Технологии управления рисками и предотвращения мошенничества

2026/2027

Статус: Маго-лего

Кто читает: Департамент бизнес-информатики

Где читается: Высшая школа бизнеса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Куликова (Малашина) Анастасия Геннадьевна

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 24

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Дисциплина «Технологии управления рисками и предотвращения мошенничества» направлена на формирование у студентов навыков выявления, оценки и митигации рисков в цифровых продуктах. В рамках дисциплины рассматриваются ключевые категории угроз: финансовые, юридические, репутационные, операционные и технологические — с акцентом на сфере e-commerce и финтех. Студенты освоят методы построения карты рисков, связывания угроз с этапами пользовательского пути, выбора метрик для оценки воздействия и расчёта экономического эффекта от их устранения. Будут изучены типовые схемы мошенничества, источники данных для их выявления, а также принципы проектирования продуктовых решений по борьбе с фродом без технической реализации. Особое внимание уделяется балансу между безопасностью, пользовательским опытом и бизнес-показателями. Студенты учатся формулировать сигналы, приоритизировать риски, строить высокоуровневые схемы митигации и оценивать рентабельность защиты (ROI). Все задания выполняются индивидуально: каждый студент самостоятельно выбирает продукт, проводит анализ и разрабатывает концепцию системы защиты. При этом не требуется создание прототипов или техническая реализация — акцент сделан на аналитике, логике и обосновании решений. Итоговая работа представляет собой комплексный аналитический отчёт, в котором студент защищает свою модель рисков и предлагает продукт по борьбе с мошенничеством как самостоятельное решение, включая его ценность, монетизацию и выгоду для бизнеса. По окончании дисциплины студенты будут готовы выявлять и анализировать риски в цифровых продуктах, обосновывать необходимость мер безопасности и представлять решения перед стейкхолдерами — навыки, востребованные в компаниях с высокой плотностью транзакций, регуляторными требованиями

Цель освоения дисциплины

Сформировать у студентов навыки системного анализа рисков в IT-продуктах и умение проектировать обоснованные меры их смягчения. В рамках дисциплины студенты научатся выявлять угрозы на этапах пользовательского пути, оценивать их влияние на бизнес, выбирать метрики для контроля рисков, строить высокоуровневые схемы защиты и рассчитывать экономическую эффективность решений. Особое внимание уделяется балансу между безопасностью, пользовательским опытом и регуляторными требованиями. Студенты освоят подходы к построению карт рисков, работе с сигналами и данными, а также методам монетизации решений по борьбе с мошенничеством.

Планируемые результаты обучения

Знать: ● Подходы к проектированию систем борьбы с мошенничеством: правила, ручная проверка, ML-модели, гибридные архитектуры; ● Основные положения регуляторных норм, влияющих на безопасность: 152-ФЗ, GDPR, 115-ФЗ, PSD2, требования FATF; ● Принципы монетизации решений по безопасности: B2B-продажи, встраивание в тарифы, white-label продукты; ● Баланс между безопасностью, пользовательским опытом и бизнес-показателями при принятии продуктовых решений.
Знать: ● Ключевые метрики в антифроде: уровень фрода, ошибка первого и второго рода, detection rate, chargeback rate; ● Типы сигналов для выявления угроз: поведенческие, технические, географические и внешние данные; ● Источники данных для анализа рисков: платёжные шлюзы, системы KYC/AML, device fingerprint, внутренние логи;
Знать: ● Основные типы рисков в цифровых продуктах: финансовые, юридические, репутационные, операционные и технологические; ● Специфику рисков в сферах e-commerce и финтех, включая мошеннические схемы; ● Принципы построения карты рисков и их привязки к этапам пользовательского пути (Customer Journey Map); ● Методы оценки воздействия рисков на экономику продукта, включая расчёт ROI мер по их смягчению;
Владеть: ● Навыками выявления и классификации рисков в IT-продуктах; ● Методами построения и приоритизации карты рисков с использованием матрицы «вероятность × воздействие»; ● Умением связывать риски с этапами пользовательского пути и обосновывать их влияние на бизнес; ● Техниками выбора метрик и сигналов для оценки и контроля угроз;
Владеть: ● Аналитическим мышлением для проектирования высокоуровневых схем митигации без технической реализации; ● Навыком расчёта экономической эффективности (ROI) мер по снижению рисков; ● Умением формулировать ценное предложение (УТП) для продукта по борьбе с мошенничеством; ● Коммуникативными навыками для защиты решений перед условными стейкхолдерами, включая презентацию метрик, рисков и выгод.

Содержание учебной дисциплины

Риск в продукте
Антифрод как продукт
Регуляторика и законодательство
Платежный антифрод
Общие кибер‑риски цифровых продуктов
Практический кейс-хакатон
Данные и сигналы для оценки рисков
Системы борьбы с мошенничествами
Фреймворки оценки риска (метрики)
Риски в ecomm продуктах
Финтех риски
Практический кейс хакатон

Элементы контроля

Посещение занятий
Практические работы
студент выполняет 3 практические работы Практические работы оцениваются комплексно по 10-балльной шкале, с учетом совокупного качества выполнения работы по указанным критериям.
Итоговая работа и защита
Описание: создать структурированный анализ рисков выбранного цифрового продукта и предложить продуктовое решение по борьбе с мошенничеством, основанное на данных, метриках и бизнес-логике. Работа направлена на развитие навыков системного выявления угроз, приоритизации рисков, проектирования антифрод-решений и их обоснования через экономические и юридические аргументы. Итоговая работа объединяет все три домашних задания и демонстрирует способность студента применять полученные знания в едином продуктовом документе. Формат: ● Текстовый документ, 8–10 страниц, приложения при необходимости ● Презентация, 8–12 слайдов. ● Защита — презентация 7-10 минут, 5-7 минут ответы на вопросы. Структура итоговой работы: ● Контекст продукта ● Карта рисков продукта ● Метрики ключевого риска мошенничества ● Данные и сигналы ● Продуктовая схема системы борьбы с мошенничеством ● Монетизация решения ● Выводы

Промежуточная аттестация

2026/2027 3rd module
0.45 * Итоговая работа и защита + 0.4 * Практические работы + 0.15 * Посещение занятий

Список литературы

Авторы

Комаров Михаил Михайлович
Редькина Галина Сергеевна
Комаров Михаил Михайлович

Программа дисциплины