Финансовое мошенничество: обзор методов обнаружения аномалий и последних достижений

С развитием технологий и продолжающимся экономическим ростом в современном обществе мошенничество стало значительно более распространённым в финансовой отрасли, ежегодно приводя к потерям учреждений и потребителей в размере сотен миллиардов долларов. Мошенники постоянно совершенствуют свои методы, чтобы использовать уязвимости существующих мер предотвращения мошенничества, причём многие из них нацелены на финансовый сектор. К таким преступлениям относятся мошенничество с кредитными картами, мошенничество в сфере медицинского и автомобильного страхования, отмывание денег, мошенничество с ценными бумагами и товарами, а также инсайдерская торговля. Одни лишь системы предотвращения мошенничества не обеспечивают достаточной защиты от подобных преступных действий. Поэтому необходимость в системах обнаружения мошенничества, способных выявлять мошеннические действия после их совершения, а также потенциальная экономия средств благодаря их применению сегодня очевидны как никогда. Методы обнаружения аномалий интенсивно исследуются для этой цели на протяжении последних нескольких десятилетий; при этом учёные применяют статистические модели, модели искусственного интеллекта и машинного обучения. До недавнего времени наиболее популярными в научной литературе были алгоритмы обучения с учителем. Однако модели обучения с учителем связаны с многочисленными трудностями, которые могут быть устранены с помощью моделей полуобучения и обучения без учителя, предложенных в недавно опубликованных исследованиях. Цель данного обзорного исследования — изучить и представить всесторонний обзор наиболее популярных и эффективных методов обнаружения аномалий, применяемых для выявления финансового мошенничества, уделив особое внимание освещению последних достижений в области полуобучения и обучения без учителя.