Поиск аномалий в финансовых данных: новые подходы

от

Автор: Денис Аветисян

В статье рассматриваются современные методы выявления необычных паттернов в данных о банковских счетах, позволяющие повысить эффективность обнаружения мошеннических операций и финансовых рисков.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал
На рисунке демонстрируется временной ряд остатков на банковских счетах, случайным образом выбранный из основного набора данных, что позволяет исследовать динамику финансовых операций и выявлять закономерности в поведении счетов.
На рисунке демонстрируется временной ряд остатков на банковских счетах, случайным образом выбранный из основного набора данных, что позволяет исследовать динамику финансовых операций и выявлять закономерности в поведении счетов.

Анализ аномалий в многомерных временных рядах банковских балансов с использованием робастных статистических методов и кластеризации.

Обнаружение аномалий в финансовых данных представляет собой сложную задачу, особенно при работе с многомерными наборами данных. В данной работе, посвященной ‘Anomaly Detection in High-Dimensional Bank Account Balances via Robust Methods’, исследуются устойчивые статистические подходы к выявлению необычных паттернов в ежедневных остатках по банковским счетам. Предложенные методы, включающие комбинацию устойчивой статистики и кластерного анализа, позволяют эффективно обнаруживать аномалии в больших объемах данных, сохраняя при этом высокую точность. Смогут ли подобные подходы стать основой для автоматизированных систем обнаружения мошеннических операций и повышения финансовой безопасности?

Выявление Аномалий в Финансовых Данных: Математическая Необходимость

Выявление аномальных паттернов в финансовых операциях играет первостепенную роль в предотвращении мошенничества и управлении рисками. Финансовые институты и организации постоянно сталкиваются с необходимостью отслеживать миллионы транзакций, чтобы оперативно обнаруживать нетипичное поведение, которое может указывать на злоумышленную деятельность или ошибки. Своевременное обнаружение таких аномалий позволяет минимизировать финансовые потери, защитить репутацию компании и обеспечить соблюдение нормативных требований. Эффективные системы обнаружения аномалий способны анализировать различные параметры транзакций, такие как сумма, частота, географическое местоположение и тип операции, чтобы выявлять отклонения от нормы и сигнализировать о потенциальных угрозах. В конечном итоге, способность быстро и точно идентифицировать необычные финансовые операции является критически важным элементом современной системы финансовой безопасности.

Традиционные статистические методы, такие как регрессионный анализ и анализ главных компонент, зачастую оказываются неэффективными при работе с финансовыми данными высокой размерности. Проблема заключается в том, что в многомерном пространстве расстояние между точками стремится к одному значению, что затрудняет выделение действительно аномальных транзакций. Кроме того, присутствие выбросов – редких, но существенно отличающихся от основной массы данных – может искажать статистические оценки и приводить к ложноположительным или ложноотрицательным результатам. Например, при использовании методов, основанных на нормальном распределении, даже небольшое количество выбросов может существенно повлиять на среднее значение и стандартное отклонение, приводя к неверной идентификации аномалий. В связи с этим, для более точного обнаружения необычного поведения в финансовых данных, всё чаще применяются алгоритмы машинного обучения, способные учитывать сложные зависимости и нелинейные отношения между переменными, а также устойчивые к влиянию выбросов.

Сравнение методов RobHAR и RobNHAR показало, что оба эффективно выявляют аномалии в данных, при этом RobHAR и RobNHAR демонстрируют схожую долю обнаруженных выбросов как в реальном времени, так и при анализе выборки.
Сравнение методов RobHAR и RobNHAR показало, что оба эффективно выявляют аномалии в данных, при этом RobHAR и RobNHAR демонстрируют схожую долю обнаруженных выбросов как в реальном времени, так и при анализе выборки.

Робастные Статистические Основы Обнаружения Аномалий

Робастные оценщики, такие как Метод наименьших усеченных (RobustLTE), предназначены для снижения влияния выбросов на статистические характеристики данных. В отличие от традиционных методов, чувствительных к экстремальным значениям, RobustLTE использует подмножество данных, исключая наблюдения с наибольшими отклонениями. Это достигается путем минимизации суммы квадратов отклонений для определенного процента данных, что обеспечивает более стабильную и надежную оценку ключевых параметров, таких как среднее значение и дисперсия. Математически, RobustLTE стремится к минимизации $ \sum_{i=1}^{n} w_i (x_i — \hat{\theta})^2 $, где $w_i$ – веса, присваиваемые наблюдениям, и $ \hat{\theta} $ – оцениваемый параметр. Применение робастных оценщиков особенно важно в задачах, где данные могут быть загрязнены ошибками измерений или аномальными значениями.

Разложение временных рядов на компоненты тренда и цикла является стандартным методом анализа, позволяющим выделить долгосрочные закономерности ($TrendComponent$) и краткосрочные колебания ($CycleComponent$). Выделение этих компонентов облегчает идентификацию аномалий, поскольку отклонения от ожидаемого тренда или циклического поведения становятся более заметными. Например, резкое отклонение от установленного тренда может указывать на внезапное изменение в данных, а аномальное значение в цикле может сигнализировать о сезонном сбое или ошибке измерения. Эффективное разложение позволяет более точно оценивать базовые характеристики временного ряда и, следовательно, повышает чувствительность к аномальным значениям.

Методы оценки разброса, устойчивые к выбросам (RobustScatterEstimator), такие как OGK (Optimal Group Kriging), MRCD (Minimum Covariance Determinant) и COM (Coordinate-wise Median), обеспечивают надежную оценку разброса данных даже при наличии экстремальных значений. В отличие от традиционных методов, использующих дисперсию и стандартное отклонение, эти подходы минимизируют влияние выбросов на оценку разброса. OGK оптимизирует веса кригинга для уменьшения влияния выбросов, MRCD ищет ковариационную матрицу с минимальным определителем, устойчивую к выбросам, а COM вычисляет медиану координат для каждой размерности, что делает оценку разброса нечувствительной к экстремальным значениям. Это особенно важно при анализе данных, содержащих ошибки измерения или аномальные значения, поскольку обеспечивает более точную и стабильную оценку разброса, необходимую для дальнейшего анализа и обнаружения аномалий.

Кривая ROC демонстрирует, что методы OGK, MRCD, COM и RobAR(1) эффективно выявляют аномальные объекты (AO) и локальные выбросы (LSO) при наличии выбросов, определяемых как δi={σ^i,i2,1.5​σ^i,i2}.
Кривая ROC демонстрирует, что методы OGK, MRCD, COM и RobAR(1) эффективно выявляют аномальные объекты (AO) и локальные выбросы (LSO) при наличии выбросов, определяемых как δi={σ^i,i2,1.5​σ^i,i2}.

Продвинутое Моделирование с Робастными Авторегрессионными Методами

Модели Robust Heterogeneous Autoregressive (RobHAR) осуществляют прогнозирование будущих значений на основе прошлых наблюдений, используя подход, основанный на анализе временных рядов. В основе работы RobHAR лежит вычисление $SquaredPredictionError$ (квадратичной ошибки предсказания) для каждой точки данных. Значительные отклонения, определяемые как превышение установленного порога для $SquaredPredictionError$, идентифицируются как потенциальные аномалии. Данный подход позволяет эффективно выявлять необычные паттерны в данных, поскольку большие значения ошибки предсказания указывают на то, что текущее наблюдение существенно отличается от ожидаемого на основе исторических данных. Модели RobHAR адаптируются к гетерогенным временным рядам, позволяя учитывать различные характеристики и динамику отдельных рядов.

Усовершенствованная модель RobNHAR (Robust Non-linear Heterogeneous Autoregressive) использует возможности нейронных сетей для повышения гибкости и точности моделирования нелинейных зависимостей во временных рядах. В отличие от традиционных линейных моделей, RobNHAR способен улавливать сложные взаимосвязи между прошлыми и будущими значениями, что позволяет более эффективно прогнозировать и выявлять аномалии. Нейронные сети, в частности, позволяют модели адаптироваться к различным типам нелинейности без необходимости явного указания их формы, обеспечивая повышенную устойчивость к шуму и выбросам в данных. Архитектура нейронной сети, используемая в RobNHAR, позволяет моделировать гетерогенные временные ряды, то есть ряды с различными характеристиками и динамикой.

При применении моделей RobHAR и RobNHAR к набору данных ISPDataset было выявлено, что приблизительно 3% ежедневных транзакций классифицируются как потенциальные аномалии. Данный результат демонстрирует эффективность предложенного подхода к обнаружению аномалий в финансовых транзакциях, позволяя идентифицировать относительно небольшую долю транзакций, которые могут указывать на мошеннические действия или ошибки в обработке данных. Выделение этих 3% позволяет сосредоточить ресурсы на более детальном анализе, снижая вероятность пропустить критические события и повышая общую безопасность финансовых операций.

На временном ряду, загрязненном аномальными значениями, красные звездочки обозначают моменты их обнаружения согласно методике, описанной в разделе 2.3.
На временном ряду, загрязненном аномальными значениями, красные звездочки обозначают моменты их обнаружения согласно методике, описанной в разделе 2.3.

Неконтролируемое Обучение для Выделения Подмножеств Аномалий

В рамках анализа данных о транзакциях, алгоритм KMeansClustering успешно применяется к набору данных ISPDataset для выявления схожих паттернов поведения. Этот метод позволяет разделить транзакции на группы, объединяя схожие по характеристикам, что способствует выделению подмножеств, потенциально содержащих аномалии. Группировка транзакций по признакам их схожести не только упрощает обнаружение отклонений от нормы, но и позволяет более эффективно анализировать и интерпретировать данные, выявляя ранее скрытые закономерности и, как следствие, потенциально мошеннические действия. Такой подход обеспечивает возможность целенаправленного изучения наиболее подозрительных групп транзакций, что значительно повышает эффективность системы обнаружения аномалий и снижает количество ложных срабатываний.

Комбинирование методов кластеризации с алгоритмами выявления выбросов позволило добиться высокой степени согласованности между различными подходами к обнаружению аномалий – более 90% совпадений. Такой интегрированный подход гарантирует стабильность и надежность идентификации необычных транзакций, поскольку различные алгоритмы, независимо работающие над одним и тем же набором данных, приходят к схожим выводам. Это особенно важно в финансовых системах, где точность и непротиворечивость обнаружения мошеннических действий имеют первостепенное значение. Достигнутая согласованность подтверждает эффективность предложенной методики и ее потенциал для построения надежных систем мониторинга и предотвращения финансовых потерь.

Интегрированный подход, сочетающий кластеризацию и выявление выбросов, позволил существенно уточнить набор аномальных транзакций, сократив его до 0.8% от общего объема. Анализ выявил, что приблизительно 20-21% временных рядов содержат признаки загрязнения, указывающие на потенциально неправомерную активность. Такая всесторонняя структура обеспечивает надежную основу для обнаружения финансовых аномалий, позволяя осуществлять проактивное управление рисками и эффективно предотвращать мошеннические действия. Данная методика предоставляет возможность своевременного выявления и нейтрализации угроз, минимизируя потенциальные финансовые потери и обеспечивая стабильность системы.

На временном ряду, загрязненном аномальными значениями, красные звездочки обозначают моменты их обнаружения согласно методике, описанной в разделе 2.3.
На временном ряду, загрязненном аномальными значениями, красные звездочки обозначают моменты их обнаружения согласно методике, описанной в разделе 2.3.

Исследование аномалий в многомерных данных о банковских счетах неизбежно приводит к осознанию важности математической строгости. Авторы статьи демонстрируют, как сочетание устойчивой статистики, методов кластеризации и прогнозирования позволяет выявлять необычные паттерны, которые могут указывать на мошеннические действия или другие нештатные ситуации. В этом контексте особенно уместны слова Дональда Кнута: «Преждевременная оптимизация – корень всех зол». Подобно тому, как спешка в оптимизации кода может привести к ошибкам, поверхностный анализ данных без учета математической дисциплины может привести к упущению важных аномалий. Только тщательная проверка и доказательство корректности алгоритмов позволяют гарантировать надежность выявляемых отклонений.

Что дальше?

Представленный анализ, несмотря на кажущуюся завершённость, лишь подчёркивает глубину нерешённых проблем в области обнаружения аномалий. Простое обнаружение отклонений в данных о банковских счетах – это, по сути, поиск иглы в стоге, и даже самые «робастные» методы неизбежно подвержены ложным срабатываниям или, что гораздо опаснее, пропуску истинных аномалий. Ключевым ограничением остаётся зависимость от предположений о распределении данных – в реальном мире финансовые потоки редко подчиняются простым математическим моделям.

Будущие исследования должны сосредоточиться не на усложнении существующих алгоритмов, а на разработке принципиально новых подходов, способных учитывать нелинейность и изменчивость финансовых данных. Интересным направлением представляется интеграция методов, основанных на теории информации и энтропии, для оценки «необычности» паттернов, а также применение методов машинного обучения с подкреплением для адаптации к изменяющимся условиям. Простота решения не обязательно означает его краткость; оно должно быть непротиворечивым и логически завершённым.

В конечном счёте, истинная ценность исследований в данной области заключается не в создании «идеального» алгоритма обнаружения аномалий, а в углублении понимания фундаментальных закономерностей, управляющих финансовыми системами. Иначе говоря, задача состоит не в том, чтобы «ловить» аномалии, а в том, чтобы понять, почему они возникают.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.11143.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-17 13:50