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“ CenterCredit”：一个人将谈论社会工程
Mikhail Sikalo是CenterCredit Bank的数据科学信用风险建模局负责人，他创建了一个解决方案，该解决方案使您可以根据摄影来识别容易发生社交工程的客户。
来源:OSP网站大数据新闻Mikhail Sikalo：“由于信用记录较好、风险评估积极的客户群主要受社会工程影响，一个人的情绪状态可能是判断心理压力的唯一标志”
CenterCredit Bank（哈萨克斯坦）创建了一种解决方案，可以根据照片识别容易受到社会工程影响的客户。这有助于避免借款人的操纵，并确保向弱势群体提供对社会负责的贷款。 CenterCredit 银行数据科学中心信用风险建模理事会负责人、数据奖提名人 Mikhail Sikalo 讲述了该项目的实施情况。
数据奖- 是什么导致 CenterCredit Bank 需要解决在其客户中识别容易受到社会工程攻击的人的问题？问题有多大？
由于欺诈和网络威胁的增加，我们面临着解决这个问题的需要。仅在在线销售渠道中，社会工程就占所有欺诈案件的 80% 以上。这表明该细分市场存在重大问题。
- 为什么基于照片？大数据种类繁多，难道就没有其他的可能性了吗？
反欺诈策略使用各种数据，包括内部数据（产品和交易活动、支出和收入、数字足迹）以及外部数据（来自政府数据库、征信机构、电信评分和反网络钓鱼服务）。这涵盖了大多数欺诈计划。
- 您从哪里获得训练模型的数据？被骗公民的照片是否足够？
由于在线渠道100%的发行都需要照片验证，因此使用了申请贷款时拍摄的申请照片。由于社会工程在欺诈案件中所占比例很大，因此有足够的数据来构建模型并选择对照组来对最终解决方案的质量进行独立评估。