Ученые из Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) научили алгоритм градиентного бустинга анализировать банковские транзакции
Как сообщает ТАСС, алгоритм можно использовать как в повседневной работе службы безопасности банка, так и при контроле за цифровой валютой. «Мы с коллегами обучили искусственный интеллект распознавать подозрительные банковские транзакции с помощью градиентного бустинга», — рассказал старший научный сотрудник ЮУрГУ, кандидат физико-математических наук Алексей Ручай.
«Результат испытаний на общедоступной базе транзакций Elliptic показал высокий уровень безошибочности, то есть 99,21% верных попаданий, что впервые удовлетворяет требованиям банковской сферы к таким алгоритмам. Конкурирующие группы ранее добивались безошибочности 97,8%, что считалось недостаточным», — отметил он.
В представлении компьютера транзакция — это строка данных, в которой отображается история движения денежных средств. Некоторые транзакции могут казаться подозрительными налоговикам, регулятору или криминалистам. Разработанный в ЮУрГУ алгоритм анализирует их с беспрецедентной точностью.
Здесь мы рассказываем, как уберечь свои деньги от киберпреступников:
Unsplash
Свежие комментарии