T2, российский оператор мобильной связи, и Банк ДОМ.РФ подписали соглашение о сотрудничестве в рамках противодействия мошенничеству и минимизации финансовых рисков клиентов и банка. Ключевыми направлениями партнерства станут тестирование и применение методологий big data T2 в области скоринговых решений оператора для банковского сектора.
Соглашение о сотрудничестве на форуме инновационных финансовых технологий FINOPOLIS 2024 подписали Ирина Лебедева, заместитель генерального директора компании T2 по коммерческой деятельности, и Николай Козак, управляющий директор ДОМ.РФ, заместитель председателя правления Банка ДОМ.РФ.
Портфель инструментов big data T2 позволяет решать различные бизнес-кейсы и снижать финансовые риски для клиентов и банков. Компания успешно работает над обеспечением безопасности пользователей: созданные ML-модели помогают определять вероятность мошеннической активности в общей среде пользователей, а также склонность клиентов к несоблюдению правил цифровой и телефонной гигиены.
Т2 и Банк ДОМ.РФ договорились о сотрудничестве на фоне роста и эволюции активности злоумышленников, использующих психологическое давление и неосведомленность пользователей. Взаимодействие компаний направлено на разработку, внедрение и повышение эффективности мер по противодействию рискам, связанным с кредитным, финансовым и технологическим мошенничеством.
Ирина Лебедева, заместитель генерального директора компании T2 по коммерческой деятельности:
«В фокусе Т2 – работа над безопасностью в голосовых и цифровых каналах коммуникаций. Сотрудничество с крупными банками, такими как ДОМ.РФ, помогает позитивно повлиять на безопасность всего клиентского пути человека. Причем в периметре не только T2 как мобильного оператора, но и других бизнесов. Тем самым мы реализуем одну из стратегических задач компании – вывести заботу об абоненте на принципиально новый уровень технологичности».
Николай Козак, управляющий директор ДОМ.РФ, заместитель председателя правления Банка ДОМ.РФ:
«Банк ДОМ.РФ уже долгое время эффективно использует все классические инструменты кредитного скоринга для анализа кредитоспособности заемщиков и минимизации рисков. Модели машинного обучения, разработанные нашим партнером, предоставят возможность обогатить скоринг поведенческой аналитикой. Это позволит не только развивать технологии, повышающие безопасность финансовых услуг для граждан, но и предлагать более подходящие продукты и решения финансового кредитования, с повышенной точностью прогнозировать их обслуживание со стороны клиентов».