В работе рассматривается проблема выявления финансового мошенничества, с которой не всегда справляются традиционные статистические методы. Предлагается подход, основанный на алгоритмах машинного обучения и выявления аномалий, позволяющий анализировать транзакционные потоки в реальном времени. Разрабатываемый инструмент учитывает поведенческие особенности пользователей и выявляет скрытые закономерности, характерные для мошеннических операций. Потенциальное внедрение данного решения в банковские системы и платежные платформы повышает точность детекции подозрительных транзакций и снижает финансовые риски.

Шагвалиева Е.А. (науч. рук. Чернышева А.В.) Разработка инструмента анализа рисков и аномалий в сфере финансового мошенничества // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/15424