• пропуск мошеннических операций;
• число сообщений, генерируемых системой мониторинга, об операциях, не являющихся мошенническими;
• величины рисков в ПС с учетом работы системы мониторинга и принимаемых на ее основе решений.
Особенности мониторинга некоторых операций
1. Операции в разных странах в установленный интервал времени. Операции по поддельной карте, используемой в стране, отличной от той, в которой совершает операции сам клиент, могут быть обнаружены с помощью системы мониторинга. Для оценки принципиальной возможности нахождения клиента в двух странах в моменты совершения двух операций необходимо учитывать:
• расстояние между городами совершения операции;
• минимальное время, за которое можно переместиться между двумя точками.
Если времени между операциями оказывается слишком мало для того, чтобы настоящий держатель переместился из одной точки в другую, то имеет место мошенничество по поддельной карте.
2. Неавторизованные мошеннические операции по поддельным картам. Неудачные попытки проведения операций по поддельным картам являются своеобразным «подарком» со стороны мошенников — сам факт мошенничества может быть выявлен системой мониторинга и будут приняты меры, при этом счет клиента не пострадает.
3. Операции в банкоматах по зарплатным картам. По настоящее время объем операций по снятию наличных денежных средств в банкоматах в России составляет большую часть всех операций (свыше 90 %), при этом часто карты получаются в рамках зарплатных проектов. Поэтому нередко бывает так, что карта используется клиентом как своеобразная «сберегательная книжка» — деньги просто накапливаются на счете, а затем снимаются в банкоматах за небольшой интервал времени. С точки зрения нехарактерного поведения для держателя банковской карты эти операции могут быть расценены как мошеннические, хотя на самом деле таковыми не являются.
ВыводСистема мониторинга транзакций ПС должна быть необходимым элементом комплекса мер, принимаемых для обеспечения информационной безопасности. Для управления рисками в ПС, связанными с мошенничеством, необходимо организовать непрерывный процесс сбора и анализа статистики, на основе которой можно проводить оценку рисков, предпринимать меры для их обработки и формально оценивать влияние принимаемых решений на величины рисков.
Применение численных методов для оценки риска при мониторинге
Мониторинг, несомненно, является весьма эффективным способом контроля мошенничества и снижения потенциальных убытков банков. Согласно требованиям международных платежных систем (МПС) эмитенты и эквайеры обязаны ежедневно генерировать и периодически анализировать данные по мониторингу.
В частности, Visa CEMEA предписывает эмитентам генерировать 16 запросов только по авторизациям и 23 запроса — эквайерам по авторизациям (9) и транзакциям (14).
Если строго формально и непредвзято исполнять требования МПС, то даже при относительно небольшом количестве карт (ТСП) количество запросов и отчетов будет составлять несколько десятков в день, что неизбежно приведет к чудовищному росту ненужных бумаг и персонала.
Практически все известные на данный момент программные решения для карточного бизнеса в той или иной мере реализуют требования Visa CEMEA в части обязательного мониторинга, предлагая клиентам генерировать 39 и даже более отчетов, которые действительно соответствуют всем параметрам, но ужасно неудобны в работе!
В данном разделе предлагается ознакомиться с оригинальным методом использования балльных оценок (скоринга) для одновременного успешного решения нескольких задач:
1) формального удовлетворения требований МПС;
2) минимизации трудозатрат и документооборота;
3) построения системы мониторинга и отчетности, которая действительно работает и позволяет своевременно выявлять подозрительные операции.
Поскольку в современном мире подавляющее большинство операций по картам совершается в режиме реального времени (выполняются авторизации), исключительно для целей усвоения основной идеи численного метода оценки предлагается сосредоточиться на мониторинге именно авторизаций, что, впрочем, ничуть не уменьшает обязательства банков в отношении мониторинга транзакций. Соответственно, хотя далее будут приводиться примеры из мониторинга авторизаций банка-эмитента, описываемые численные методы абсолютно аналогично могут быть реализованы и для эквайринга, за единственным исключением: если в эмиссии практически везде используются абсолютные значения, то в эквайринге МПС предписывают использовать в некоторых случаях отношения абсолютных величин к средним за период не менее 90 календарных дней. С точки зрения вычислений расчет средних за период не составляет никакого труда, поэтому численные методы оценки легко могут быть реализованы как по эмиссии, так и по эквайрингу — для анализа авторизаций и для транзакций.
Итак, в чем же проблема? Согласно требованиям МПС банкам, работающим с картами, необходимо ежедневно генерировать и анализировать несколько десятков отчетов, что является само по себе непростой задачей, особенно в части анализа. Представьте себе, даже при небольшом портфеле (2–3 тысячи активных карт), какой хорошей памятью нужно обладать сотруднику, анализирующему отчеты, чтобы заметить, что карта с одним и тем же номером попала, предположим, в отчеты под номерами 1, 5 и 12? А если активных карт сотни тысяч? Как быть?
Решение — довольно простое, но работающее, проверенное и доказавшее свою эффективность и удобство.
Напомним, что эмитенты должны «пропускать» каждую карту через 16 запросов — общая сумма операций, общее число операций, анализ response code (ISO)[210], МСС[211], рисковых стран, количество отказов, операций в одном ТСП, анализ POS Entry Mode (PEM)[212], cross-border[213] и проч.
Давайте попробуем по результатам прохождения карты через каждый запрос присваивать ей определенное количество баллов. Логика — понятна и проста: предположим, если по карте была 1 операция[214], присвоим этой карте 1 балл (или 10 — как больше нравится), если 2 — то 2 (или 20, 25, 50), если 3 — то 3 (или 30, 50, 100 — сколько угодно).
Основная идея: чем больше операций — тем больше баллов. Чем больше сумма операции — тем больше баллов. Чем больше отказов — тем больше баллов. Зависимость вовсе не должна быть линейной, но обязана быть прямой (с ростом числа (сумм) авторизационных запросов (отказов) растет сумма баллов, набираемых картой).
По эквайрингу — полная аналогия, но только вместо номеров карт будут выступать номера терминальных устройств (банкоматов, электронных терминалов, импринтеров).
Таким образом, если мы пропустим карты через все 16 обязательных запросов и присвоим каждой карте по результатам работы каждого запроса некоторое количество баллов, исходя из принципа «чем хуже, тем больше баллов», а потом просуммируем все 16 полученных значений для каждой карты, наибольшие суммы наберут карты, наиболее «неблагоприятные», требующие внимания и анализа.
ПРИМЕР
Представим, что в нашем портфеле целых 5 карт, и вчера по ним были следующие авторизации (неважно, успешные или нет) (табл. 1).
Можно просто вычислять сумму баллов для такого запроса как некий процент от авторизованной суммы, а можно создать таблицу весов, в которой задавать пары минимальных и максимальных значений и соответствующие им веса, например:
Если сумма (эквивалент в долларах) авторизационного запроса по карте приходится между минимумом и максимумом какой-то строки, такой операции присваивается вес, находящийся в этой же строчке таблицы!
Тогда, если построить запрос на выборку с учетом данных из табл. 1 и 2, на выходе получим запрос 1 (табл. 3).
Обратите внимание на то, что при работе с переменными типа real (к каковым относятся суммы операций), необходимо учитывать, что в таблицах весов одни и те же наперед заданные значения будут находиться в разных столбцах (минимум и максимум) последовательных записей; поэтому при построении запросов на вычисление веса нужно использовать строгое равенство с одной стороны и нестрогое с другой.
Например, в табл. 2 число 200 находится в 3 строке (максимум) и в 4 (минимум).
В зависимости от выбранной модели присваивания веса, карта наберет либо
10 баллов, либо 15 (как в нашем примере).
Другой пример — теперь уже из области целых чисел. Будем анализировать количество авторизационных запросов по картам за период времени.
ПРИМЕРПредположим, с нашими картами вчера происходили следующие события (табл. 4).
