Российские учёные улучшили выявление мошенничества с помощью ИИ

Эксперты Сбера, Института AIRI, ИСП РАН и Математического института имени В. А. Стеклова РАН разработали технологию, которая повышает точность выявления мошенничества и улучшает персональные рекомендации. Технология анализирует не отдельные действия пользователя, а все его цифровые связи. Такой подход помогает точнее находить признаки мошенничества, определять характеристики клиентов, прогнозировать отток и формировать индивидуальные предложения. Учёные показали, что для точных прогнозов важно учитывать не только последовательность действий, но и связи пользователя с товарами, категориями и другими людьми.

Решение объединяет модели последовательностей и графовые данные. Это позволяет применять его в задачах антифрода, рекомендательных систем, скоринга и поведенческой аналитики. Технологию протестировали на четырёх наборах данных из финансового сектора и электронной коммерции. Во всех случаях качество моделей выросло. Максимальный прирост по метрике AUC составил 2,3%.

Старший управляющий директор и директор по AI-трансформации Сбербанка Сергей Рябов сообщил, что технология повышает точность и безопасность цифровых сервисов. Банки и финтех-компании смогут лучше выявлять мошенничество и оценивать риски, а цифровые платформы — точнее учитывать интересы пользователей при формировании рекомендаций. Сочетание контрастивного обучения и графовых моделей позволяет точнее описывать поведение пользователей и учитывать всю структуру их связей.

Работа исследователей принята на конференцию The ACM Web Conference 2026 с рейтингом A*.  Её подготовили под руководством научного директора Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка Андрея Савченко и руководителя группы «ИИ в промышленности» Института AIRI Ильи Макарова.