Сотрудники Южно-Уральского государственного университета научили искусственный интеллект распознавать подозрительные банковские транзакции. Как сообщает информационное агентство ТАСС, для этого использовался алгоритм градиентного бустинга — один из самых эффективных и продвинутых методов для решения задач машинного обучения. Примечательно, что уровень безошибочности составил 99,21%, что впервые соответствует требованию банков.
Заведующий кафедрой компьютерной безопасности и прикладной алгебры университета Алексей Ручай рассказал, что испытания проводились на общедоступной базе транзакций Elliptic. Результаты превзошли все достижения, которые достигались исследователями ранее. По словам учёного, алгоритм можно использовать в повседневной работе службы безопасности банка, а также при контроле за цифровой валютой. Очень часто транзакции могут вызвать подозрения у сотрудников налоговой службы. Для компьютера такая транзакция — это строка данных, в которой отображается история движения денежных средств.
В Южно-Уральском государственном университете проводят инновационные исследования по большинству приоритетных направлений развития науки и техники.
