе — использование алгоритмов для анализа неразмеченных наборов данных и самостоятельное обнаружение корреляций. Математической модели при этом не нужно, чтобы человек задал цели или категории поиска.
Се не раскрывает всех подробностей о том, как именно функционируют запатентованные алгоритмы, однако приводит пример, как они действуют на практике: представим, что мошенники получили доступ к данным банка и выбрали в качестве потенциальных жертв пожилых клиентов, у которых суммы транзакций выше средних, а опыта взаимодействия с цифровыми технологиями немного. Следующим их шагом станет рассылка жертвам мошеннических предложений о покупке подарочного сертификата. Если стоимость их предложения будет ниже обычной суммы транзакции жертвы, то снижается шанс срабатывания антимошеннических фильтров банка. Однако благодаря методу неконтролируемого машинного обучения алгоритмы DataVisor способны самостоятельно установить связь между клиентами банка за миллисекунды, а также моментально блокировать последующие фальшивые предложения.
«Уникальность DataVisor заключается в том, что наши технологии способны выполнять кластерный анализ в режиме реального времени, — объясняет Юй. — Каждый день, каждый час появляются совершенно новые мошеннические схемы». По мнению Се, эта особенность является одной из самых важных в современном мире, поскольку «практически все крупные атаки совершаются организованными мошенническими группами».
В одном из последних отчетов, подготовленных компанией по проверке персональных данных Au10tix, 2024 год объявлен годом «Мошеннических услуг». Согласно предоставленным данным, среднее количество инцидентов в каждой крупной спланированной атаке удвоилось с 4000 до 8000. У потребителей похищают все больше средств. Федеральная торговая комиссия США также сообщила, что убытки от мошеннических махинаций достигли $10,4 млрд в 2023 году и $8,7 млрд в первых трех кварталах 2024 года, установив новый рекорд.
«Вы не представляете, что вас ожидает»
Заявления Се и Юй о превосходстве их алгоритмов не безосновательны: еще в студенческие годы они были звездами. Се заняла первое место среди 140 выпускников факультета компьютерных наук Пекинского университета, а Юй прошла стажировку у основателей Microsoft Research Asia во время учебы в Университете Фудань в Шанхае, что впоследствии вдохновило ее на получение докторской степени.
Се и Юй приехали в США для прохождения аспирантуры, решив, что именно в этой стране можно окунуться в изучение самых передовых компьютерных наук. Получив грин-карты и устроившись в Microsoft, они стали гражданами США.
За семь лет работы в Microsoft они опубликовали десятки научных работ, которые впоследствии были процитированы тысячи раз. Зачастую их статьи были написаны в соавторстве, включая работы о новом методе обнаружения трафика поисковых ботов или о способах выявления мошеннических схем в веб-рекламе.
«У нас было множество новых идей, но нам всегда приходилось ждать, когда их одобрит кто-то другой, чтобы воплотить в реальность. Мы часто обсуждали между собой, что если остаться в Microsoft Research еще на год, то, возможно, получится опубликовать еще три или четыре исследования. Однако спустя столько лет работы этого мало для счастья, — говорит Се. — Нам хотелось чего-то более существенного».
Регулярно к Се и Юй обращались исследователи из других компаний (например, Yelp, Pinterest и Facebook — последняя принадлежит компании Meta, которая признана в России экстремистской и запрещена), которые после ознакомления с их наработками хотели предложить сотрудничество для решения аналогичных задач. В 2013 году Се и Юй рискнули встать на путь предпринимательства.
«В самом начале мы спрашивали у многих, готовы ли мы основать компанию, — вспоминает Юй. — Все говорили одно: «Нет, вы не представляете, что вас ожидает».
В начале своего пути Се и Юй полагались на собственные сбережения и связи в Кремниевой долине. Они смогли найти несколько первых клиентов, таких как платформа Yelp, которая хотела проверить собственную систему отзывов на предмет злоупотреблений, и китайский мессенджер Momo. В 2015 году они привлекли первые $14,5 млн инвестиций в ходе раунда А и заняли свою нишу — обеспечение кибербезопасности высокотехнологичных интернет-компаний. В 2018 году DataVisor привлекла еще $40 млн — в том раунде финансирования ведущим инвестором выступила компания Sequoia China. Также, по данным Pitchbook, в 2019 году компания привлекла еще $12 млн инвестиций и достигла оценки в $390 млн.
Однако все было не так радужно: рынок пустел. Работа DataVisor была сосредоточена на выявлении злоупотреблений рекламой, что позволило бы техкомпаниям привлекать больше пользователей. Но сами эти компании не предоставляли никаких поощрений своим пользователям, из-за чего рос отток клиентов. Однако на горизонте появились финансовые фирмы, которые стали ускоренно заниматься цифровой трансформацией, что сделало их потенциальными клиентами DataVisor.
Переход к новой стратегии ведения бизнеса проходил медленно. По словам Се, им потребовалось два-три года, чтобы «вывернуть продукт наизнанку» и создать комплексную систему алгоритмов для успешного предотвращения мошенничества. В декабре 2022 года DataVisor провела еще один раунд финансирования, направленный на привлечения средств для улучшения их систем. Ведущим инвестором выступил Brighton Park Capital, а общее число инвестиций составило $40 млн. По данным Pitchbook, несмотря на потерю интереса к финтех-компаниям у инвесторов, DataVisor оценили в $260 млн, а общий объем полученных инвестиций компании составил более $100 млн. По оценкам Forbes USA, две основательницы владеют примерно 25% акций стартапа.
Се призналась, что изменение настроения на рынке в 2022 году стало «отрезвляющим моментом» как для нее, так и для совета директоров, особенно после ошеломительных показателей предыдущего года. Но серьезного давления с тем, чтобы компания наняла более опытных менеджеров и провела еще один раунд, не было. Вместо этого, по ее словам, DataVisor получила на рассмотрение несколько предложений и остановила свой выбор на партнерстве с инвестиционной компанией Brighton Park Capital из штата Коннектикут, которая поверила в ее долгосрочные перспективы.
«В тот момент нам потребовалось дополнительное финансирование для выхода на новый уровень, — говорит Се. — Мы продолжали верить, что наша технология — лучшая в мире».
Трансформация компании прошла успешно. В настоящее время у DataVisor 50 клиентов, включая сервис платежей в рассрочку Affirm, цифровой банк SoFi и эмитент карт Marqeta. Хотя конкуренты стартапа — такие как Persona или Socure — обслуживают тысячи фирм, DataVisor выгодно выделяется на их фоне благодаря тщательному методу работы. Компания предлагает множество услуг — от адаптации новых пользователей до мониторинга их транзакций и электронных переводов. Клиенты платят ежегодную абонентскую плату, которая варьируется в зависимости от объема обрабатываемых данных.
По словам Се, многие клиенты обращаются в DataVisor, желая объединить усилия в борьбе с мошенничеством, поскольку попытки работать с разными подрядчиками только затрудняют весь процесс и становятся причиной разобщенности действий. Поддержка клиентов на каждом этапе и комплексный подход, который предлагает компания, позволяют DataVisor устанавливать ценник на свои услуги за каждого дополнительного клиента выше, чем конкуренты. «Мы надеемся, что со временем это поможет нашей компании вырасти», — делится Се.
Перевод Ксении Лычагиной