Как я построил ML-пайплайн для поиска подозрительных транзакций и почему одной классификации оказалось мало
С ростом числа финансовых операций аналитикам всё сложнее вручную разбирать срабатывания систем финмониторинга — а большинство из них ложные. Привет! Меня зовут Максим Коцюба, я старший инженер по данным с опытом в финсекторе — ВТБ и Сбер, выпускник онлайн-магистратуры « Инженерия данных » НИУ ВШЭ и Нетологии. В выпускной работе я взялся за эту задачу и собрал сквозной ML/MLOps-пайплайн, который не просто классифицирует операции, а ранжирует их по степени риска. Расскажу, что получилось и почему одной классификации оказалось мало. Узнать, что с метриками →