ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ПОДОЗРИТЕЛЬНЫХ БАНКОВСКИХ ОПЕРАЦИЙ (2025)
Выпуск:
№ 2 (82) (17 ст.) (2025)
В работе представлены алгоритмы глубокого обучения на основе искусственных нейронных сетей, позволяющий выявлять подозрительные сделки физических лиц - клиентов коммерческого банка. В качестве критериев подозрительности были взяты два из восьми критериев Банка России. Для обучения и тестирования алгоритма глубокого обучения был сгенерирован датасет из 10000 транзакций. Были разработаны и протестированы две разновидности нейронных сетей: полносвязная нейросеть и рекуррентная нейросеть, предназначенная для анализа последовательностей. Рекуррентная нейронная сеть показала хорошие результаты по метрикам качества модели Precision, Recall и Accuracy.