Как знакомый знакомого сделал 1,5 млн рублей на фейковых клиентах банка
Пример сгенерированного "котоклиента"
Дипфейки бьют по кошелькам: Smart Engines представила «Шерлока 3о» против мошенничества со сгенерированными документами
Smart Engines представила первое комплексное решение для выявления дипфейков документов — «Шерлок 3о». Система детектирует поддельные изображения, созданные с помощью современных генеративных моделей, включая NanoBanana, ChatGPT, Grok, Qwen, Midjourney, Stable Diffusion, Flux и еще 20 других. Технология ориентирована на компании, которые обязаны проводить идентификацию клиентов и противодействовать мошенничеству в соответствии с регуляторными требованиями. Обновленное решение проверяет документы на подлинность по 600 признакам и используется в банках и МФО — организациях, наиболее подверженных подобным атакам.
Цена ошибки: почему антифрод-системы блокируют ваши покупки, но пропускают мошенников на миллиарды
Почему ваша банковская карта может быть заблокирована, когда вы покупаете кофе в другом городе, хотя мошенники умудряются отмывать миллиарды? В этой статье мы подробно рассмотрим, как работают системы защиты от мошенничества, объясним, что такое компромисс между прецизионностью (точностью) и полнотой на понятном примере, проанализируем потерю $3,1 миллиарда у TD Bank и поговорим о том, как банки и киберзлоумышленники соревнуются, используя Adversarial AI (враждебный искусственный интеллект).
ЧАСТЬ 1: БИЗНЕС И СТРАТЕГИЯ
«Мы не видели пассажиров — только их тени». Часть 1: Как я выявил системный обман на ₹650 млн в индийских автобусахАвтор: Алексей Бобрешов, руководитель отдела ИИ Категория: Искусственный интеллект, управление проектами, бизнес-аналитика, международные проекты Время чтения: 10–12 минутВведение: Почему я взялся за этот проектЯ руковожу направлением искусственного интеллекта в одном из крупнейших федеральных холдингов России. В моём портфеле — 6 реализованных проектов
Почему AutoML не «магия», а способ выжить в промышленном ML
Когда в компании появляется первая ML‑модель, кажется, что самое сложное выбрать алгоритм и добиться хороших метрик. Но настоящий вызов начинается позже: когда моделей становится десятки, затем сотни, а скорость бизнеса начинает требовать обновлений не раз в год, а раз в недели.В Страховом Доме ВСК мы довольно быстро поняли: без стандартизации и автоматизации машинного обучения масштабирование превращается в хаос. Так у нас появился собственный AutoML‑фреймворк как ответ на реальные боли промышленного ML.Когда ML перестает быть «экспериментом»
Госдума РФ приняла в первом чтении законопроект о привязке сим‑карт к IMEI и ограничении числа банковских карт
Госдума России приняла в первом чтении второй пакет поправок для борьбы с онлайн и телефонным мошенничеством. В пакете содержится 20 инициатив. Законопроект предусматривает создание единого реестра IMEI‑номеров всех мобильных устройств, которые используются в России. Каждый номер мобильного телефона можно будет привязать к уникальному идентификатору конкретного аппарата. После полного внедрения системы даже оформленный дубликат сим‑карты на чужое имя окажется бесполезным. Карта не сможет работать в другом телефоне, так как сеть будет распознавать несоответствие между номером и IMEI из реестра. Об этом
Финтех-2026: почему банки перестали «рисовать кнопки» и занялись рефакторингом фундамента
Статья написана на основе материала Ильиной Юлии, директора департамента по работе с финансовым сектором и международным бизнесом Arenadata.Долгое время цифровизация банков напоминала строительство фасада: красивые мобильные приложения, чат-боты и UX-исследования. Но к 2026 году индустрия уперлась в потолок: фронтенд идеален, а бэкенд захлебывается в объемах данных и легаси-процессах.
