Ранжирование подозрительных финансовых операций при неполной разметке данных

Титов, В.Е. Ранжирование подозрительных финансовых операций при неполной разметке данных / В. Е. Титов // Финансовые рынки и банки. — Москва, 2026 — N 2. — С.183-184. — Библиогр. в конце ст.

нет оценок

Выпуск

Финансовые рынки и банки, 2026, N 2

Источник

Аннотация

В статье рассматривается задача выявления финансового мошенничества в условиях дефицита и запаздывания разметки, когда подтвержденные случаи редки, а отсутствие метки не гарантирует нормальность операции. В такой постановке целевой результат формулируется как ранжирование событий по степени подозрительности и отбор ограниченного числа кейсов для проверки при фиксированном ресурсе. Предлагается методический контур, основанный на методах обнаружения аномалий (unsupervised learning) с последующим усилением полу-контролируемыми процедурами (semi-supervised learning), использующими небольшое число подтвержденных случаев для настройки порогов, калибровки score и организации цикла активного уточнения разметки. Обсуждаются требования к формированию признаков без временных утечек, необходимость временного протокола валидации и устойчивость решений при дрейфе данных. Для оценки качества при неполной разметке акцентируются метрики, ориентированные на приоритизацию и бюджет проверок, включая Precision@k, Recall@k и коэффициент обогащения Enrichment@k. Показано, что сочетание unsupervised-оценок подозрительности, управляемого выбора порога (или top-k) и эксплуатационного мониторинга обеспечивает практическую применимость подхода при ограниченной доступности корректных меток.

Ключевые слова

УДК:

343

Ранжирование подозрительных финансовых операций при неполной разметке данных

Ранжирование подозрительных финансовых операций при неполной разметке данных

Аннотация

Ключевые слова

Рекомендовано к ознакомлению

Отзывы читателей