Учёные из «Сбера», AIRI, ИСП РАН и Математического института имени В. А. Стеклова РАН разработали подход, который помогает ИИ видеть не отдельное действие пользователя, а всю картину его цифровых связей. Это может сделать точнее выявление мошенничества, рекомендации товаров и банковских услуг, а также оценку рисков.
Обычные модели часто анализируют клиента по одному: что он купил, куда нажал, как давно заходил в сервис. Новая технология добавляет к этому связи с другими людьми, товарами и категориями. Так алгоритм может заметить подозрительные паттерны, которые не видны при разборе одного аккаунта.
Метод протестировали на четырёх крупных наборах данных из финансовой сферы и электронной коммерции. Максимальный прирост точности по метрике AUC составил 2,3%.
Если раньше ИИ анализировал «одинокого» клиента, то теперь он видит картину целиком. Это означает качественно новый уровень безопасности.
Разработка пригодится банкам для борьбы с мошенничеством, маркетплейсам — для более точных рекомендаций, а цифровым платформам — для прогнозирования оттока клиентов. Исследование приняли на The ACM Web Conference 2026 — одну из крупных международных конференций по веб-технологиям и ИИ.