Финансовый анализ с помощью искусственного интеллекта: новый взгляд на выявление мошенничества

Автор: Денис Аветисян

Исследование демонстрирует, как современные модели искусственного интеллекта могут эффективно анализировать структурированные финансовые данные для более точного обнаружения подозрительных операций.

"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

Используя обучение на примерах схожих транзакций, модель GPT-OSS-20B, дополненная FinFRE-RAG, демонстрирует способность выявлять потенциальное мошенничество, анализируя закономерности между различными операциями и, таким образом, расширяя возможности обнаружения аномалий.

Предложена структура FinFRE-RAG, использующая снижение размерности признаков и расширенное извлечение для повышения эффективности выявления мошенничества в финансовых табличных данных.

Обнаружение финансовых махинаций традиционно опирается на табличные модели, требующие трудоемкой разработки признаков и обладающие ограниченной интерпретируемостью. В работе ‘Understanding Structured Financial Data with LLMs: A Case Study on Fraud Detection’ предложен подход FinFRE-RAG, использующий большие языковые модели (LLM) для анализа структурированных финансовых данных путем снижения размерности признаков и обогащения генерации релевантными историческими примерами. Эксперименты на публичных наборах данных показали, что FinFRE-RAG значительно улучшает метрики качества по сравнению с прямым использованием LLM и конкурирует с сильными табличными моделями. Смогут ли LLM стать надежными помощниками аналитиков в борьбе с финансовым мошенничеством, обеспечивая как точность, так и прозрачность принимаемых решений?

Разоблачение Мошенничества: Вызов для Современных Систем

Современные финансовые транзакции характеризуются беспрецедентным объемом и сложностью, что создает серьезные трудности для традиционных методов выявления мошенничества. Эти методы, основанные на заранее заданных правилах и пороговых значениях, зачастую оказываются неспособными эффективно обрабатывать огромные потоки данных и выявлять новые, изощренные схемы мошенничества. В результате, системы фиксируют большое количество ложных срабатываний — когда легальные операции ошибочно помечаются как подозрительные — и одновременно упускают из виду реальные случаи мошенничества. Это приводит к финансовым потерям для организаций и неудобствам для добросовестных клиентов, подчеркивая необходимость разработки более адаптивных и интеллектуальных систем обнаружения мошеннических действий.

Современные мошеннические схемы становятся все более изощренными, требуя перехода от простых, основанных на заранее заданных правилах систем обнаружения, к более устойчивым и адаптивным решениям. Традиционные подходы, полагающиеся на жестко заданные критерии, оказываются неэффективными перед лицом новых видов мошенничества, которые постоянно эволюционируют и маскируются под легитимные транзакции. Для эффективного противодействия необходимо использовать алгоритмы, способные к самообучению и выявлению скрытых закономерностей в больших объемах данных, а также учитывать контекст каждой операции. Такие системы должны динамически адаптироваться к меняющимся условиям и постоянно совершенствовать свои алгоритмы, чтобы опережать злоумышленников и минимизировать финансовые потери.

Для эффективного выявления мошеннических операций необходимы модели, способные анализировать сложные закономерности в многомерных данных. Современные финансовые транзакции генерируют огромные объемы информации, включающие множество факторов — от суммы и времени проведения до географического местоположения и характеристик участвующих сторон. Простые алгоритмы, основанные на заранее заданных правилах, часто оказываются неэффективными, поскольку мошенники постоянно адаптируют свои методы, маскируя подозрительную активность. Более продвинутые модели машинного обучения, такие как нейронные сети и алгоритмы ансамблевого обучения, способны выявлять тонкие корреляции и аномалии, которые остаются незамеченными для традиционных систем. Они учитывают взаимодействие между различными признаками, позволяя обнаруживать даже слабо выраженные признаки мошенничества, скрытые в огромном потоке легитимных операций. Использование таких моделей позволяет значительно повысить точность обнаружения мошеннических действий и минимизировать финансовые потери.

Несбалансированность классов в наборах данных о мошенничестве представляет собой серьезную проблему при обучении и оценке моделей. В типичных финансовых транзакциях доля мошеннических операций крайне мала по сравнению с легитимными, что может приводить к тому, что алгоритмы машинного обучения склонны игнорировать редкие, но важные случаи мошенничества. Это связано с тем, что модели оптимизируются для достижения высокой общей точности, что достигается путем правильной классификации преобладающего класса — легитимных транзакций. В результате, даже небольшое количество ложных срабатываний при классификации легитимных транзакций как мошеннических может значительно превышать количество правильно выявленных случаев мошенничества. Для решения этой проблемы применяются специальные методы, такие как взвешивание классов, генерация синтетических данных о мошенничестве или использование метрик оценки, которые учитывают дисбаланс классов, например, precision, recall и F1-score.

FinFRE-RAG: Новый Взгляд на Обнаружение Мошенничества

FinFRE-RAG представляет собой инновационный подход к обнаружению мошеннических операций, объединяющий возможности больших языковых моделей (LLM) и генерации с расширенным поиском (RAG). LLM обеспечивают способность к пониманию и анализу сложных финансовых данных, в то время как RAG позволяет получать доступ к релевантной внешней информации, такой как история транзакций, профили пользователей и данные о мошеннических схемах. Сочетание этих технологий позволяет FinFRE-RAG значительно повысить точность выявления мошеннических операций за счет контекстного анализа и снизить вычислительные затраты по сравнению с традиционными методами, требующими обработки больших объемов необработанных данных. В результате достигается более эффективное и быстрое обнаружение подозрительной активности.

Ключевым компонентом FinFRE-RAG является снижение размерности признаков (Feature Reduction), процесс, направленный на выявление наиболее значимых параметров из данных финансовых транзакций. Данный метод позволяет уменьшить количество входных данных, подаваемых в модель, за счет исключения из рассмотрения признаков с низкой информативностью или высокой корреляцией. Это не только снижает вычислительные затраты, связанные с обработкой данных, но и способствует повышению скорости работы модели и предотвращению переобучения. В результате, модель фокусируется на наиболее релевантных факторах, что повышает точность выявления мошеннических операций и общую эффективность системы.

В рамках FinFRE-RAG, интеграция RAG (Retrieval-Augmented Generation) с большими языковыми моделями (LLM) обеспечивает доступ и использование релевантной контекстной информации при оценке финансовых операций на предмет мошенничества. RAG позволяет LLM извлекать данные из внешних источников, таких как базы данных транзакций, профили клиентов и исторические данные о мошенничестве, и использовать их в качестве контекста для анализа. Это расширяет возможности LLM по сравнению с анализом только исходных данных транзакции, позволяя учитывать взаимосвязи, паттерны и аномалии, которые могут указывать на мошенническую деятельность. Извлеченная информация дополняет входные данные для LLM, улучшая точность выявления мошеннических операций и снижая количество ложных срабатываний.

В рамках FinFRE-RAG, большие языковые модели (LLM) получают возможность концентрироваться на критически важных признаках и контекстной информации, что значительно повышает эффективность обнаружения мошеннических операций. Обработка необработанных финансовых данных, как правило, характеризуется высокой размерностью и избыточностью. FinFRE-RAG, используя методы снижения размерности и извлечения релевантной информации, предварительно фильтрует входные данные, предоставляя LLM только ту информацию, которая непосредственно связана с оценкой риска мошенничества. Это позволяет снизить вычислительные затраты, ускорить процесс анализа и повысить точность выявления аномалий, избегая «потерю сигнала» в большом объеме нерелевантных данных.

Архитектура FinFRE-RAG представляет собой комплексную систему, объединяющую методы извлечения, генерации и ранжирования для эффективной обработки финансовых данных.

Подтверждение Эффективности: Результаты Валидации и Анализа

В ходе оценки FinFRE-RAG на наборах данных CCF и IEEE-CIS было продемонстрировано превосходство разработанного подхода над традиционными методами, такими как TabM. Эксперименты показали, что FinFRE-RAG обеспечивает более высокую точность выявления мошеннических операций по сравнению с TabM на указанных наборах данных, что подтверждает эффективность предложенной архитектуры для решения задач обнаружения мошенничества. Полученные результаты свидетельствуют о потенциале FinFRE-RAG для применения в реальных системах анализа финансовых транзакций.

Анализ важности признаков, проведенный с использованием алгоритмов Random Forest, XGBoost и CatBoost, позволил выявить ключевые факторы, определяющие мошеннические операции, идентифицированные FinFRE-RAG. В ходе анализа были определены признаки, в наибольшей степени влияющие на предсказание мошенничества, что позволило оценить вклад каждого признака в общую точность модели. Результаты показали, что модель FinFRE-RAG способна эффективно выделять наиболее значимые факторы риска, что подтверждает ее способность к точному выявлению мошеннических действий на основе анализа данных.

Оценка FinFRE-RAG проводилась с использованием стандартных метрик, включая точность ($Precision$), полноту ($Recall$), F1-меру и коэффициент корреляции Мэтьюса ($MCC$). Результаты показывают стабильную производительность модели, особенно на несбалансированных наборах данных, таких как CCF, ccFraud, IEEE-CIS и PaySim. Значения F1-меры варьируются от 0.31 до 0.62 на этих наборах, что свидетельствует о способности FinFRE-RAG эффективно выявлять случаи мошенничества даже при значительном дисбалансе классов. Использование нескольких метрик позволяет комплексно оценить качество модели и избежать предвзятости, свойственной использованию только одной метрики.

Для повышения эффективности FinFRE-RAG применялись методы оптимизации, включающие LoRA для тонкой настройки больших языковых моделей (LLM) и алгоритмы оптимизированного отбора признаков. В результате проведенных экспериментов на наборах данных CCF и IEEE-CIS были достигнуты значения коэффициента корреляции Мэтьюса (MCC) в диапазоне от 0.36 до 0.60. Использование LoRA позволило адаптировать LLM к специфике задачи обнаружения мошенничества с меньшими вычислительными затратами, а оптимизация признаков способствовала повышению точности и устойчивости модели, особенно при работе с несбалансированными данными.

Показатель MCC (Matthews correlation coefficient) демонстрирует зависимость от количества выбранных признаков.

Взгляд в Будущее: Влияние и Перспективы Развития

Система FinFRE-RAG представляет собой масштабируемое и адаптируемое решение для обнаружения мошеннических операций, которое может быть внедрено в различных финансовых учреждениях и применено к широкому спектру транзакций. Её архитектура позволяет легко интегрировать новые источники данных и правила обнаружения, что делает её гибкой в условиях постоянно меняющихся мошеннических схем. В отличие от традиционных систем, требующих значительных затрат на настройку и обслуживание для каждого нового типа транзакций или финансовой организации, FinFRE-RAG обеспечивает централизованный подход, снижая операционные расходы и ускоряя развертывание. Это делает её особенно привлекательной для крупных финансовых холдингов и платежных систем, обрабатывающих огромные объемы данных и нуждающихся в эффективной защите от мошенничества в различных сегментах бизнеса.

Система FinFRE-RAG демонстрирует способность выявлять скрытые схемы мошенничества, которые остаются незамеченными при использовании традиционных методов. В основе этой возможности лежит сочетание мощностей больших языковых моделей (LLM) и технологии извлечения информации с помощью генеративно-поисковых моделей (RAG). LLM, благодаря своей способности к логическому выводу и анализу контекста, способны интерпретировать сложные транзакционные данные и выявлять аномалии. RAG, в свою очередь, позволяет модели обращаться к обширной базе знаний о мошеннических схемах и нормативным актам, что значительно повышает точность обнаружения и позволяет выявлять даже самые изощренные случаи финансового обмана. Таким образом, FinFRE-RAG представляет собой качественно новый подход к борьбе с мошенничеством, способный адаптироваться к постоянно меняющимся угрозам и обеспечивать более надежную защиту финансовых институтов и их клиентов.

Основой эффективности FinFRE-RAG является не только выявление мошеннических операций, но и минимизация ложных срабатываний. Система фокусируется на сокращении количества анализируемых признаков и глубоком понимании контекста каждой транзакции. Такой подход позволяет отсеивать незначительные отклонения, которые могли бы быть ошибочно интерпретированы как признаки мошенничества. Благодаря этому, FinFRE-RAG снижает количество необоснованных блокировок легальных операций, обеспечивая более плавный и удобный опыт для клиентов финансовых учреждений и сокращая операционные издержки, связанные с ручной проверкой.

Дальнейшие исследования направлены на интеграцию FinFRE-RAG с системами мониторинга транзакций в режиме реального времени, что позволит значительно повысить оперативность выявления мошеннических действий. Разработчики планируют расширить функциональные возможности системы, адаптируя ее к новым и возникающим угрозам в сфере финансовых махинаций. Особое внимание будет уделено обучению модели на постоянно меняющихся данных и совершенствованию алгоритмов для распознавания сложных схем мошенничества, что позволит не только предотвратить финансовые потери, но и минимизировать риски для клиентов и финансовых институтов. Предполагается, что подобные усовершенствования сделают FinFRE-RAG незаменимым инструментом в борьбе с киберпреступностью и обеспечении безопасности финансовых операций.

Исследование, представленное в статье, демонстрирует, что эффективное обнаружение мошеннических операций в финансовых данных требует не только использования современных языковых моделей, но и глубокого понимания структуры этих данных. Авторы предлагают подход FinFRE-RAG, который позволяет уменьшить размерность признаков и обогатить процесс генерации релевантными историческими примерами. Это напоминает о словах Дональда Дэвиса: «Всякая сложная система, какой бы совершенной она ни казалась, содержит в себе скрытые уязвимости». В данном случае, уязвимость заключается в избыточности данных и необходимости их грамотной обработки. FinFRE-RAG, по сути, представляет собой попытку «взломать» систему мошенничества, выявив и используя её слабые места посредством реверс-инжиниринга данных.

Что дальше?

Представленная работа, по сути, лишь зондирование поверхности. FinFRE-RAG демонстрирует, что большие языковые модели способны извлекать смысл из структурированных финансовых данных, но это скорее подтверждение возможности, чем решение проблемы. Реальность, как открытый исходный код, предоставляет нам лишь фрагменты, и интерпретация этих фрагментов всегда сопряжена с неопределенностью. Сведение размерности признаков — элегантный ход, но он лишь маскирует фундаментальную сложность финансовых систем, где каждое взаимодействие — это потенциальный вектор атаки или манипуляции.

Будущие исследования неизбежно столкнутся с необходимостью преодоления ограничений контекстного обучения. Поиск релевантных исторических примеров — процесс трудоемкий и уязвимый для предвзятости данных. Следующим шагом видится разработка моделей, способных к самостоятельному выявлению аномалий и построению динамических профилей риска, без опоры на заранее заданные шаблоны. Иначе говоря, необходимо создать систему, которая не просто ищет известные сигналы мошенничества, а предсказывает его эволюцию.

В конечном счете, задача не в том, чтобы создать идеальный алгоритм обнаружения мошенничества, а в том, чтобы понять логику, лежащую в основе финансовых преступлений. Это требует междисциплинарного подхода, объединяющего знания в области машинного обучения, экономики, психологии и криминологии. И тогда, возможно, удастся взломать систему не ради наживы, а ради справедливости.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.13040.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-16 15:03