Финансовые транзакции как язык: новая модель для анализа данных

Автор: Денис Аветисян

Исследователи разработали модель, способную понимать смысл финансовых операций, представляя их в виде предложений и извлекая полезную информацию даже из небольших объемов данных.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Распределение рейтингов производительности на последующих задачах по всем метрикам демонстрирует вариативность эффективности различных подходов и позволяет оценить их относительные сильные и слабые стороны.

Представлена мультимодальная фундаментальная модель, обученная на большом объеме финансовых транзакций для улучшения анализа данных и повышения производительности в условиях ограниченного объема данных.

Несмотря на растущий объем финансовых данных, эффективное извлечение полезной информации из разнородных источников остается сложной задачей. В статье ‘Open Banking Foundational Model: Learning Language Representations from Few Financial Transactions’ представлена новая мультимодальная модель, объединяющая структурированные атрибуты и текстовые описания транзакций в единое представление. Показано, что такой подход, основанный на адаптации маскированного языкового моделирования, превосходит традиционные методы и особенно эффективен в условиях ограниченного объема данных, характерных для Open Banking. Возможно ли, используя подобные модели, создать универсальный инструмент для анализа финансовых операций, способный адаптироваться к различным институтам и географическим регионам?

Разгадывая закономерности: вызовы анализа финансовых данных

Финансовые учреждения всё активнее используют детальные данные о транзакциях клиентов для глубокого понимания их поведения и эффективного управления рисками. Этот переход обусловлен потребностью в более точных моделях оценки кредитоспособности, обнаружении мошеннических операций и персонализации финансовых услуг. Вместо традиционных, обобщенных профилей, современные системы анализируют каждую транзакцию, выявляя скрытые закономерности и аномалии, которые могут указывать на потенциальные угрозы или изменения в финансовом положении клиента. Такой подход позволяет не только минимизировать финансовые потери, но и предлагать клиентам более релевантные и своевременные решения, укрепляя доверие и повышая лояльность.

Анализ данных финансовых транзакций, несмотря на свою важность для понимания поведения клиентов и снижения рисков, сталкивается с существенными трудностями. Ограниченный доступ к информации и дефицит данных — зачастую всего около 120 транзакций на один счет — существенно затрудняют построение надежных моделей. Кроме того, преобладание редких событий, таких как мошеннические операции, создает дисбаланс в данных, что приводит к снижению эффективности традиционных алгоритмов машинного обучения и требует применения специальных методов для корректной обработки и анализа.

Традиционные методы разработки признаков, применяемые к данным о финансовых операциях, часто оказываются неэффективными при анализе последовательных транзакций. Это связано с тем, что они не способны улавливать сложные временные зависимости и закономерности, скрытые в динамике платежей. В отличие от статических характеристик, последовательные данные требуют учета порядка и интервалов между операциями, что выходит за рамки возможностей простых статистических расчетов и ручного выделения признаков. В результате, модели, построенные на таких признаках, демонстрируют ограниченную предсказательную силу, особенно при выявлении редких, но критически важных событий, таких как мошеннические транзакции или изменение финансового поведения клиента. Для эффективного анализа требуется использование более сложных методов, учитывающих временную структуру данных, таких как рекуррентные нейронные сети или модели, основанные на скрытых марковских процессах.

Векторные представления транзакций: новый взгляд на ценность

Векторные представления транзакций, или эмбеддинги, позволяют кодировать финансовые операции в виде плотных векторов, отражающих их внутренние характеристики и взаимосвязи. В отличие от традиционных методов, основанных на дискретных признаках, эмбеддинги фиксируют семантическую близость между транзакциями, позволяя выявлять скрытые закономерности и аномалии. Каждый вектор представляет собой числовое описание транзакции в многомерном пространстве, где схожие операции располагаются ближе друг к другу. Такое представление позволяет эффективно использовать методы машинного обучения для задач, таких как обнаружение мошенничества, сегментация клиентов и прогнозирование рисков, поскольку учитывает контекст и сложные взаимосвязи между транзакциями.

Встраивания транзакций (transaction embeddings) формируются с использованием современных методов, таких как BERT и CoLES, которые учитывают последовательную природу финансовых транзакций. Модели BERT, изначально разработанные для обработки естественного языка, адаптированы для анализа последовательностей транзакций, выявляя зависимости и паттерны. CoLES (Contrastive Learning for Event Sequences) специализируется на обучении представлений последовательностей событий, используя контрастивное обучение для различения значимых паттернов в данных транзакций и создания более точных векторных представлений. Обе техники позволяют эффективно кодировать информацию о транзакциях, учитывая временную последовательность операций и их взаимосвязь.

Контрастивное обучение, используемое в CoLES, эффективно выделяет значимые закономерности в последовательностях финансовых транзакций за счет максимизации различий между положительными и отрицательными парами примеров. В процессе обучения модель стремится приблизить векторные представления схожих транзакций и отдалить представления различных, что позволяет ей формировать более информативные и дискриминационные эмбеддинги. Это достигается путем определения функции потерь, которая наказывает за близость отрицательных пар и стимулирует близость положительных, тем самым улучшая качество получаемых векторных представлений и их способность к различению релевантных паттернов в данных.

Применение эмбеддингов в практических задачах

Встраивания транзакций открывают возможности для широкого спектра применений, включая обнаружение мошеннических операций, оценку кредитного риска и сегментацию клиентов. В контексте обнаружения мошенничества, встраивания позволяют выявлять аномальные паттерны транзакций, отклоняющиеся от нормального поведения пользователя. Для оценки кредитного риска, они формируют цифровой профиль заемщика, отражающий его финансовую активность. В задачах сегментации клиентов встраивания помогают выделить группы пользователей со схожими транзакционными характеристиками, что позволяет персонализировать маркетинговые кампании и предложения.

Встраивания транзакций могут быть легко интегрированы в различные модели машинного обучения, включая линейную регрессию, что позволяет повысить точность прогнозирования. Проведенные исследования продемонстрировали улучшение результатов на 19 различных задачах (downstream tasks), включающих, например, прогнозирование оттока клиентов и выявление аномалий. Внедрение встраиваний позволяет моделям эффективно использовать информацию о взаимосвязях между транзакциями, что приводит к более точным и надежным прогнозам по сравнению с использованием традиционных признаков.

Дополнительное повышение точности и детализации анализа транзакционных данных возможно за счет интеграции внешних источников, в частности, геолокационных данных. Использование географических координат позволяет учитывать контекст совершения транзакций, например, местоположение терминала или приблизительное местонахождение пользователя, что может быть критически важным для выявления аномалий и повышения эффективности моделей оценки рисков и сегментации клиентов. Комбинация транзакционных эмбеддингов с геолокационными данными позволяет создавать более полные профили транзакций и учитывать пространственные зависимости, что особенно актуально для обнаружения мошеннических операций и анализа потребительского поведения.

Будущее финансовой разведки: взгляд в перспективы

Внедрение векторных представлений транзакций, в сочетании с усовершенствованиями в моделях, таких как DistilBERT, открывает перспективы для создания более эффективной и масштабируемой финансовой разведки. Обучение на обширном наборе данных, включающем историю финансовых операций по десяти миллионам уникальных банковских счетов, позволяет системе выявлять сложные закономерности и аномалии, которые ранее оставались незамеченными. Такая возможность значительно повышает точность прогнозирования рисков и оптимизации финансовых стратегий, обеспечивая институтам возможность принимать более обоснованные решения в условиях постоянно меняющегося рынка. Использование DistilBERT, в частности, позволяет снизить вычислительные затраты без существенной потери в производительности, делая передовые методы анализа доступными для более широкого круга организаций.

Современные методы анализа финансовых транзакций, основанные на моделях DistilBERT и BERT, демонстрируют значительное превосходство над традиционными подходами, такими как CoLES и ручная разработка признаков, в решении широкого спектра задач — от выявления мошеннических операций до оценки кредитных рисков. Преодоление проблем, связанных с недостатком данных и дисбалансом событий — когда количество подозрительных транзакций значительно меньше, чем обычных — позволяет финансовым институтам принимать более обоснованные решения и эффективно снижать риски. Данные модели, обученные на истории транзакций десяти миллионов банковских счетов, обеспечивают повышенную точность и масштабируемость, открывая новые возможности для проактивного управления финансовыми рисками и повышения эффективности деятельности.

Инициативы открытого банкинга создают принципиально новые возможности для доступа к истории финансовых операций клиентов, что значительно расширяет горизонты для разработки инновационных приложений и персонализированных финансовых услуг. Благодаря безопасной передаче данных, с согласия клиента, финансовые учреждения и сторонние разработчики получают возможность анализировать поведение потребителей, выявлять закономерности и предлагать более релевантные и эффективные финансовые решения. Это позволяет не только оптимизировать управление личными финансами, но и создавать принципиально новые сервисы, такие как автоматизированное инвестирование, предиктивное кредитование и персонализированные программы лояльности, учитывающие индивидуальные потребности и финансовые цели каждого клиента.

Исследование, представленное в статье, подчеркивает важность адаптации систем к изменяющимся условиям, подобно тому, как живые организмы приспосабливаются к окружающей среде. Модель, обученная на ограниченном наборе финансовых транзакций, демонстрирует способность к эффективному представлению данных, что говорит о ее потенциале к «зрелому» функционированию даже в условиях дефицита информации. Брайан Керниган однажды заметил: «Простота — это высшая степень совершенства». Эта мысль находит отражение в подходе, применяемом в статье, где сложность финансовых данных упрощается посредством представления транзакций в виде предложений, что способствует более глубокому пониманию и анализу.

Куда Ведет Эта Дорога?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует способность к извлечению полезных представлений из ограниченного количества финансовых транзакций. Однако, не стоит забывать, что любая абстракция несёт груз прошлого — зависимость от конкретной структуры данных, от принятых упрощений. Истинная проверка прочности модели — это не её эффективность на текущем наборе задач, а способность адаптироваться к неминуемым изменениям в самой природе финансовых операций. Очевидно, что эволюция схем данных, появление новых типов транзакций и, что самое важное, изменения в поведении пользователей потребуют постоянной перекалибровки и, возможно, фундаментального пересмотра подходов к построению языковых моделей.

Особое внимание следует уделить проблеме устойчивости. Модели, демонстрирующие впечатляющие результаты сегодня, могут оказаться хрупкими перед лицом непредвиденных обстоятельств. Только медленные изменения, постепенная адаптация к новым данным, способны обеспечить долгосрочную надежность. Иллюзия “общего” представления о финансовых операциях — опасна. Каждая транзакция — это уникальный момент, а попытка свести всё к единому шаблону — неизбежно ведёт к потере информации.

Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены на разработке моделей, способных к непрерывному обучению и самокоррекции. Необходимо отойти от статических представлений о знаниях и перейти к динамическим системам, способным эволюционировать вместе с меняющимся миром финансов. Иначе, все эти сложные конструкции окажутся лишь очередным напоминанием о бренности всего сущего.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.12154.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-18 17:08