«Применение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для выявления и блокировки мошеннических телефонных звонков в банковской отрасли».

Содержание

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность: в современном мире рост числа телефонных мошенничеств вызывает необходимость разработки эффективных систем защиты. Технологии искусственного интеллекта позволяют автоматизировать выявление подозрительных звонков, что повышает безопасность клиентов и репутацию банков. В условиях постоянных изменений методов мошенников актуально совершенствовать алгоритмы обнаружения угроз.

Проблема: несмотря на развитие технологий, в банковской сфере все еще отсутствуют универсальные и эффективные системы автоматического выявления мошеннических звонков. Недостаток практических решений и знаний о применении ИИ в этой области создает барьеры для внедрения современных методов защиты.

Цель: разработать и обосновать подходы к использованию искусственного интеллекта и машинного обучения для выявления и блокировки мошеннических телефонных звонков в банковской отрасли.

Задачи:

1. 1) Изучить существующие методы борьбы с телефонным мошенничеством.
2. 2) Проанализировать возможности технологий искусственного интеллекта и машинного обучения.
3. 3) Разработать модель системы обнаружения мошеннических звонков.
4. 4) Провести экспериментальную проверку предложенной модели.
5. 5) Оценить эффективность и практическую применимость разработанных решений.

Объект исследования: общая система телефонных коммуникаций в банковской сфере, включающая процессы обнаружения и блокировки мошеннических звонков.

Предмет исследования: особенности использования технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для анализа телефонных звонков и выявления мошенничества.

Гипотеза: если применить современные алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения, то можно значительно повысить эффективность выявления и блокировки мошеннических телефонных звонков в банковской сфере.

Методы: Анализ научной литературы., Изучение интернет-источников., Сравнение и сопоставление полученных данных.

Научная новизна: исследование расширяет теоретические основы применения искусственного интеллекта в области защиты банковских коммуникаций, уточняет подходы к автоматизации выявления мошенничества. В результате работы предлагаются новые методы и модели, повышающие точность и скорость обнаружения угроз.

Практическая значимость: разработанные модели и алгоритмы могут быть внедрены в системы безопасности банков, что позволит автоматизировать процесс выявления мошеннических звонков и снизить финансовые потери. Результаты будут полезны специалистам по информационной безопасности и разработчикам систем защиты.