Проект посвящен созданию технологии детектирования мошеннических звонков в банковской сфере с использованием искусственного интеллекта (для анализа содержимого диалога, голоса и пр.)

Высокоуровневый алгоритм построен по следующему принципу: 

1. Специализированное Android-приложение перехватывает все телефонные звонки и анализирует их.
2. Для анализа используется потоковый режим Yandex SpeechKit API для преобразования разговора в текстовый вид.
3. Для выделения признаков текста проводится модифицированный командой семантический анализ (LSA).
4. Производится классификация мошеннических текстов как аномалий на основе метрики между входным и выходным сигналом нейронной сети. 
5. Если классификация отмечает текст как мошеннический, приложение предупреждает пользователя и/или завершает разговор.

Основной сложностью проекта является формирование датасета. Поэтому нами был разработан специализированный подход к его сборке, а также технические требования к нему. Датасет, исходя из специфики задачи, включает пренебрежимо малое количество мошеннических разговоров, поэтому алгоритм выявляет аномалии или отклонения от нормального. Для сбора мошеннических записей в датасет используется:

• Web crawler - собирающий на видеохостингах тематические видео разговоров со злоумышленниками.
• Введение искусственных мошеннических разговоров посредством собственной имитации атаки.

Область применения: безопасность банковской сферы (коммерциализация посредством модели взаимодействия B2B); борьба с преступлениями (коммерциализация посредством модели взаимодействия B2G).

Внедрение подобного решения в банковское приложение позволит:

• снизить количество жертв мошеннических «‎колл-центров».
• агрегация статистики правонарушений.

Также приложение может быть доработано и в направлении анализа текстовой переписки в мессенджерах/социальных сетях.

На страницу проекта