📝 Резюме · 🧾 Транскрипт (формат) · 📄 Оригинал (2.1 KB)
https://t.me/SberAIScience/4376

ИИ против мошенников

Источник: https://t.me/SberAIScience/4376

Краткое содержание

Учёные Sber AI Lab совместно с AIRI, ИСП РАН и Математическим институтом им. Стеклова разработали граф транзакций -- сеть связей между клиентами и торговыми точками для выявления мошенничества. Метод позволяет отслеживать подозрительные операции не только в личных платежах, но и в сравнении с транзакциями других пользователей. Результат: +1,3% AUC и +2,27% к точности. Работа принята на The Web Conference 2026.

Значимость

Исследование предлагает практичный подход к интеграции графовой информации в существующие антифрод-модели без их полной переработки, что важно для банковской отрасли.

🧾 Транскрипт (формат)

🧠 ИИ VS МОШЕННИКИ 🔘

Источник: https://t.me/SberAIScience/4376

🧠 ИИ VS МОШЕННИКИ 🔘

Это наше любимое противостояние, потому что сразу ясно, кто победит! Тем более с новым мощным методом борьбы 🤩

Учёные Sber AI Lab совместно с AIRI, ИСП РАН и Математическим институтом им. Стеклова разработали граф транзакций — сеть связей между клиентами и торговыми точками

С помощью графа ИИ может отслеживать подозрительные махинации не только внутри личных платежей, но и в сравнении с операциями других пользователей банка — например, через общие магазины и категории покупок.

Что нового в исследовании?

📈 Расписали три способа добавить графовую информацию в уже работающие модели без переписывания с нуля 📈 Объяснили, почему выбор метода зависит от плотности графа — и что это значит на практике 📈 Доказали эффективность: +1,3% AUC и +2,27% к точности на банковских данных

Работу уже приняли на одну из главных мировых конференций по веб-технологиям — The Web Conference 2026. А познакомиться с ней можно тут:

◀️ Исследование ◀️ Код экспериментов на GitHub ◀️ Статья про метод на Habr

❤️ — оберег от мошенников

✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС