Как банки ловят мошенников, которые звонят от их имени

Телефонные мошенники становятся всё изобретательнее, и кажется, будто никакие фильтры уже не спасут — номер совпадает с банковским, голос звучит уверенно, а сценарий разговора выверен до мелочей. Но банки давно вышли на новый уровень защиты: теперь они не просто реагируют на факты обмана, а активно охотятся за злоумышленниками. Эта работа незаметна клиентам, но именно она делает звонки аферистов всё менее эффективными.

Современные системы безопасности банков давно научились слышать больше, чем человеческое ухо. При звонке голос проходит через алгоритмы биометрической идентификации — те фиксируют сотни микродеталей: от интонации до микропауз между словами. Если параметры не совпадают с зарегистрированным голосом владельца, появляется сигнал тревоги. Так мошенников «ловят» не по словам, а по звуку.

Такие же системы работают и с номерами телефонов. Базы данных постоянно обновляются — туда попадают номера, замеченные в массовых рассылках, подозрительных звонках или попытках обмана. Если с одного номера идёт поток однотипных звонков в разные регионы, алгоритм автоматически присваивает ему высокий риск. Всё это происходит за доли секунды, без участия оператора.

Ни один банк не может эффективно бороться с телефонными аферистами в одиночку. Поэтому крупные организации объединились и создали систему обмена информацией: туда поступают данные о подозрительных номерах, сценариях разговоров и типичных уловках злоумышленников. Это позволяет блокировать мошеннические схемы ещё до того, как они набирают обороты.

Операторы связи подключились к этой экосистеме. Они фильтруют звонки на уровне сети, определяя подозрительные номера ещё до того, как телефон клиента зазвонит. Если номер в чёрном списке, вызов просто не проходит. Клиент даже не узнаёт, что кто-то пытался выудить у него данные. Благодаря такой модели количество ложных звонков уже сократилось в разы.

Телефонные аферы не бывают случайными — у них есть чёткие паттерны. Банковские системы анализируют речь в реальном времени: определяют характерные фразы вроде «ваша карта заблокирована» или «переведите деньги на безопасный счёт». Алгоритм не просто ищет совпадения по словам — он оценивает эмоциональный тон, паузы, повторяемость выражений. Чтобы точнее понимать, где грань между настоящим звонком и мошенническим, используются разные инструменты:

Эти методы не гарантируют стопроцентную защиту, но позволяют банкам отслеживать подозрительные звонки ещё до того, как мошенники нанесут ущерб.

Даже самые продвинутые алгоритмы нуждаются в живых людях. Специалисты банков вручную анализируют отчёты систем, отслеживают новые схемы, обучают модели и обновляют фильтры. Искусственный интеллект способен распознать закономерности, которые человеку неочевидны, но именно аналитики решают, какие сигналы считать ложными, а какие — опасными.

Например, если мошенники используют разные номера, но звонят из одного региона с одинаковыми речевыми шаблонами, система связывает эти сигналы между собой. Так удаётся выйти не на конкретного «оператора», а на всю группу. Это уже не просто фильтрация, а полноценная разведывательная работа, где на первом месте скорость и точность реакции.

Какие бы технологии ни использовали банки, без осознанности клиентов защита будет неполной. Злоумышленники часто играют на эмоциях — давлении, страхе, спешке. Поэтому банки регулярно напоминают простые, но критически важные правила безопасности. Чтобы не попасться на крючок, стоит запомнить несколько принципов:

Осведомлённость — это не просто дополнительная защита, а часть общей системы безопасности. Пока банки совершенствуют технологии, клиенты становятся внимательнее. А вместе это превращается в надёжный щит против самых изобретательных телефонных мошенников.