https://habr.com/ru/post/512752/

• Python
• Анализ и проектирование систем
• Google API

Добрый день. Меня зовут Никита Башун, работаю дата-аналитиком в группе компаний «Везёт». Мой рассказ будет о том, как мы командой из трёх человек с нуля создавали систему антифрода для сервиса заказа поездок.

Введение

Кто раз умеет обмануть, тот много раз еще обманет.
Лопе де Вега

Фрод в нашем случае — это ситуация, когда водитель обманывает компанию. Мошенничество с целью получения денег.

Первый код в компании был написан еще в те времена, когда о мобильных приложениях никто не слышал, доллар был по 25, а в университетах изучали Delphi. Все ловили такси на улице или заказывали по телефону. Менеджеры и кураторы городов вручную искали поездки, похожие на фрод. Процент успеха был крайне низким, и безнаказанные водители продолжали свою криминальную деятельность. Но всему в этом мире рано или поздно приходит конец…

Постановка задачи и паттерны поведения

Первоначальная цель — создать MVP, который за минимум времени разработки даст максимальный результат.

После консультаций с директорами городов, кураторами и менеджерами были выявлены самые частые схемы мошенничества:

• Воровство комиссии. Водитель отменяет заказ (или просит «по-братски» отменить поездку пассажира), потом его выполняет, забирает у клиента наличку. В компанию не приходит ни копейки;
• Фейковые заказы с целью получения доплат. Доплаты — это сумма, которую агрегатор из своего кармана добавляет к выручке водителя за поездку. Тогда ему становится выгоднее брать непопулярные заказы (короткие и дешёвые, например). Водитель делает такой заказ сам себе или другу с левой сим-карты, потом проезжает 200 метров и получает незаслуженную денежку.
• Более мелкие паттерны, которые мы объединили в один — «Подозрительные водители»:
  
  • Водители, у которых отключена комиссия (скажем, менеджер города мог поставить 0% комиссии своему другу);
  • Водители, которые покупают безлимитный тариф и по одному аккаунту работают вдвоём-втроём.

Функции в нашей команде распределены так:

• Аналитик — отвечает за связь с менеджерами на местах, решает возникающие проблемы, продумывает критерии поиска, в свободное время пишет код;
• Дата-аналитик (ваш покорный слуга) — пишет код, придумывает как сделать так, чтобы всё работало автоматически и точно;
• Директор по аналитике — накидывает свои идеи, критикует чужие, ревьюит код, следит чтобы получался хороший продукт а не как в прошлый раз.

Сложности

• Важность снижения как False Positive, так и False Negative ошибок. Человеческим языком:
  
  • Не хочется обвинять честного водителя, так как он нас покинет (и будет прав, чёрт возьми!);
  • Не хочется оставлять нарушителя безнаказанным.
• Необходимость ручной проверки и человеческий фактор. На этом пункте мы ещё остановимся подробнее;
• Водители. Да, сами водители — это сложность для аналитика. Любая задача, связанная с ними, намного тяжелее аналогичной задачи, связанной с пассажирами. Занимались мы как-то предсказанием оттока и тех, и других… Но это уже совсем другая история.

Процесс

Основную задачу выполняет SQL-запрос в DWH, который возвращает подозрительные поездки и водителей. Те должны обладать набором заранее рассчитанных признаков. Вот, например, как выглядит фильтрация по паттерну «Доплаты»:

WHERE susp = 1 -- Флаг на подозрительность
  AND finished_orders >= 3 -- Три и более УСПЕШНЫЕ поездки с одним водителем
  AND cancelled >= 3 -- Три и более водителя, с которыми у номера телефона были только ОТМЕНЫ
  AND dist_fin_drivers <= 2 -- Успешные поездки максимум с ДВУМЯ водителями
  AND ok <= 2 -- Не больше 2-х УСПЕШНЫХ поездок с другими водителями

Признаки определяются статистически на основании исторических данных, а также путём консультаций с опытными управленцами на местах.

Еще пример. В паттерне «Воровство комиссии» ключевую роль играют координаты водителя. Отменил заказ, но отметился на всём его протяжении? Ну-ну. Считаем расстояния, добавляем ещё несколько важных фильтров и выгружаем такие поездки.

Далее в работу вступает скрипт на python. Он оборачивает выгрузку в pandas, сохраняет ее в postgres, преобразует в нужный вид и выгружает на проверку в листы Google (о них мы еще поговорим подробнее). Часть скрипта, выгружающая поездки, запускается автоматически дважды в день с помощью Apache Airflow.

Рассмотрим работу с API на примере.
Считываем креды и коннектимся:

credentials = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_dict(
    config.crd,
    ['https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets',
     'https://www.googleapis.com/auth/drive'])

httpAuth = credentials.authorize(httplib2.Http())
service = googleapiclient.discovery.build('sheets', 'v4', http=httpAuth)
sheet = service.spreadsheets()

Добавляем данные на лист:

base_range = f'{city_name}!A{ss_row + 1}:Z{ss_row + reserved_rows}'
sheet.values().append(spreadsheetId=spreadsheetid,
                                 range=base_range,
                                 body={"values": df_pos.values.tolist()},
                                 valueInputOption='RAW').execute()

Забираем резолюции:

range_from_ss = f'{city_name}!A{ss_row}:S{ss_row + reserved_rows}'

data_from_ss = service.spreadsheets().values().get(
            spreadsheetId=spreadsheetid,
            range=range_from_ss).execute().get('values', [])

data_from_ss = pd.DataFrame(data_from_ss)
data_from_ss_cols = ['id', 'Резолюция', 'Комментарий']
data_from_ss = data_from_ss.loc[1:, data_from_ss_cols]

Заносим их в PG:

vls_ss = ','.join([f"""({', '.join([f(d[c]) for c in data_from_ss_cols])}
                    )""" for d in data_from_ss.to_dict('rows')])

sql_update = f"""
    WITH updated as (
        UPDATE fraud_billing
        SET resolution = tb.resolution,
            comment=tb.comment,
            dt = NOW()
        FROM (VALUES {vls_ss}) AS tb(fraud_billing_id, resolution, comment)
        WHERE fraud_billing.fraud_billing_id = CAST(tb.fraud_billing_id AS INTEGER)
            AND ((fraud_billing.resolution IS NULL AND tb.resolution IS NOT NULL)
                OR (fraud_billing.comment IS NULL AND tb.comment IS NOT NULL)
                OR (fraud_billing.comment IS NOT NULL AND tb.comment IS NOT NULL
                   AND fraud_billing.comment <> tb.comment)
                OR (fraud_billing.resolution IS NOT NULL AND tb.resolution IS NOT NULL
                    AND fraud_billing.resolution <> tb.resolution)
               )
        RETURNING {alias_cols_text_with_id}
        )
    INSERT INTO fraud_billing_history ({cols_text_with_id})
    SELECT {cols_text_with_id}
    FROM updated;
"""

crs_postgres.execute(sql_update)
con_postgres.commit()

В самой postgres для каждого паттерна реализовано две таблицы:

• хранение записей о поездках и водителях;
• история обновлений.

Логи скрипта:

Менеджеры на местах проверяют поездки на наличие ошибок первого рода (казнить нельзя, помиловать).

Пример того, как выглядит работа менеджера с листом:

Иногда по всем признакам сразу видно — водитель фродил.

Иногда приходится копать глубже: смотреть трекинг, вызывать водителя в офис, созваниваться с пассажиром.

И так для каждого паттерна.

К сожалению, без ручной проверки на данный момент никак не обойтись. Очень часто встречаются две идентичные поездки, но одна из них оказывается фродом, а вторая — нет. Для максимизации доли «пойманного» фрода приходится идти на жертвы и подозревать честных водителей.

На картинке справа наша FP-ошибка будет равна нулю, но мы не поймаем многих мошенников.

На картинке слева — поймаем всех, но нужна дополнительная проверка, чтобы определить невиновных. Это наш выбор.

После подтверждения факта фрода в игру вступает «карательная машина правосудия». В зависимости от степени тяжести, рецедивов и общей ситуации в городе, водителя:

• предупреждают;
• штрафуют;
• урезают в правах;
• блокируют — временно или навсегда.

На данном этапе мы лишь наблюдаем и логируем информацию.

Отмечу, что результат работы зависит от населённого пункта. Города различаются по населению, площади, уровню конкуренции, условиям для водителей, менеджменту. Для примера сравним кол-во подозрений и фрода за последние недели:

Как видите, подобрать универсальные правила и для Новосибирска, и для Магнитогорска — нетривиальная задача.

Важную роль во всей системе играют Google Spreadsheets. Они выступают интерфейсом между бэкэндом и конечными пользователями. Несколько лет назад я скептически относился к их использованию в проектах, но на практике они показывают себя очень хорошо:

• Менеджеры городов хорошо в них разбираются, так как «эксельку» знают все;
• У Гугла превосходный API — удобный и лёгкий;
• Они бесплатны;
• Они обладают всем необходимым функционалом, в том числе контролем версий.

Самая большая проблема

Ручная проверка является важной частью системы антифрода. А там, где люди — там ищи проблемы:

• Самоуправство. Кто-то ведёт на листе расчёты, кто-то удаляет столбцы, кто-то придумывает свои виды резолюций. Мы ввели защиту на листы, но алгоритмы практически при каждом обновлении всё равно ругались на аномалии в данных. Пришлось написать дополнительные скрипты для проверки спрэдшитов перед обновлениями;
• Необязательность. Проблема встречается не так часто, как предыдущая, но несёт намного больше вреда:
  
  • кто-то вообще не проверяет поездки, хотя их уже накопилось более тысячи;
  • кто-то не оставляет комментарии;
  • кто-то проставляет резолюции по своим внутренним ощущениям, без проверки;
  • кто-то не наказывает пойманных водителей.

Для борьбы с подобным отношением мы, вместе с кураторами, разрабатываем уголовный кодекс строгий набор правил. Он будет обязательным для всех, оставляя минимум возможностей для «творчества».

Описанное выше — стандартный рабочий процесс, рутина. Все без исключения наши коллеги — ответственные профессионалы, которые качественно выполняют свой этап работы и помогают нам совершенствовать систему. Спасибо им за это!

Развитие и первые результаты

Как мы совершенствуем алгоритмы, то есть снижаем ошибки?

• Невыявленные случаи фрода. Здесь нам помогают кураторы и менеджеры городов. Бывает, что они самостоятельно «ловят» фродовые поездки и водителей, которые пропустили наши скрипты. Мы выясняем причину и дорабатываем код;
• Ложные обвинения. Таких ошибок гораздо больше, плюс их мы можем посчитать. Здесь помогают комментарии менеджеров к поездкам, которые они признали честными.

В начале нашего пути ошибка по самому масштабному паттерну (воровство комиссии) в среднем составляла около 35%. Сейчас — меньше 25%. В то же время, по другому паттерну — доплатам — удалось не только свести ошибку к нулю, но и в десятки раз уменьшить количество таких случаев. Выдвинем гипотезу: водители поняли, что теперь за подобное наказывают, и решили, что риск не стоит свеч. И придумали другие схемы.

За первые месяцы работы удалось достичь следующих результатов:

• 15 тысяч поездок признаны фродом;
• 6800 водителей понесли наказание;
• более 500 тысяч рублей вернулись в компанию только по воровству комиссий.

Но самый главный успех — это постепенное снижение самих случаев подозрения во многих городах. Ведь, в идеале, мы не хотим ловить больше, мы хотим, чтобы ловить было нечего.

Заключение

Я постарался описать основной функционал и принципы работы системы антифрода, а также сложности, с которыми мы столкнулись. В планах: использование ML для оптимизации поиска, создание системы мониторинга санкций (сейчас она на начальном этапе), улучшение интерфейса для работы менеджеров, создание динамической отчетности, разработка новых паттернов и многое другое.

В конце концов, мы лишь в начале пути.