Самые популярные новости ChitaMedia с 5 по 5 июля
5 июля, 22:44
Мужчина украл мотоаксессуары из кафе у жительницы Читы
5 июля, 21:59
Кратковременный дождь и температура до +26 градусов ожидается в Чите 6 июля
5 июля, 21:30
Исторический облик зданий-памятников сохраняют при капремонте в Забайкалье
5 июля, 20:22
Детские сады Читы получили наборы адаптивных игр для детей с ОВЗ
5 июля, 19:41
Фоторепортаж "Степь" в ритме лета: как прошёл второй день фестиваля в Забайкалье
5 июля, 19:35
Следы неандертальцев нашли в Забайкалье
5 июля, 19:11
Забайкалка получила специальную премию от Иволгинского дацана на "Алтаргане"
5 июля, 19:00
От Бурятии — к Приангарью: эстафета фестиваля "Алтаргана" передана Иркутской области
5 июля, 18:45
БГУ и Агинский округ договорились о сотрудничестве в образовании и сохранении языка
5 июля, 18:16
Кино об истории и культуре бурят: названы победители фестиваля "Алтаргана-2026"
5 июля, 17:41
Помощь участникам СВО на 8,5 млн рублей собрали за полгода в Забайкалье
5 июля, 17:33
Семья из Шелопугино назвала новорожденную дочь редким славянским именем
5 июля, 16:26

Российские учёные придумали, как лучше использовать ИИ для выявления мошенничества

2 июля, 14:45
Бизнес
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
81
134