Инженер по данным НИУ ВШЭ разработал ML-пайплайн для финмониторинга

Системы финансового мониторинга ежедневно сталкиваются с большим объёмом данных, где большинство срабатываний оказываются ложными. Это создаёт значительную нагрузку на аналитиков, которым приходится вручную обрабатывать тысячи операций. Разработка Максима Коцюбы призвана автоматизировать этот процесс и повысить его эффективность.

Новый пайплайн не просто классифицирует операции как «подозрительные» или «безопасные». Его ключевая особенность — это ранжирование транзакций по уровню риска, что позволяет аналитикам сосредоточиться на наиболее вероятных случаях мошенничества. Такой подход существенно снижает количество ложных срабатываний и оптимизирует работу отдела финмониторинга.