Для борьбы с мошенниками учёные создали особую систему анализа метаданных
Разработчики предложили использовать методы машинного обучения для предотвращения финансовых мошенничеств. Об этом говорится в статье, опубликованной в журнале International Journal of Information and Communication Technologies.
Согласно заявлению авторов статьи, мошенники давно используют сложные методы обхода обнаружения, что делает финансовые махинации одной из самых серьёзных проблем рынка. В ответ на эту угрозу они предложили новый подход к выявлению мошенничества, который включает в себя использование машинного обучения и глубокое изучение информации о финансах компаний, а также данных из корпоративных отчётов. Суть подхода заключается в том, что машинное обучение позволяет проводить анализ больших объёмов данных в несколько раз быстрее, чем традиционные методы обработки данных. Применение глубокого обучения может помочь алгоритмам распознавать текст и обнаруживать признаки мошенничества, используя ранее усвоенную информацию.
Сообщается, что система, которая выявляет несоответствия между финансовыми показателями и настроениями в отчётах, была создана благодаря использованию модели BiLSTM и сверхточных нейронных сетей. Проведённые исследования показали, что точность теста составила 91,35%, что значительно выше эффективности традиционных методов.
Ранее стало известно, как сотрудникам Apple удалось ограбить компанию на $152 000.
Свежие комментарии