Ученые разработали ИИ-модель для выявления финансовых махинаций

Фото из открытых источников

Группа ученых разработала модель искусственного интеллекта (ИИ), способную повысить эффективность выявления финансовых махинаций. Исследование опубликовано в журнале International Journal of Neutrosophic Science, а детали проекта были раскрыты информагентству ТАСС пресс-службой Министерства науки и высшего образования РФ.

В последние годы финансовое мошенничество стало серьезной угрозой, требующей современных решений. Традиционные методы, такие как ручная проверка операций, требуют значительных временных и финансовых затрат, а их точность оставляет желать лучшего. В связи с этим ученые активно применяют алгоритмы машинного обучения для анализа крупных массивов данных и поиска аномалий в финансовых транзакциях.

"Разработанная модель искусственного интеллекта использует механизм выбора переменных на основе нейтрософского нечеткого множества. Нейтрософия исследует принципы неопределенности и применяется в разных областях науки, включая математику, физику, лингвистику и криминалистику. Данный подход помогает анализировать ситуации, в которых невозможно однозначно определить, являются ли данные истинными или ложными, и принимать на их основе обоснованные решения", — сообщили в пресс-службе Минобрнауки РФ.

В рамках исследования ученые поставили задачу создания алгоритма, способного не только выявлять факты мошенничества, но и анализировать перемещение денежных средств.

"Нередко люди сами передают свои сбережения мошенникам, поэтому мы уделили внимание изучению их поведения. Мы рассмотрели, как происходило снятие средств ранее, с какой частотой и в каких объемах, а затем сравнили эти данные с резкими и крупными транзакциями, что позволило нам выявить возможные признаки мошенничества", — объяснил Загир Латипов, доцент кафедры физики Елабужского института Казанского федерального университета.

Для повышения точности детекции мошеннических операций в предложенной модели используется байесовская оптимизация в сочетании с нейтрософским неопределенным мягким набором переменных.

"Если задать искусственному интеллекту корректный запрос с минимальным количеством исходных данных, можно получить оперативный и точный результат. Мы применили нейтрософию, теорию вероятностей, математическую статистику и экономические вычисления, что в совокупности позволяет определить, совершает ли человек финансовую операцию осознанно или под воздействием сторонних факторов", — добавил Латипов.

Исследование проводилось при участии специалистов из шести университетов: Казанского федерального университета, Калмыцкого государственного университета имени Б. Б. Городовикова, Ургенчского государственного университета имени Абу Райхана Беруни (Узбекистан), Кубанского государственного аграрного университета имени И. Т. Трубилина, курского филиала Финансового университета при правительстве РФ и Инженерного колледжа Сиддхартхи Академии высшего образования Сиддхартхи (Индия).