Integrarea bazelor de date grafice cu algoritmi de machine learning pentru detectarea fraudelor financiare

Abstract

Frauda financiară reprezintă o problemă semnificativă pentru sistemele economice contemporane, cu estimări care sugerează că pierderile la nivel global depășesc 5 trilioane de dolari pe an, conform unui raport publicat de Asociația de Examinare a Fraudelor Financiare (ACFE). Această lucrare analizează aplicarea bazelor de date grafice în combinație cu algoritmii de învățare automată (ML) pentru detectarea și prevenirea fraudelor financiare. Sunt prezentate avantajele abordării grafice în modelele de reprezentare a unor relații mai complicate, cum ar fi rețelele de tranzacții suspecte între conturi, dar și aplicarea tehnicilor de învățare automată în identificarea tiparelor anormale, cum ar fi transferurile foarte frecvente către conturi nou create. Experimentele efectuate arată că, combinând ambele tehnologii, precizia și eficiența detectării fraudelor se poate mări semnificativ, reducând timpii de procesare cu 40% față de metoda tradițională.