Oamenii de știință din Universitate de Stat din Iujnouralsk au învățat inteligența artificială să recunoască tranzacții bancare frauduloase cu ajutorul tehnicii gradient boosting (îmbunătățirea gradientului). Algoritmul poate fi utilizat atât pentru munca de zi cu zi a serviciului de securitate al băncilor, cât și pentru controlul „monedei digitale”.
Rezultatul cercetărilor pe baza de tranzacții Elliptic accesibilă pentru toți a demonstrat un nivel înalt de precizie – 99.21% de rezultate corecte. Pentru prima dată au fost îndeplinite cerințele domeniului bancar pentru astfel de algoritmi. Grupurile concurente au atins precizia de 97.8%, ceea ce nu este considerat un rezultat satisfăcător.
Tranzacția este orice operațiune bancară cu fonduri bănești, un transfer bancar de pe un cont pe altul etc. Pentru calculator, tranzacția este o linie de date în care este afișat istoricul mișcării fondurilor bănești. Sarcina Inteligenței Artificiale este aceea de a învăța să recunoască tranzacții frauduloase. Calculatorul trebuie doar să alcătuiască un criteriu matematic. Pentru învățare sunt folosite bazele de tranzacții elaborate deja, în care liniile frauduloase sunt evidențiate în prealabil. În activitatea reală a unei bănci, tranzacțiile frauduloase constituie o parte nesemnificativă a tuturor tranzacțiilor.
Pentru învățarea și testarea sistemului său, cercetătorul Universității din Iujnouralsk, doctorul în științe fizico-matematice, Alexei Ruciai, împreună cu colegi, a folosit baza Elliptic în care sunt adunate tranzacții de bitcoin.
Criteriul principal al muncii AI este precizia răspunsurilor. Precizia de 100% nu este de atins. Rezultatul obținut de algoritmul oamenilor de știință din Universitatea din Iujnouralsk XGBClassifier este de 0.9921 de răspunsuri corecte pe baza Elliptic, în timp ce rezultatul publicat anterior este de 0.9780. Diferența între acești doi indici este fundamentală: anterior precizia recunoașterii tranzacțiilor frauduloase nu a fost suficientă. Acum, însă, toate cerințele sunt îndeplinite.
Rezultatele muncii au fost publicate în revista „Communications in Computer and Information Science”, precum și în seria „Siguranța în mediul digital” a ziarului Universității de Stat din Iujnouralsk și în revista fizico-matematică din Celiabinsk.