С ростом цифровизации банковских услуг злоумышленники становятся всё изощрённее: от схем отмывания денег через фиктивные юрлица — до автоматизированных атак через фишинг, подмену номеров, скимминг и социальная инженерия. Бизнес теряет миллиарды, клиенты — доверие. В этих условиях защитные технологии — уже не просто брандмауэр, а целый арсенал аналитических систем.

В статье рассмотрим, как LLM может помочь финансовым организациям для противодействия мошенничеству и отмыванию денежных средств.

Ни дня не проходит, чтобы не появилась какая‑нибудь статья об LLM. И каждый раз, читая их, мне, как старому деду, хочется воскликнуть: «Вы всё делаете неправильно! Какое принятие решений? Какие математические расчёты? А вот в pet проекте - ей самое место!»

Почти у каждого разработчика, который имеет хоть немного свободного времени, есть свои домашние проекты. Обычно они характеризуются малым временем на разработку, применением только для себя любимого или ближайшего круга лиц и большей лояльностью к защите от дурака.

Предлагаю посмотреть варианты применения LLM в таких проектах, которые для меня оказались неочевидны (хотя допускаю, что только мне они кажутся такими — возможно, это банальщина, которую знает каждый; если так, кидайте в меня тапки!).