Какие методы используются для обнаружения устойчивых аномалий в финансовых данных?

Для обнаружения устойчивых аномалий в финансовых данных используются разные методы, среди них:

• Статистические методы. falconediting.com Основываются на математических моделях, которые определяют, что считается нормальным поведением в наборе данных. falconediting.com Любые точки данных, которые значительно отклоняются от нормы, помечаются как аномалии. falconediting.com
• Алгоритмы машинного обучения. falconediting.com Могут обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные. falconediting.com Алгоритмы извлекают уроки из исторических данных и могут адаптироваться к изменяющимся моделям. falconediting.com
• Поведенческий анализ. falconediting.com Фокусируется на мониторинге поведения пользователей, такого как шаблоны входа в систему, истории транзакций и последовательности навигации. falconediting.com Внезапные изменения или отклонения от типичного поведения человека могут вызвать тревогу. falconediting.com
• Сетевой анализ. falconediting.com В финансовых сетях включает мониторинг движения денежных средств и взаимодействий между организациями. falconediting.com Неожиданные подключения или крупные, нерегулярные переводы средств могут вызвать оповещения в сетевых системах обнаружения аномалий. falconediting.com
• Автоэнкодеры. cyberleninka.ru Инструмент поиска скрытых аномалий в многомерных транзакционных данных. cyberleninka.ru Принцип основан на том, что специальная нейросеть обучается воспроизводить типичные входные записи с минимальной ошибкой, а вот нестандартные (ранее не встречавшиеся) случаи сеть восстанавливает хуже. cyberleninka.ru
• Факторный анализ и метод главных компонент. infostart.ru Инструменты для анализа многомерных данных и оценки финансовой устойчивости. infostart.ru

Выбор метода зависит от характеристик данных и потребностей бизнеса. www.geeksforgeeks.org