Актуальные новости банковской сферы.
BTC
$111,134.86
-0.97%
ETH
$4,284.92
-0.62%
LTC
$111.80
-0.89%
DASH
$24.71
-1.81%
XMR
$271.71
+0.01%
NXT
$0.00
-0.97%
ETC
$20.45
-1.85%
DOGE
$0.24
+0.78%
ZEC
$48.69
-3.87%
BTS
$0.00
+0.71%
DGB
$0.01
+1.41%
XRP
$2.96
-0.42%
BTCD
$1,056.05
-0.97%
PPC
$0.30
-0%
YBC
$5,556.74
-0.97%

Сбербанк обучил ИИ анализу банковских данных

Исследователи из России создали новый метод обучения нейросетей, позволяющий учитывать как локальные, так и глобальные аспекты данных о банковских операциях. Эта разработка, поддержанная грантом Российского научного фонда, может повысить точность прогнозов на 20%.

Как пояснил научный директор Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка Андрей Савченко, ранее большинство задач в этой сфере относились к глобальным, но сейчас возросла потребность в решении локальных проблем, и предложенный алгоритм оказался готов к этому вызову.

Современные системы машинного обучения анализируют последовательности банковских транзакций, выявляя закономерности, важные для оценки кредитных рисков и обнаружения мошеннических действий. Однако существующие методы часто фокусируются либо на стабильных факторах, таких как возраст клиента, либо на динамических изменениях, например, смене места жительства, не учитывая макроэкономические индикаторы и поведение похожих клиентов.

Новый подход российских учёных позволяет учитывать весь спектр факторов, а также внешний контекст, что улучшает точность анализа. Метод был протестирован на восьми нейросетевых моделях и пяти наборах данных, подтвердив свою эффективность.

Алексей Зайцев, заведующий лабораторией Центра искусственного интеллекта Сколтеха, отметил, что учёные смогли адаптировать модель даже к изменениям в поведении пользователей, а учёт данных о похожих клиентах дополнительно повысил точность прогнозов.

Оставьте ответ

Ваш электронный адрес не будет опубликован.