Abstract
В статье рассматривается применение графовых нейронных сетей (GNN) для выявления мошеннических транзакций в банковской системеи их применимость для повышения точности и снижения уровня ложных срабатываний в системах мониторинга безопасности. Современные методы анализа финансовых данных демонстрируют низкую эффективность при обработке больших объемов информации, что затрудняет обнаружение аномальных и мошеннических операций. В ходе исследования были проанализированы несколько моделей, среди которых наилучшие результаты по точности и полноте показала архитектура LGM-GNN. Полученные результаты подтверждают перспективность использования GNN для решения задач обнаружения мошенничества и открывают возможности для их внедрения в реальные системы финансового мониторинга. Сформулированы рекомендации по улучшению алгоритмов и направления для дальнейших исследований.