Ключевую ставку вновь сохранили на уровне 14% на заседании ЦБ 23 октября
18:35
Почти 8 миллионов за "среднюю": как и почему дорожает вторичка в Улан-Удэ
18:13
Колония в Улан-Удэ собрала 307 тонн картофеля и 19 тонн свеклы
18:05
В Бурятии трёхмесячный младенец госпитализирован с тяжёлым коклюшем
17:36
В Бурятии в 2028 году начнут строить комбинат по добыче сынныритов
17:00
Жителям Бурятии показали секреты самого счастливого города Китая
16:51
В Бурятии школьники из поселка Багдарин добираются до учебы через лес и болото
16:28
Студенты из Улан-Удэ создали гибридный октокоптер и автономный софт
16:07
Бурятские ученые показали в Минске проекты по внедрению нейросетей в медицине
15:30
За гранату или ружье в Бурятии можно получить почти 10 тысяч рублей 
15:00
От "срочной записи" до "суперскидки": какие поводы используют мошенники этой осенью
14:55
Художник-реставратор Эрмитажа изучает буддийскую живопись в Бурятии
14:33
Привлекательность "Байкальской гавани" из Бурятии оценили на 109 млрд
14:00
В Бурятии установили почти тысячу камер видеонаблюдения и усилили патрули
13:25
Т2 – лидер по сети 5G: статистика Роскомнадзора
13:20

Российские учёные придумали, как лучше использовать ИИ для выявления мошенничества

2 июля, 13:45
Бизнес
Искусственный интеллект создано при помощи ИИ
Искусственный интеллект
Фото: создано при помощи ИИ
Нашли опечатку?
Ctrl+Enter

IrkutskMedia, 2 июля. Группа российских учёных из Сбера, Института AIRI, ИСП РАН и Математического института имени В. А. Стеклова РАН создала технологию, которая может повысить эффективность борьбы с мошенничеством и подготовке более точных продуктовых предложений.

Научное исследование принято на конференцию The ACM Web Conference 2026 (WWW ’26) (16+) с рейтингом A*. Подготовку статьи лидировали научный директор Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка Андрей Савченко и руководитель группы "ИИ в промышленности" Института AIRI Илья Макаров.

Главный результат работы — искусственный интеллект теперь анализирует не изолированные действия человека, а всю совокупность его цифровых связей, что, например, позволяет точнее выявлять признаки мошенничества, определять характеристики клиента, предсказывать отток, готовить персонализированные рекомендации банковских продуктов.

Предложенный подход органично объединяет модели последовательностей событий с графовыми данными. Это открывает новые возможности сразу в нескольких областях: выявление мошенничества, совершенствование рекомендательных систем, скоринг и поведенческая аналитика. Технология успешно прошла испытания на четырёх крупных массивах данных из финансовой сферы и электронной коммерции, стабильно повышая качество работы моделей. Максимальный зафиксированный прирост точности по показателю AUC составил 2,3%.

Сергей Рябов, старший управляющий директор, директор по AI-трансформации Сбербанка:

"Эта разработка может принести пользу каждому человеку, который пользуется маркетплейсами, онлайн-платформами и другими цифровыми площадками. Решение поможет сделать сервисы безопаснее, удобнее и точнее для людей".

222821
48
57

Отправить сообщение в редакцию сайта?

   
поделиться