Обнаружение финансовых аномалий нового поколения
Машинное обучение находит то, что упускают традиционные методы. Мы учим работать с алгоритмами, которые видят скрытые паттерны в финансовых данных — от мошенничества до системных сбоев.
Изучить программу
Что такое финансовая аномалия?
Это транзакция, поведение или событие, которое выбивается из обычного потока. Иногда это обычная ошибка оператора. Но часто — признак серьезной проблемы.
Мошеннические операции маскируются под нормальные. Системные сбои проявляются как случайные всплески. Человек не заметит — алгоритм заметит.
В 2025 году банки и финтех-компании активно внедряют ML-системы для мониторинга в реальном времени. Специалисты, понимающие и механику финансов, и работу моделей, критически востребованы.
Как проходит обучение
Основы и данные
Начинаем с базовых концепций машинного обучения и работы с финансовыми датасетами. Учимся очищать данные и готовить признаки для моделей.
Алгоритмы обнаружения
Изучаем методы поиска аномалий — от статистических до нейросетевых. Разбираемся, когда какой подход работает лучше.
Практика и проекты
Работаем с реальными кейсами: обнаружение мошенничества, прогнозирование кредитных рисков, мониторинг транзакций.
Типичные проблемы при работе с аномалиями
Дисбаланс классов
Нормальных транзакций миллионы, аномальных — сотни. Модель учится игнорировать редкие события. Решение — правильная балансировка и метрики оценки, которые учитывают специфику задачи.
Ложные срабатывания
Система бьет тревогу на нормальных операциях — клиенты недовольны. Мы учим настраивать пороги чувствительности и внедрять двухуровневую проверку для снижения шума.
Изменение паттернов
То, что было аномалией вчера, сегодня становится нормой. Модель устаревает. Показываем, как строить системы непрерывного обучения и адаптации к новым данным.
Скорость реакции
Обнаружить аномалию через неделю бесполезно — деньги уже ушли. Учим строить real-time системы, которые реагируют за миллисекунды без потери точности.
Айгуль Темирбаева
Ведущий преподаватель курса
Я занимаюсь разработкой ML-систем для финансового сектора уже восемь лет. Начинала аналитиком в банке, потом перешла в data science.
В 2023 году построила систему fraud detection для казахстанского банка — она обнаруживала 94% мошеннических транзакций при уровне ложных срабатываний менее 2%. Это хороший показатель для такой задачи.
Сейчас учу людей делать то же самое. Не просто запускать модели, а понимать, почему они работают или не работают, и как это исправить.
Варианты обучения
Начало следующего потока — сентябрь 2025
Базовый
- 16 недель обучения
- Видеолекции и материалы
- Практические задания
- Доступ к датасетам
- Сертификат
Стандарт
- 16 недель обучения
- Все из базового
- Онлайн-вебинары
- Разбор домашних работ
- Итоговый проект
- Помощь ментора
Профессионал
- 20 недель обучения
- Все из стандарта
- Индивидуальные консультации
- Реальный корпоративный кейс
- Рекомендации по трудоустройству
- Доступ к закрытому комьюнити
Почему это важно сейчас
Финансовые потоки растут. В 2025 году объем цифровых транзакций в Казахстане вырос на 40% по сравнению с 2023-м. Вместе с ними растет и изощренность мошенников.
Классические rule-based системы больше не справляются — слишком много правил, слишком много исключений. Нужны адаптивные алгоритмы.
Компании ищут людей, которые могут эти алгоритмы создавать и поддерживать. Не просто data scientists, а специалистов с пониманием финансовой специфики.