Раскрытие финансовых махинаций: новый взгляд с помощью нейросетей

Автор: Денис Аветисян

Исследование демонстрирует, как сверточные нейронные сети могут эффективно выявлять и интерпретировать финансовые махинации в публичных компаниях.

"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

В работе представлен метод обнаружения финансовых аномалий в данных котировок с использованием сверточных нейронных сетей и методов визуализации для повышения прозрачности процесса принятия решений.

Несмотря на развитие аудиторских практик, выявление финансовых махинаций среди публичных компаний остается сложной задачей из-за скрытности действий и высокой стоимости проверок. В данной работе, посвященной исследованию ‘Financial Fraud Identification and Interpretability Study for Listed Companies Based on Convolutional Neural Network’, предлагается новый подход к обнаружению финансовых нарушений на основе сверточных нейронных сетей (CNN). Показано, что разработанная методика, преобразующая финансовые данные в визуальные представления, превосходит традиционные модели логистической регрессии и LightGBM по точности и способности к раннему предупреждению о мошенничестве. Какие возможности открываются для повышения прозрачности и интерпретируемости моделей машинного обучения в сфере финансового контроля?

Обман и его Пределы: Почему Традиционные Методы Ошибаются

Традиционные системы выявления мошенничества, основанные на чётко сформулированных правилах и статистическом анализе, всё чаще оказываются неэффективными против изощрённых методов обмана. Эти подходы, полагающиеся на выявление заранее известных паттернов, испытывают трудности при столкновении с новыми, адаптирующимися схемами, разработанными злоумышленниками. Статистические модели, хоть и способны обнаруживать отклонения от нормы, часто не успевают за эволюцией мошеннических действий, требуя постоянной ручной корректировки и перенастройки. В результате, защита становится реактивной, а не проактивной, что создаёт уязвимость в финансовых системах и подвергает организации риску значительных потерь. Эффективность таких систем существенно снижается, когда мошенники используют сложные стратегии, маскируя свои действия под легитимные транзакции или манипулируя данными для обхода установленных правил.

Традиционные методы выявления мошенничества, основанные на заранее заданных правилах и статистическом анализе, часто оказываются неэффективными при столкновении с новыми, более изощрёнными схемами. Суть проблемы заключается в том, что злоумышленники постоянно адаптируют свои тактики, требуя от систем безопасности непрерывной ручной настройки и обновления правил. Это приводит к тому, что защита становится реактивной — она реагирует на уже совершенное мошенничество, а не предотвращает его. Вместо проактивной борьбы с новыми угрозами, системы постоянно находятся в режиме догонялок, что значительно снижает их эффективность и увеличивает финансовые потери.

Современные финансовые системы генерируют огромные объемы данных, характеризующиеся высокой скоростью и разнообразием форматов. Традиционные методы обнаружения мошенничества, основанные на заранее заданных правилах и статистическом анализе, испытывают серьезные трудности при обработке таких массивов информации в режиме реального времени. Необходимость мгновенной реакции на потенциальные угрозы требует перехода к более интеллектуальным и адаптивным решениям, способным самостоятельно выявлять аномалии и предсказывать мошеннические действия, не полагаясь исключительно на ручное обновление правил и устаревшие алгоритмы. Развитие технологий машинного обучения и искусственного интеллекта представляется ключевым фактором в создании эффективных систем защиты от финансовых преступлений нового поколения.

Основа Анализа: Подготовка Данных для Интеллектуальной Системы

Эффективное выявление мошеннических операций начинается с надежной предварительной обработки данных, включающей стандартизацию и удаление выбросов. Стандартизация, как правило, выполняется для приведения различных признаков к сопоставимому масштабу, что улучшает работу многих алгоритмов машинного обучения. Для выявления выбросов, представляющих собой аномальные значения, часто используется алгоритм Isolation Forest, который строит случайные деревья принятия решений для изоляции этих аномалий. Isolation Forest эффективно идентифицирует выбросы, поскольку аномальные значения требуют меньше шагов для изоляции, чем нормальные данные. Удаление или корректировка этих выбросов повышает точность и надежность моделей обнаружения мошенничества, снижая влияние ложных срабатываний и улучшая общую производительность системы.

Панельные данные, представляющие собой наблюдения за несколькими сущностями (например, компаниями) в течение определенного периода времени, являются основой для выявления аномального поведения. В отличие от поперечных данных, которые отражают состояние в конкретный момент, панельные данные позволяют отслеживать изменения показателей во времени, что критически важно для обнаружения отклонений от нормального поведения. Анализ временных рядов, построенных на основе панельных данных, позволяет выявлять тренды, сезонность и другие закономерности, а также обнаруживать выбросы и аномалии, которые могут указывать на мошеннические действия или другие нежелательные явления. Использование панельных данных позволяет строить более точные модели прогнозирования и оценки рисков, учитывая динамику показателей и взаимосвязи между ними.

Тщательное конструирование признаков (Feature Engineering) значительно повышает эффективность анализа данных для выявления мошеннических действий. Включение как бухгалтерских показателей (например, рентабельность, ликвидность, долговая нагрузка), так и показателей ESG (экологических, социальных и управленческих), предоставляет более полную картину финансового состояния и устойчивости организации. Бухгалтерские показатели отражают текущую финансовую производительность, в то время как ESG-показатели предоставляют информацию о долгосрочных рисках и возможностях, связанных с устойчивостью. Комбинирование этих двух типов данных позволяет выявить аномалии, которые могут указывать на мошенничество или другие неблагоприятные события, которые не были бы заметны при использовании только финансовых метрик. Например, снижение показателей ESG в сочетании с ухудшением финансовых результатов может сигнализировать о попытках сокрытия информации или манипулирования отчетностью.

Глубокое Обучение для Обнаружения Мошенничества: Сверточный Подход

Конволюционные нейронные сети (CNN) представляют собой эффективное решение для выявления финансовых махинаций за счет преобразования панельных данных в формат, аналогичный изображениям. В данном подходе каждая переменная в наборе данных рассматривается как «канал», а временные ряды формируют «изображение». Это позволяет CNN автоматически извлекать пространственные и временные признаки, выявляя сложные закономерности и корреляции, которые могут указывать на мошенническую деятельность. Использование сверточных слоев позволяет модели эффективно обрабатывать большие объемы данных и обнаруживать нелинейные зависимости, которые сложно выявить традиционными методами анализа.

Использование сверточных нейронных сетей (CNN) позволяет автоматически выявлять сложные закономерности и корреляции в данных, которые могут указывать на мошенническую активность. В отличие от традиционных методов, требующих ручного определения признаков, CNN самостоятельно извлекают и анализируют многомерные взаимосвязи в панели данных. Это достигается благодаря применению сверточных фильтров, которые обнаруживают локальные паттерны, и пулинга, который снижает вычислительную сложность и повышает устойчивость к небольшим изменениям во входных данных. Автоматическое извлечение признаков позволяет модели адаптироваться к изменяющимся схемам мошенничества и обнаруживать ранее неизвестные типы аномалий, что существенно повышает эффективность обнаружения мошеннических операций.

В ходе тестирования разработанной модели обнаружения мошеннических операций была достигнута общая точность в 92%. Данный показатель отражает процент правильно классифицированных транзакций, включая как легитимные операции, так и случаи мошенничества. Оценка точности проводилась на независимом тестовом наборе данных, не использовавшемся при обучении модели, что обеспечивает объективную оценку её производительности. Полученный результат демонстрирует высокую эффективность предложенного подхода на основе сверточных нейронных сетей для решения задачи выявления финансовых махинаций.

Расширение архитектуры сверточных нейронных сетей (CNN) позволяет повысить интерпретируемость модели, что критически важно для выявления причин принятия решений в задачах обнаружения мошенничества. Традиционные CNN часто рассматриваются как “черные ящики”, однако применение таких методов, как визуализация активаций, карты значимости (saliency maps) и анализ фильтров, позволяет понять, какие признаки и паттерны в данных влияют на предсказания модели. В частности, визуализация активаций промежуточных слоев CNN позволяет определить, какие области входных данных (например, определенные транзакции или пользователи) наиболее сильно активируют нейроны, а карты значимости показывают, какие входные признаки оказывают наибольшее влияние на выходное решение. Такой анализ не только помогает понять логику работы модели, но и повышает доверие к ней со стороны экспертов в области финансового мониторинга.

Раскрывая Суть: Интерпретируемость Модели и Картирование Активаций

Понимание логики, лежащей в основе прогноза мошеннических операций, является критически важным для формирования доверия к системе и обеспечения эффективного расследования. Недостаточно просто выявить потенциальную угрозу; необходимо четко понимать, какие факторы и данные привели к такому заключению. Это позволяет следователям не только подтвердить обоснованность предупреждения, но и выявить закономерности и тенденции, способствующие мошенничеству. Прозрачность в процессе принятия решений укрепляет уверенность в надежности системы, позволяя специалистам по безопасности более эффективно реагировать на угрозы и оптимизировать стратегии предотвращения мошенничества. В конечном итоге, способность объяснить причины, по которым сделка была признана подозрительной, существенно повышает ценность системы обнаружения мошенничества и способствует более осознанному принятию решений.

Методы интерпретации моделей, в сочетании с построением карт активаций, позволяют визуализировать, какие именно признаки и точки данных оказали наибольшее влияние на решение сверточной нейронной сети (CNN). Данный подход раскрывает «черный ящик» алгоритма, предоставляя возможность увидеть, какие области входных данных — например, определенные элементы транзакции или характеристики пользователя — наиболее сильно активировали нейроны, приведшие к определенному прогнозу. В результате, становится возможным не только определить факт мошенничества, но и понять, на основании чего модель пришла к такому заключению, что существенно повышает доверие к системе и облегчает процесс расследования, позволяя специалистам подтвердить или опровергнуть обоснованность решения на основе визуализированных данных.

Для оценки способности модели к различению мошеннических и немошеннических операций использовалась метрика AUC (Area Under the Receiver Operating Characteristic curve). Полученные результаты демонстрируют высокую производительность модели, что подтверждается значением AUC, близким к единице. Это указывает на то, что модель способна эффективно отделять случаи мошенничества от легитимных транзакций с высокой точностью, минимизируя количество ложноположительных и ложноотрицательных результатов. Высокое значение AUC свидетельствует о надежности и устойчивости модели в различных сценариях и при разных наборах данных, что крайне важно для практического применения в системах обнаружения мошенничества.

Визуализация карт активации, взвешенных градиентами (Grad-CAM), предоставляет ценные сведения о факторах, определяющих предсказания о мошеннических операциях. Этот метод позволяет увидеть, какие именно области входных данных, например, определенные участки изображений чеков или ключевые слова в текстовых описаниях транзакций, наиболее сильно повлияли на решение сверточной нейронной сети (CNN). Благодаря Grad-CAM, становится возможным не только оценить точность модели, но и понять логику ее работы, что значительно повышает доверие к системе обнаружения мошенничества. В результате, эксперты по безопасности получают возможность более эффективно расследовать подозрительные случаи, обосновывая свои действия интерпретируемыми результатами анализа, а не полагаясь на «черный ящик» алгоритма.

Исследование финансовых махинаций с применением сверточных нейронных сетей — это не поиск абсолютной истины, а скорее попытка угадать закономерности в хаосе данных. Авторы стремятся не просто выявить аномалии, но и понять, что за ними стоит, визуализируя процесс принятия решений. Как точно подмечено Брайаном Керниганом: «Простота — это высшая степень совершенства». Стремление к интерпретируемости, к пониманию логики работы модели, — это признак зрелости в области машинного обучения. Ведь сложные системы, как и финансовые рынки, неизбежно содержат скрытые зависимости, и лишь понимание этих связей позволяет предвидеть будущие сбои. Попытки построить идеальную систему обнаружения мошенничества обречены на неудачу; гораздо важнее создать экосистему, способную адаптироваться к постоянно меняющимся условиям.

Что дальше?

Предложенный подход, использующий свёрточные нейронные сети для выявления финансовых махинаций, лишь фиксирует момент, когда хаос становится видимым. Это не инструмент контроля, а скорее — способ услышать язык природы, выражающийся в аномалиях финансовых потоков. Гарантий обнаружения всех схем быть не может; гарантии — это договор с вероятностью, и каждая архитектурная оптимизация неминуемо становится пророчеством о будущей точке отказа.

Истинная ценность, однако, не в повышении точности, а в интерпретируемости. Визуализация процесса принятия решений сетью — это не просто объяснение результата, а попытка понять логику, управляющую системой. Но и здесь стабильность — это лишь иллюзия, которая хорошо кэшируется. Необходимо сместить фокус с поиска абсолютной истины на создание адаптивных систем, способных учиться на собственных ошибках и предвидеть новые формы мошенничества.

Будущие исследования должны быть направлены не на усложнение моделей, а на создание экосистем, где данные, алгоритмы и экспертные знания взаимодействуют в реальном времени. В конечном счёте, выявление финансовых махинаций — это не задача машинного обучения, а искусство понимания сложных систем, где каждая транзакция — лишь часть более масштабного и непредсказуемого процесса.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.06648.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-09 07:55