ЧЕЛЯБИНСК, 4 сентября. /ТАСС/. Ученые Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) научили искусственный интеллект распознавать подозрительные банковские транзакции с помощью алгоритма градиентного бустинга. Уровень безошибочности впервые в истории удовлетворил требования банков, сообщил ТАСС старший научный сотрудник ЮУрГУ, кандидат физико-математических наук Алексей Ручай.
"Мы с коллегами обучили искусственный интеллект распознавать подозрительные банковские транзакции с помощью градиентного бустинга. 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", - сказал ученый.
Он добавил, что алгоритм модно использовать как в повседневной работе службы безопасности банка, так и при контроле за цифровой валютой.
В представлении компьютера транзакция - это строка данных, в которой отображается история движения денежных средств. Некоторые транзакции могут казаться подозрительными налоговикам и криминалистам.
В Южно-Уральском государственном университете ведутся инновационные исследования по большинству приоритетных направлений развития науки и техники. В соответствии со стратегией научно-технологического развития РФ университет сфокусирован на развитии крупных научных междисциплинарных проектов в области цифровой индустрии, материаловедения и экологии. В 2021 году ЮУрГУ победил в конкурсе по программе "Приоритет 2030".
Вуз выполняет функции регионального проектного офиса Уральского межрегионального научно-образовательного центра "Передовые производственные технологии и материалы", который был создан для объединения потенциалов образовательных и научных организаций реального сектора Свердловской, Челябинской и Курганской областей в рамках нацпроекта "Наука и университеты".