Актуальные новости банковской сферы.
BTC
$95,588.94
-0.73%
ETH
$1,827.60
-0.02%
LTC
$85.73
-1.74%
DASH
$21.84
-6.05%
XMR
$267.84
-2.89%
NXT
$0.00
-0.73%
ETC
$16.31
-2.69%
DOGE
$0.17
-2.99%
ZEC
$34.86
-2.72%
BTS
$0.00
+0.36%
DGB
$0.01
-1.28%
XRP
$2.18
-0.91%
BTCD
$908.32
-0.73%
PPC
$0.29
-3.15%
YBC
$4,779.45
-0.73%

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.