В журнале International Journal of Neutrosophic Science опубликована статья, посвященная оптимизации обнаружения финансового мошенничества. Учеными, в числе которых и представитель Елабужского института Казанского федерального университета, была предложена модель искусственного интеллекта, которая в перспективе может решить наболевшую проблему.

Как рассказал Центру медиакоммуникаций КФУ один из авторов исследования, доцент кафедры физики Елабужского института Казанского университета Загир Латипов, на изучение вопроса ученых мотивировало учащение случаев финансовых махинаций.

«На самом деле, это злободневная тема, поэтому мы совместно с коллегами из экономических отделений вузов решили провести исследование», – комментирует математик.

Отметим, что в научный коллектив вошли представители сразу шести вузов – КФУ, Калмыцкого государственного университета имени Б.Б. Городовикова, Ургенчского государственного университета имени Абу Райхана Беруни (Узбекистан), Кубанского государственного аграрного университета имени И.Т. Трубилина, Курского филиала Финансового университета при Правительстве РФ, Инженерного колледжа Сиддхартхи Академии высшего образования Сиддхартхи (Индия).

Вымогательство денег обманным путем в последнее время стало распространенной угрозой. Традиционные методы, например ручная верификация, являются дорогостоящими, трудоемкими и неточными для выявления таких мошеннических действий. С развитием искусственного интеллекта алгоритмы на основе машинного обучения применяются для выявления мошеннических транзакций путем исследования большого объема финансовых данных.

Предложенная ИИ-модель основана на выборе переменных с помощью нейтрософского нечеткого множества. Нейтрософия – это направление в философии, изучающее происхождение, природу и совокупность нейтральностей. Такие методы исследования и анализа применяются не только в чистой математике, но также в физике, лингвистике, криминалистике и других областях, где необходим анализ «размытых» данных, то есть тех, о которых нельзя утверждать – истинны они или ложны, а также выработка на их основе правильных решений.

«Задача исследования состояла в разработке алгоритма по выявлению факта мошенничества и отслеживании за движением сбережений. Часто сами люди отдают свои деньги, поэтому мы изучали и в какой-то степени человеческое поведение. Мы проанализировали как, в каких количествах и с какой частотой сбережения снимались раньше и сравнили с внезапным, единовременным и большим передвижением денег», – рассказал Латипов.

Таким образом, ученые предлагают оптимизировать обнаружение факта мошенничества при помощи использования алгоритма байесовской оптимизации и выбора переменных с нейтрософским неопределенным мягким набором (OFFDBO-VSNVS).

«Если искусственному интеллекту задать корректный промпт с минимальными данными, то можно получить быстрый и качественный ответ. В нашей работе были использованы нейтрософия, теория вероятности, математическая статистика и экономические вычисления. Синергия этих методов в связке с ИИ позволяет быстро определить, человек снимает свои сбережения осознанно или под влиянием каких-то случайных факторов», – пояснил суть разработки доцент Елабужского института КФУ.

Ученые ожидают, что подход станет перспективным в финансовом секторе рынка.