Компания «Инфосистемы Джет» внедрила систему противодействия мошенничеству и гарантирования доходов в X5 Retail Group. Антифрод-система выявляет признаки реальных и потенциальных мошеннических схем, оперативно информирует о них специалистов по безопасности, а также позволяет формировать бизнес-ориентированную отчетность для операционных подразделений.
На сегодня под антифрод-контролем находятся почти 8000 торговых точек ритейлера. По данным, полученным на фокусной группе из 20 магазинов, ритейлеру удалось снизить потери более чем на 1% от розничного товарооборота. Суммарные потери снизились на 0,76%, недостача уменьшилась на 0,36%.
Разработано 25 комплексных контрольных процедур, охватывающих кассовые операции и операции по картам лояльности, логистику товаров внутри магазинов (излишки, списания и пр.), товародвижение (объемы заказов, товарные запасы, прогнозы списаний и т.д.) – всего около 80% бизнес-процессов, существующих в торговых сетях.
Обследовав инфраструктуру заказчика и существующие бизнес-процессы, специалисты компании «Инфосистемы Джет» определили набор необходимых источников информации для антифрод-системы и состав загружаемых данных, осуществили ее инсталляцию и интеграцию с системами-источниками. К решению подключены центральные серверы баз данных по кассовым операциям торговой сети; процессинговый центр программы лояльности; модули ERP- и HR-системы; настроены механизмы автоматической загрузки данных из них. При этом сведения, необходимые для оперативного анализа ситуации, поступают в антифрод-систему в течение всего нескольких минут.
На основе собственной экспертизы в сфере борьбы с мошенничеством и с учетом опыта аналитиков X5 Retail Group специалисты компании «Инфосистемы Джет» разработали модели (комплексы алгоритмов) выявления неправомерных действий сотрудников. Эти алгоритмы позволяют автоматически определять подозрительные схемы, а также ошибки в процессах кассового обслуживания покупателей, выполнения транзакций по программам лояльности, управления товарной логистикой. Настроены механизмы формирования инцидентов и их назначения на проверку уполномоченным сотрудникам, а также контроля хода проверки.
Для сотрудников служб безопасности и руководителей операционных подразделений разработаны формы отчетов, содержащих статистику неправомерных действий и результаты расследования инцидентов, настроены средства визуализации. Формируемые отчеты позволяют бизнес-руководителям принимать обоснованные решения о необходимых мерах, в том числе по корректировке существующих процессов. Теперь ритейлер может держать под контролем различные категории потерь (по причине как мошенничества, так и нарушения установленных бизнес-процессов) по всей сети магазинов.
Антифрод-система построена на базе программного комплекса RAID компании WeDo Technologies. На сегодня это самое масштабное внедрение антифрод-решения в российском ритейле.
Специалисты системного интегратора осуществляют мониторинг работы системы, при необходимости выполняют доработку контрольных процедур, тонкую настройку параметров для снижения уровня ложных срабатываний и повышения эффективности процессов выявления мошенничества.
«Современные методы обработки данных в комбинации с наработанной базой алгоритмов выявления мошенничества позволяют увидеть то, что по различным причинам было скрыто от взоров сотрудников компании. Результатом является обнаружение не известных ранее схем и разработка способа выявления известных, но прежде неуловимых. Мы постоянно совершенствуем модели, что позволяет системе оставаться актуальным инструментом сокращения потерь в условиях меняющегося ландшафта рисков», – комментирует Алексей Сизов, руководитель направления по борьбе с мошенничеством Центра информационной безопасности компании «Инфосистемы Джет».
Запас производительности антифрод-системы позволяет заказчику расширять спектр контролируемых процессов в удобные для него сроки. В дальнейших планах ритейлера – увеличить полноту фрод-контроля за счет интеграции с системами Cash Control и видеонаблюдения, а также внедрить механизмы контроля мошеннических действий в системе закупок.
