FINTech Infrastructure
мониторинг финансовых рисков
контекст
Сервис выпускает виртуальные карты для рекламных компаний. Клиенты используют их в большом объёме, но при росте оборота растёт операционный риск и увеличивается Decline Rate (DR), процент отклонённых транзакций. Если показатель выходит за пределы нормы, банк применяет ограничения и штрафы.
Бизнес-модель
Сервис зарабатывает на обороте клиентов. Чем выше объём транзакций, тем выше доход. Но высокий DR напрямую негативно влияет на модель заработка: можно получить штрафы и потерять провайдера.
Что такое DR
Decline Rate – это доля неуспешных списаний от общего числа транзакций. По сути, это метрика финансового риска. Он отражает не только технические сбои, но и рискованное поведение клиентов.
Проблема
Команда видела общую цифру DR, но не понимала, где именно возникает проблема: у какого провайдера, у какого BIN’а и у каких клиентов. Реакция была медленной, решения принимались вручную, штрафы приходили быстрее анализа.
Архитектура контроля риска
Задача была не просто собрать данные, а выстроить понятную систему контроля риска. Мы разложили мониторинг по уровням: от общей картины к конкретным источникам проблемы.
Обзор
Первый экран показывает все связки своих юрлиц и провайдеров (банков), где сразу видно ситуацию, которая вышла из уровня нормы по DR, и на какую связку обратить внимание в первую очередь. Отсюда мы можем перейти внутрь проблемной связки и посмотреть детали.
Связка ЮЛ / Провайдер
Внутри выбранной связки появляется динамика DR и список клиентов этой связки. Здесь уже видно кто именно влияет на DR больше всего. Так команда понимает, точечная проблема или системная.
Проблемные BINs
Из связки мы можем перейти к ее BIN’ам и увидеть, какие номера выданных карт формируют высокий DR. Это помогает определить риск на уровне провайдера и понять, связано ли это с конкретным выпуском карт и перераспределить трафик.
Проблемные клиенты
Следующий уровень – клиенты. Здесь видно вклад каждого в общий DR, их вес по объему транзакций, статус и объём операций. Мы можем оперативно зафризить клиента, чтобы не получить штраф.
Настройка фильтров
Чтобы система была управляемой, добавлена настройка порогов риска. Команда определяет, с какого процента начинается средний и высокий риск. Цветовая индикация и фильтры строятся на этих значениях.
Решение
Был разработан раздел Decline Risk Monitoring — система мониторинга, которая связывает риск с конкретными источниками.
Одноуровневая структура
Систему разработана без глубокой вложенности экранов. Пользователь перемещается между разделами на одном уровне через вкладки и быстрые переходы, не теряя контекста и не «проваливаясь» в уровни.
Многоуровневая аналитика
Риск анализируется сверху вниз: от общей картины к деталям. Это сокращает время поиска проблемы.
Гибкие фильтры и пороги
Можно настроить минимальный вес клиента, уровни риска, фильтры по статусам и сегментам. Система подстраивается под текущие чувствительность провайдеров к риску.
Визуальные сигналы
Цветовые уровни позволяют быстро оценить ситуацию без глубокого анализа цифр. Риск становится видимым сразу.
Результат
DR стал интуитивно понятным инструментом управления риском штрафов и ограничений со стороны провайдеров.
Общий эффект
Команда начала видеть проблему до того, как она перерастает в штрафы. Реакция стала проактивной.
Снижение штрафов
Благодаря раннему обнаружению проблемных клиентов и BIN’s удалось сократить штрафы и стабилизировать отношения с провайдерами.
Управляемость роста
Сервис продолжил масштабироваться, но уже с прозрачной системой контроля качества транзакций. Рост количества провайдеров и клиентов перестал означать рост проблем и штрафов, а стал контролируемым процессом.