Специалисты Сбера, Института AIRI, Института системного программирования РАН и Математического института имени В. А. Стеклова РАН разработали подход, который позволяет искусственному интеллекту анализировать не отдельные действия пользователя, а совокупность его цифровых связей. Разработчики отмечают, что современные сервисы ежедневно обрабатывают большие объемы данных о действиях пользователей. При этом традиционные модели часто рассматривают каждого клиента отдельно и не учитывают важные связи между пользователями.

Новый подход помогает точнее выявлять признаки мошенничества, определять характеристики клиента, прогнозировать отток и готовить персонализированные рекомендации банковских продуктов. Директор по AI-трансформации Сбербанка Сергей Рябов отметил, что решение позволит банкам и финтех-компаниям точнее выявлять мошенничество и оценивать риски. Маркетплейсы и цифровые платформы смогут лучше понимать интересы пользователей и формировать более релевантные предложения.

Технология прошла испытания на четырех крупных массивах данных из финансовой сферы и электронной коммерции. По данным Сбера, она стабильно повышала качество работы моделей.