Ученые разработали систему машинного обучения, способную не только выявлять финансовое мошенничество в одной компании, но и предсказывать возможные случаи мошенничества по всей цепочке поставок и в отраслях. Эта разработка, названная FraudGCN, использует теорию графов для анализа связей между различными компаниями и их взаимодействий.
Как сообщает статья, опубликованная в журнале Big Data Mining and Analytics, FraudGCN представляет собой графовую сверточную сеть, способную обрабатывать данные, представленные в виде графов. Это позволяет более эффективно выявлять паттерны мошенничества и предсказывать его возникновение, используя сложные взаимосвязи между компаниями.
В отличие от традиционных методов, которые ориентированы на анализ одной фирмы, FraudGCN учитывает сложные связи в цепочках поставок и между отраслями, что делает его более эффективным инструментом в борьбе с финансовыми махинациями. Тестирование на данных китайских компаний показало, что новая система превзошла существующие подходы на 3−4%.
Похожие новости:
ИИ показал, как Джилл Валентайн, Лара Крофт, Цири, 2B, Тифа и другие девушки из игр могли бы выглядеть в настоящей жизни
ИИ показал, как бы выглядели Цири, Джилл Валентайн, Лара Крофт, Цири, 2B, A2, Тифа и другие девушки из игр в настоящей жизни
ИИ показал киберпанк-версии Саб-Зиро, Скорпиона, Рейдена, Китаны и Рептилии из Mortal Kombat
ИИ показал киберпанк-версии персонажей Mortal Kombat