Создана ИИ-модель для оптимизации обнаружения финансового мошенничества
В Минобрнауки РФ уточнили, что получение денег обманным путем в последнее время стало распространенной угрозой КАЗАНЬ, 4 марта. /ТАСС/.
Научный коллектив предложил модель искусственного интеллекта (ИИ), которая в перспективе поможет оптимизировать процесс обнаружения финансового мошенничества.
Об этом ТАСС сообщили в пресс-службе Минобрнауки РФ. На эту тему "Продлите договор на услуги связи" и другие уловки мошенников.
В ведомстве уточнили, что получение денег обманным путем в последнее время стало распространенной угрозой.
Традиционные методы, например, ручная верификация, являются дорогостоящими, трудоемкими и неточными для выявления таких мошеннических действий.
С развитием искусственного интеллекта алгоритмы на основе машинного обучения применяются для выявления мошеннических транзакций путем исследования большого объема финансовых данных.
"Предложенная ИИ-модель основана на выборе переменных с помощью нейтрософского нечеткого множества. Нейтрософия - это направление в философии, изучающее происхождение, природу и совокупность нейтральностей. Такие методы исследования и анализа применяются не только в чистой математике, но также в физике, лингвистике, криминалистике и других областях, где необходим анализ "размытых" данных, то есть о тех, о которых нельзя утверждать - истинны они или ложны, а также выработка на их основе правильных решений", - рассказали в пресс-службе.
Задача исследования состояла в разработке алгоритма по выявлению факта мошенничества и отслеживании за движением сбережений.
"Часто сами люди отдают свои деньги мошенникам, поэтому мы изучали и в какой-то степени человеческое поведение. Мы проанализировали, как, в каких количествах и с какой частотой сбережения снимались раньше и сравнили с внезапным, единовременным и большим передвижением денег", - рассказал доцент кафедры физики Елабужского института КФУ Загир Латипов.
Оптимизация обнаружения факта мошенничества
Ученые предлагают оптимизировать обнаружение факта мошенничества при помощи использования алгоритма байесовской оптимизации и выбора переменных с нейтрософским неопределенным мягким набором.
"Если искусственному интеллекту задать корректный промпт с минимальными данными, то можно получить быстрый и качественный ответ. В нашей работе были использованы нейтрософия, теория вероятности, математическая статистика и экономические вычисления. Синергия этих методов в связке с ИИ позволяет быстро определить, человек снимает свои сбережения осознанно или под влиянием каких-то случайных факторов", - добавил Латипов.
Ученые ожидают, что подход станет перспективным в финансовом секторе рынка.
Результаты исследования опубликованы в журнале International Journal of Neutrosophic Science.
В научный коллектив вошли представители сразу шести вузов - Казанского федерального университета, Калмыцкого государственного университета имени Б. Б. Городовикова, Ургенчского государственного университета имени Абу Райхана Беруни (Республика Узбекистан), Кубанского государственного аграрного университета имени И. Т. Трубилина, курского филиала Финансового университета при правительстве РФ, Инженерного колледжа Сиддхартхи Академии высшего образования Сиддхартхи (Индия).
Ссылка: https://nauka.tass.ru/nauka/23301431