Искусственный интеллект против финансового мошенничества

{"document": [{"text": [{"type": "attachment", "attributes": {"presentation": "gallery"}, "attachment": {"caption": "", "contentType": "image/jpeg", "filename": "990ede39c342009a5f8e3ff6d49fb337.jpg", "filesize": 174382, "height": 970, "pic_id": 970652, "url": "http://storage.yandexcloud.net/pabliko.files/article_cloud_image/2025/03/18/990ede39c342009a5f8e3ff6d49fb337.jpeg?X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Credential=YCAJEsyjwo6hiq7G6SgeBEL-l%2F20250318%2Fru-central1%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Date=20250318T053628Z&X-Amz-Expires=3600&X-Amz-SignedHeaders=host&X-Amz-Signature=ebf7937ac036889fab6ddae9841ee1b1ac079b5ee0806120d93aefc732663e59", "width": 1920}}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Финансовое мошенничество – бич современного общества, причиняющий огромный экономический и социальный ущерб. Разработка эффективных методов его обнаружения и предотвращения является одной из приоритетных задач для специалистов в области информационной безопасности и финансового анализа. "}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Межвузовский научный коллектив под руководством доцента кафедры физики Елабужского института КФУ Загира Латипова предложил инновационное решение этой проблемы, результаты которого опубликованы в авторитетном журнале International Journal of Neutrosophic Science. "}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Не вдаваясь в научные подробности и формулировки, можно сказать, что в алгоритме использованы нейтрософия (ветвь философии, изучающая происхождение, природу и свойства нейтральностей), теория вероятности, математическая статистика и экономические вычисления в связке с ИИ."}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "В результате, вместо жесткого бинарного классификатора (мошенничество/не мошенничество), модель учитывает степени неопределенности и нейтральности, позволяя принимать более взвешенные решения. "}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Алгоритм позволяет эффективно работать с большими объемами данных и минимизировать количество ложных результатов, так как позволяет учитывать взаимосвязи между различными факторами, влияющими на совершение мошеннических действий. "}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Такой подход позволяет ИИ не только выявлять факты мошенничества, но и проводить анализ финансового поведения человека, отслеживая динамику его сбережений. Как отмечает Загир Латипов, алгоритм «позволяет быстро определить, снимает человек свои сбережения осознанно или под влиянием внешних факторов, например, социальной инженерии или когнитивных искажений». "}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Важно отметить, что модель не стремится заменить человеческий фактор, а выступает в качестве мощного инструмента поддержки принятия решений. Алгоритм позволяет операторам сосредоточиться на наиболее подозрительных случаях, значительно сокращая время и ресурсы, затрачиваемые на расследование. "}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Вместо заключения "}], "attributes": []}, {"text": [{"type": "string", "attributes": {}, "string": "Разработанная модель представляет собой значительный прорыв в борьбе с финансовым мошенничеством. Ее применение позволит более эффективно выявлять и предотвращать мошеннические действия, обеспечивая защиту наших с вами финансовых интересов. "}], "attributes": []}], "selectedRange": [2047, 2047]}