Дослідники розкрили революційний метод боротьби з шахрайством

Група міжнародних дослідників, серед яких науковці з Марокко, здійснила прорив у сфері виявлення шахрайських операцій з кредитними картками, розробивши інноваційний підхід, який докорінно змінює боротьбу з фінансовими злочинами.

Проблема шахрайства з кредитними картками щороку завдає мільярдних збитків фінансовим установам та споживачам у всьому світі. За даними дослідження, глобальні втрати від платіжного шахрайства зросли з 9,84 мільярда доларів у 2011 році до 32,39 мільярда доларів у 2020 році, і прогнозується їх подальше збільшення до 40,62 мільярда доларів до 2027 року.

Дослідницька команда, до складу якої входили Mohamed Akouhar, Abdallah Abarda, Mohamed El Fatini та Mohamed Ouhssini, використала передові методи машинного навчання та штучного інтелекту для створення унікальної системи виявлення шахрайських транзакцій. Основною інновацією стало використання методу SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) для вирівнювання дисбалансу даних.

Традиційні системи виявлення шахрайства мають серйозний недолік — вони базуються на статичних правилах, які шахраї легко обходять. На противагу цьому, розроблений алгоритм використовує динамічний підхід машинного навчання, здатний адаптуватися до нових шахрайських схем.

Дослідження проводилося на реальному наборі даних, що містив 284 807 транзакцій, з яких лише 492 (0,172%) були шахрайськими. Це надзвичайно складний кейс через мінімальну кількість негативних прикладів. Науковці застосували дванадцять різних машинних моделей, серед яких особливо виділився метод eXtreme Gradient Boosting (XGB).

Ключовим досягненням стало знаходження оптимальної частоти передискретизації — 20%, яка дозволила максимізувати точність моделі без ризику перенавчання. Розроблена система показала точність 99,98%, повнота 86,93% та показник AUC 93,76%.

Унікальність підходу полягає в створенні ансамблевої моделі, яка об'єднує сім різних методів вибору ознак. Кожен базовий класифікатор навчався на різних наборах ознак, що дозволило суттєво підвищити стійкість та точність виявлення шахрайства.

Практичне значення дослідження важко переоцінити. Запропонована технологія може бути впроваджена фінансовими установами для захисту клієнтів від шахрайських операцій. Вона особливо ефективна в умовах постійної еволюції шахрайських схем та зростання обсягів онлайн-транзакцій.