Подростки украли велосипеды со дворов частных домов в Якутии
16:30
Пьянов сравнил партнерство ВТБ и Wildberries с высадкой на неизведанный материк
16:15
14 учителей Якутии получили жильё в арктических улусах
16:10
Лесные пожары в Якутии: ликвидировано 365 гектаров за сутки
15:50
ВТБ сохранит план по привлечению 300–400 млрд рублей на SPO с Wildberries
15:45
Рекомендации Совета Федерации учли инициативы рыбаков
15:40
Для приморских отличников ЕГЭ готовы мобильные номера с пятерками
15:36
За счастьем в Якутию: республика готовится к выставке "Улица Дальнего Востока"
15:15
Якутия расширяет возможности для отдыха детей из Арктики
15:10
Производительность труда на разных предприятиях одной отрасли отличается в пять раз - Греф
14:55
Кибермошенники заставили подростков ограбить квартиру в Якутске
14:50
Каждый четвёртый россиянин пользовался сервисами оплаты частями - исследование
14:45
Российские учёные придумали, как лучше использовать ИИ для выявления мошенничества
14:45
В Якутске ликвидирован пожар на территории кладбища
14:25
Жительница Якутска оформила микрозаймы на имя подруги
14:00

Российские учёные придумали, как лучше использовать ИИ для выявления мошенничества

Искусственный интеллект создано при помощи ИИ
Искусственный интеллект
Фото: создано при помощи ИИ
Нашли опечатку?
Ctrl+Enter

IrkutskMedia, 2 июля. Группа российских учёных из Сбера, Института AIRI, ИСП РАН и Математического института имени В. А. Стеклова РАН создала технологию, которая может повысить эффективность борьбы с мошенничеством и подготовке более точных продуктовых предложений.

Научное исследование принято на конференцию The ACM Web Conference 2026 (WWW ’26) (16+) с рейтингом A*. Подготовку статьи лидировали научный директор Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка Андрей Савченко и руководитель группы "ИИ в промышленности" Института AIRI Илья Макаров.

Главный результат работы — искусственный интеллект теперь анализирует не изолированные действия человека, а всю совокупность его цифровых связей, что, например, позволяет точнее выявлять признаки мошенничества, определять характеристики клиента, предсказывать отток, готовить персонализированные рекомендации банковских продуктов.

Предложенный подход органично объединяет модели последовательностей событий с графовыми данными. Это открывает новые возможности сразу в нескольких областях: выявление мошенничества, совершенствование рекомендательных систем, скоринг и поведенческая аналитика. Технология успешно прошла испытания на четырёх крупных массивах данных из финансовой сферы и электронной коммерции, стабильно повышая качество работы моделей. Максимальный зафиксированный прирост точности по показателю AUC составил 2,3%.

Сергей Рябов, старший управляющий директор, директор по AI-трансформации Сбербанка:

"Эта разработка может принести пользу каждому человеку, который пользуется маркетплейсами, онлайн-платформами и другими цифровыми площадками. Решение поможет сделать сервисы безопаснее, удобнее и точнее для людей".

222821
55
74
Опрос: Где вы спасаетесь от жары?