В Бурятии уточнили условия для получения звания "Ветеран труда"
08:27
В Улан-Удэ ожидается жара до +31°
08:00
Мария Костюк доложила Владимиру Путину о социально-экономическом развитии ЕАО
07:45
Губернатор Валерий Лимаренко поддержал волонтерский проект по сносу аварийных домов на Сахалине
07:20
Погода в Бурятии 22 июля: дожди, грозы и до +33°
21 июля, 22:55
Дети пострадали в ДТП из-за пьяного лихача в Улан-Удэ
21 июля, 19:26
Спрос на управленцев в Бурятии вырос почти вдвое
21 июля, 18:20
Жилищный бум в Бурятии: как "хрущёвки" изменили Улан-Удэ
21 июля, 17:40
Бурятский театр драмы обновил сцену за 28 млн рублей
21 июля, 17:17
Кровавую драку устроили постояльцы гостиницы в Улан-Удэ
21 июля, 16:45
В Улан-Удэ начинается строительство путепровода на Стеклозаводе
21 июля, 15:53
Женщина в Бурятии сняла на телефон своё ДТП на скорости под 160 км/ч
21 июля, 15:20
Горячую воду отключат в двух микрорайонах Улан-Удэ
21 июля, 14:55
Ветеран СВО построил в Бурятии турбазу
21 июля, 14:30
Альтернативные оплата завоёвывает рынок: клиенты банков всё чаще отказываются от карт
21 июля, 14:00

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