Ученые Центра практического искусственного интеллекта (ИИ) Сбербанка вместе с командой Sber AI разработали подход FinTRACE для анализа цифровых поведенческих следов в финансовых операциях. Работа под руководством Максима Макаренко принята на конференцию ACM SIGIR.
Система преобразует историю транзакций в структурированную базу данных о поведении человека. На ее основе языковые модели могут анализировать финансовые привычки и закономерности. Такой подход помогает учитывать разрозненные события, включая суммы, категории покупок и временные интервалы.
По словам директора Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка, Николая Тидена, технология позволяет учитывать не только цифры, но и поведение пользователя. Это помогает формировать более точные прогнозы и оценки рисков, а также делать решения систем более объяснимыми.
FinTRACE может использоваться банками и финтех-компаниями для скоринга, прогнозирования оттока клиентов и персонализации услуг. Также подход рассматривается для применения в медицине при анализе данных пациентов.
Источник: www.ferra.ru