Как машинное обучение помогает в выявлении мошенничества в финансовой отчетности?

Машинное обучение помогает в выявлении мошенничества в финансовой отчётности несколькими способами:

• Анализ огромных массивов данных в режиме реального времени. informatics.cifra.science Машинное обучение выявляет аномалии, которые могут указывать на мошенническую активность. informatics.cifra.science
• Прогнозирование вероятности мошеннической транзакции. informatics.cifra.science Для этого используются алгоритмы классификации, обученные на исторических данных. informatics.cifra.science
• Автоматическое маркирование подозрительных транзакций. informatics.cifra.science Такие алгоритмы, как логистическая регрессия, метод опорных векторов (SVM) и случайный лес (Random Forest), позволяют автоматически отмечать подозрительные операции. informatics.cifra.science
• Обнаружение ранее неизвестных схем мошенничества. informatics.cifra.science Для этого применяются методы поиска аномалий, которые способны находить отклонения от нормальных паттернов поведения. informatics.cifra.science
• Анализ временных рядов. esj.today Он позволяет выявлять структурные изломы в финансовых показателях, сезонные аномалии и тренды, которые могут указывать на манипулирование отчётностью. esj.today
• Анализ социальных сетей. esj.today Он помогает выявлять скрытые связи между участниками потенциальных мошеннических схем. esj.today

Машинное обучение обеспечивает более высокую точность выявления мошенничества по сравнению с традиционными статистическими методами. esj.today