Некоторые современные методы обнаружения аномалий в финансовых транзакциях:

• Статистические методы. 2 Основаны на математических моделях, которые определяют, что считается нормальным поведением в наборе данных. 2 Любые точки данных, которые значительно отклоняются от нормы, помечаются как аномалии. 2 Этот метод подходит для обнаружения аномалий в структурированных данных, таких как суммы транзакций или частота. 2
• Алгоритмы машинного обучения. 2 Могут обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные. 2 Такие алгоритмы извлекают уроки из исторических данных и могут адаптироваться к изменяющимся моделям мошенничества. 2 Некоторые из них: логистическая регрессия, метод опорных векторов (SVM) и случайный лес (Random Forest). 3
• Поведенческий анализ. 2 Фокусируется на мониторинге поведения пользователей, такого как шаблоны входа в систему, истории транзакций и последовательности навигации. 2 Внезапные изменения или отклонения от типичного поведения человека могут вызвать тревогу. 2
• Глубокое обучение. 13 В частности, рекуррентные нейронные сети (RNN) и LSTM, эффективно анализируют последовательности транзакций, выявляя сложные взаимосвязи и временные закономерности, характерные для мошеннических операций. 3
• Графовые нейронные сети (GNN). 3 Анализируют взаимосвязи между различными сущностями финансовой системы — клиентами, счетами, транзакциями и устройствами. 3 Эти сети особенно эффективны для выявления сложных сетевых мошеннических схем, когда несколько аккаунтов действуют согласованно, маскируя свои операции под законные. 3
• Генеративно-состязательные сети (GAN). 3 Помогают решить одну из главных проблем машинного обучения в сфере финансовой безопасности — недостаток размеченных данных о мошеннических операциях. 3 Эти нейросети способны генерировать реалистичные примеры fraudulent-активности, что позволяет значительно расширять и балансировать обучающие выборки без риска нарушения конфиденциальности реальных клиентов. 3