Старший научный сотрудник Южно-Уральского государственного университета Алексей Ручай и его коллеги обучили искусственный интеллект распознавать подозрительные банковские транзакции с помощью градиентного бустинга. Результат испытаний на общедоступной базе транзакций Elliptic показал высокий уровень безошибочности – 99,21% верных попаданий, что впервые удовлетворяет требованиям банковской сферы к таким алгоритмам. Транзакция – действие банка с деньгами, перевод их с одного счёта на другой и так далее. В представлении компьютера транзакция – это строка данных, в которой отображается история движения денежных средств. Задача искусственного интеллекта – научиться выявлять подозрительные транзакции. Для обучения используются уже наработанные базы транзакций, где подозрительные строки помечены заранее. Хорошо, чтобы база была сбалансированной, то есть «нормальных» и «плохих» транзакций в ней должно быть примерно поровну. В реальной деятельности банка подозрительные транзакции составляют оче
Челябинские ученые научили нейросеть распознавать подозрительные транзакции
10 октября 202310 окт 2023
14
1 мин