Сетевые рынки и разрозненные данные: новый подход к выявлению финансовых рисков

Автор: Денис Аветисян

Исследование предлагает инновационную систему, объединяющую возможности анализа графов, федеративного обучения и алгоритмов обучения с подкреплением для повышения эффективности борьбы с отмыванием денег.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

В исследовании проводится сопоставление предложенного подхода с традиционными методами машинного обучения и глубокого обучения, при этом отмечается, что все базовые методы, за исключением двух федеративных, обучаются на каждом подмножестве данных по отдельности (то есть, для каждой страны).

Предлагается основанный на графах, приватный и адаптивный фреймворк для анализа рисков и оптимизации стратегий вмешательства в финансовых сетях.

В условиях растущей фрагментации финансовых рынков и разрозненности данных выявление рискованного поведения клиентов становится все более сложной задачей. В статье ‘Networked Markets, Fragmented Data: Adaptive Graph Learning for Customer Risk Analytics and Policy Design’ предложен инновационный подход, сочетающий федеративное обучение, анализ графов и обучение с подкреплением. Разработанная система позволяет не только повысить точность выявления подозрительных операций и снизить количество ложных срабатываний, но и оптимизировать стратегии вмешательства, учитывая специфику клиентской базы и операционные издержки. Способствует ли предложенный фреймворк формированию принципиально новых подходов к управлению рисками и построению доверительных отношений с клиентами в условиях конкурентной среды?

Разобщенность как Благодатная Почва для Финансового Зла

Традиционные системы противодействия отмыванию денег (ПОД) сталкиваются с серьезными трудностями из-за разрозненности данных о клиентах, которые распределены между различными финансовыми учреждениями. Эта фрагментация информации препятствует формированию целостного представления о финансовом поведении клиента, что снижает эффективность выявления подозрительных операций. Каждое финансовое учреждение владеет лишь частичной информацией, и отсутствие единой базы данных или механизмов обмена информацией приводит к тому, что важные связи и паттерны остаются незамеченными. В результате, системы ПОД часто не способны выявить сложные схемы отмывания денег, основанные на использовании нескольких счетов и учреждений, что создает благоприятную среду для незаконной финансовой деятельности и увеличивает риски для финансовой системы в целом.

Недостаток целостной информации о клиентах приводит к росту числа упущенных случаев отмывания денег и финансирования терроризма. Отсутствие полной картины, формируемой из разрозненных данных, существенно снижает эффективность систем обнаружения незаконных финансовых операций. В результате, финансовые институты часто сталкиваются с ситуацией, когда реальные преступные схемы остаются незамеченными, а ресурсы тратятся на расследование ложных срабатываний и необоснованных подозрений. Это не только наносит финансовый ущерб, но и подрывает доверие к финансовой системе в целом, создавая благоприятную среду для дальнейшей незаконной деятельности.

Существующие системы обнаружения финансовых преступлений зачастую не способны выявить сложные связи между участниками, что существенно затрудняет раскрытие скоординированных схем. Традиционные методы анализа фокусируются на отдельных транзакциях и профилях, игнорируя сеть взаимодействий, в которой скрываются истинные бенефициары и организаторы. Исследования показывают, что преступные группы активно используют сложные структуры, включающие множество подставных лиц и компаний, для маскировки своих действий. Отсутствие инструментов, способных проанализировать эти связи и выявить скрытые закономерности, приводит к тому, что значительная часть незаконных финансовых операций остается незамеченной, а ресурсы правоохранительных органов расходуются на расследование ложных срабатываний. Поэтому разработка и внедрение технологий, способных визуализировать и анализировать сети взаимосвязей между акторами, является критически важной задачей для повышения эффективности борьбы с отмыванием денег и финансированием терроризма.

Анализ выявил типичные схемы отмывания денег, используемые организованными группами.

Графы: Моделирование Финансовых Потоков как Инструмент Выявления Злоумышленных Действий

Предлагаемая система представляет финансовые транзакции и взаимосвязи между участниками в виде графовых структур. В качестве узлов графа выступают счета, клиенты или другие финансовые сущности, а ребра отражают денежные переводы, платежи или другие виды финансовых взаимодействий. Такое представление позволяет учитывать не только прямые транзакции, но и косвенные связи между участниками, что обеспечивает более полное понимание поведения клиентов и выявление сложных схем, невидимых при анализе изолированных операций. Графовая модель позволяет эффективно моделировать и анализировать потоки средств, определять ключевых участников транзакций и оценивать риски, связанные с конкретными счетами или группами счетов.

Основным компонентом системы является модуль обнаружения на основе графов, предназначенный для выявления подозрительных паттернов и аномалий в сети финансовых транзакций. Модуль анализирует структуру графа, включая узлы (счета, организации) и ребра (транзакции), для идентификации необычных связей и поведения. Применяемые алгоритмы включают анализ центральности, обнаружение сообществ и выявление циклов, что позволяет выявлять потенциальные схемы отмывания денег, мошенничества и других незаконных действий. Результатом работы модуля является список транзакций и узлов, требующих дальнейшей проверки со стороны аналитиков.

Эффективность модуля обнаружения, основанного на графах, напрямую зависит от его способности выявлять значимые сигналы при выраженном дисбалансе классов поведения. В финансовых сетях количество легитимных транзакций значительно превосходит количество мошеннических операций, что создает проблему для алгоритмов машинного обучения. Традиционные методы часто демонстрируют низкую чувствительность к редким классам, что приводит к высокой доле ложноотрицательных результатов. Для решения этой проблемы используются специализированные алгоритмы, такие как взвешивание классов, выборка данных (oversampling и undersampling) и ансамблевые методы, оптимизированные для работы с несбалансированными данными. Применение метрик, отличных от точности (accuracy), таких как precision, recall, F1-score и AUC-ROC, также необходимо для адекватной оценки производительности модуля в условиях дисбаланса классов.

Конфиденциальность и Масштабируемость: Федеративное Обучение как Путь к Совместному Интеллекту

Для обеспечения конфиденциальности данных, в систему интегрировано обучение с федеративным обучением (Federated Learning). Данный подход позволяет осуществлять совместную тренировку моделей машинного обучения, используя данные, распределенные между различными учреждениями, без необходимости их централизованной передачи и хранения. В процессе обучения, каждая организация тренирует модель локально на своих данных, а затем обменивается только параметрами модели (например, весами нейронной сети), а не самими данными. Эти параметры агрегируются для создания глобальной модели, улучшающей общую производительность, при этом конфиденциальность исходных данных сохраняется. Этот метод особенно важен в ситуациях, когда обмен данными ограничен нормативными требованиями или соображениями конфиденциальности.

Проблема фрагментации данных, возникающая из-за распределенности информации между различными организациями и невозможности ее централизованного сбора, решается посредством подхода, позволяющего учреждениям вносить вклад в создание общего интеллекта, не передавая при этом конфиденциальные данные. Каждое учреждение обучает модель локально на своих данных, а затем обменивается только параметрами модели, а не самими данными. Этот процесс позволяет агрегировать знания из разрозненных источников, сохраняя при этом конфиденциальность и соблюдая регуляторные требования к защите данных. Такой подход особенно важен в финансовых институтах, где обмен данными между банками и другими организациями часто ограничен законодательством и политикой конфиденциальности.

Для выявления интерпретируемых групп потенциально координирующихся участников в финансовой сети используется алгоритм `Personalized PageRank`. В отличие от стандартного PageRank, который оценивает важность узлов в сети, `Personalized PageRank` учитывает предпочтения конкретных “стартовых” узлов, что позволяет выявить группы, тесно связанные с определенными акторами. Это достигается путем модификации вероятности перехода по ссылкам, придавая больший вес связям, исходящим от целевых узлов. Результатом является ранжированный список узлов, демонстрирующий степень их связи с выбранными акторами, что обеспечивает возможность объяснения и интерпретации выявленных групп и потенциальных схем взаимодействия.

Оптимизация Стратегий Вмешательства: Иерархическое Обучение с Подкреплением как Инструмент Достижения Превосходства

В основе разработки оптимальных стратегий вмешательства лежит иерархическое обучение с подкреплением, позволяющее системе самостоятельно формировать наиболее эффективные решения. Этот подход позволяет не только повысить точность выявления мошеннических операций, но и минимизировать количество ложных срабатываний, что критически важно для снижения издержек и сохранения доверия клиентов. Система анализирует сложные взаимосвязи между различными факторами риска, формируя многоуровневую структуру принятия решений, где каждый уровень отвечает за определенный аспект выявления и предотвращения мошенничества. Таким образом, достигается баланс между чувствительностью к реальным угрозам и ответственностью за минимизацию нежелательных последствий от ошибочных действий.

Система, использующая иерархическое обучение с подкреплением, демонстрирует способность к адаптации к изменяющимся схемам мошеннических действий. В отличие от статических методов, она не просто реагирует на известные паттерны, но и непрерывно анализирует поступающую информацию в режиме реального времени. Это позволяет динамически корректировать стратегию вмешательства, повышая эффективность обнаружения новых видов мошенничества и минимизируя количество ложных срабатываний. Подобная гибкость достигается за счет постоянного обновления модели на основе получаемой обратной связи, что делает систему устойчивой к изменениям в поведении мошенников и обеспечивает долгосрочную эффективность.

Предложенная система была подвергнута тщательному тестированию на общедоступном наборе данных IBM AML, что позволило продемонстрировать значительное улучшение в отношении предотвращения убытков. Полученный коэффициент предотвращенных потерь составил 0.8337, что существенно превосходит показатели, достигнутые традиционными методами обнаружения мошеннических операций. Более того, в ходе оценки была зафиксирована существенная редукция числа ложных срабатываний, что говорит о повышенной точности и эффективности разработанного подхода к оптимизации стратегий вмешательства. Полученные результаты подтверждают потенциал системы для минимизации финансовых потерь и повышения надежности обнаружения мошеннических действий.

Представленное исследование демонстрирует стремление к созданию детерминированных систем анализа рисков, что находит отклик в словах Винтона Серфа: «Интернет — это не просто сеть компьютеров, это сеть людей». Действительно, как и в любой сложной системе, предсказуемость поведения крайне важна. Данная работа, объединяя федеративное обучение и анализ графов, стремится к повышению точности выявления подозрительных операций, минимизируя ложные срабатывания. Такой подход, основанный на строгой математической логике, позволяет создавать более надежные и воспроизводимые модели, что критически важно для систем, работающих с финансовыми данными и требующих высокой степени достоверности результатов. Применение алгоритмов, основанных на графах, позволяет выявлять сложные взаимосвязи между транзакциями и участниками, повышая эффективность борьбы с отмыванием денег.

Куда двигаться дальше?

Представленная работа, несмотря на свою элегантность в объединении федеративного обучения, анализа графов и обучения с подкреплением, лишь приоткрывает дверь в область выявления финансовых преступлений. Полагаться на кажущуюся эффективность на тестовых данных — наивно. Необходимо признать, что истинная проверка подхода — это его устойчивость к адаптивным стратегиям злоумышленников. Построение алгоритма, который не просто «работает», а формально доказуемо устойчив к изменениям в поведении мошенников, представляется задачей, требующей нетривиальных математических усилий.

Особое внимание следует уделить проблеме объяснимости. «Черный ящик», даже если он и демонстрирует впечатляющие результаты, не годится для регуляторных целей. Разработка методов, позволяющих проследить логику принятия решений алгоритма и выявить потенциальные предвзятости, — задача не менее сложная, чем сама разработка алгоритма. Простота решения не обязательно означает его краткость; скорее, она подразумевает непротиворечивость и логическую завершённость.

В конечном счете, будущее исследований лежит в области формальной верификации алгоритмов, разработки устойчивых к манипуляциям метрик оценки и создании инструментов для обеспечения прозрачности и объяснимости. Лишь тогда можно будет говорить о действительно надежной и эффективной системе выявления финансовых преступлений. А пока — это лишь ещё один шаг на пути к математической чистоте.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24487.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-01 07:13