• Исследователи из России разработали метод обучения систем ИИ для анализа банковских операций.
• Метод позволяет учитывать локальные и глобальные уровни данных.
• Разработка повысит качество работы алгоритмов на 20%.
• Специалисты банков работают над созданием систем машинного обучения для оценки риска и автоматизации оценки кредитного рейтинга.
• Нейросеть должна учитывать глобальные, локальные и динамические факторы при анализе транзакций.
• Существующие подходы фокусируются только на одном из наборов факторов.
• Новый подход учитывает внешний контекст и данные о других клиентах для обучения банковских нейросетей.
• Учет внешнего контекста повышает точность прогнозов нейросетей на 20%.