ГИБРИДНЫЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ АНОМАЛИЙ И АНТИФРОД-МОНИТОРИНГА В ВЫСОКОНАГРУЖЕННЫХ ФИНАНСОВЫХ ТРАНЗАКЦИЯХ
Кузнецов Артем Дмитриевич
Аннотация
В тезисах исследуются методы повышения точности и скорости обнаружения мошеннических операций в банковских транзакционных потоках реального времени. На основе комбинирования графовых нейронных сетей (GNN) и алгоритмов градиентного бустинга разработана гибридная архитектура антифрод-мониторинга. Представлены результаты тестирования модели на несбалансированных выборках финансовых данных, демонстрирующие снижение уровня ложноположительных срабатываний (FAR) при сохранении высокой полноты выявления аномалий. Обоснована эффективность использования методов интерпретируемого искусственного интеллекта (XAI) для ускорения принятия решений операторами безопасности.
Ключевые слова
антифродобнаружение аномалийтранзакционный мониторингграфовые нейронные сетимашинное обучениефинансовая безопасностьинтерпретируемый ИИ.